📊 データ分析（GPT-4.1による）
データを分析した結果、以下の洞察が得られます。
### 時系列推移
– **全体のトレンド**:
– **総合WEI**は7月上旬に上昇した後、中旬には比較的高い状態を保ち、7月中頃から末にかけてやや下がった傾向があります。
– **個人WEI平均**は最初の数日間で急激に上昇し、その後高い状態を維持する日が多いものの、月末にかけて緩やかに下降しています。
– **社会WEI平均**は中旬にピークを迎え、その後は下降傾向が顕著です。
### 異常値
– 提供された異常値の中から、**日付: 2025-07-20**における**総合WEIスコアの0.64**は非常に低く、具体的な日付のイベントや社会状況が影響を与えた可能性があります。
– 同様に、**2025-07-23**の総合WEIが**0.65**と低いのも際立っています。
### 季節性・トレンド・残差
– WEIスコア全般では、7月始めは一般的に高めで、月末にかけて下降しています。このトレンドは何らかの季節的または周期的要因に関連しているかもしれません。
– 残差成分は日別の変動を示し、他の長期的トレンドや季節性に説明されない短期的なイベントや異常が反映されている可能性があります。
### 項目間の相関
– 相関マップでは、社会的持続可能性と自治性、社会インフラストラクチャ、共生の項目が高い相関を持っていることが分かりました。これらは、地域社会の安定性や質の良いインフラ基盤が多様性と共生を支えている可能性を示唆しています。
### データ分布
– 箱ひげ図から、WEIスコアの中央値が高く、外れ値が複数存在することがわかります。特に、先に指摘した2025年7月20日や23日の低いスコアは外れ値として扱われる可能性があります。
### PCA分析
– PC1は77%の寄与率を持ち、主にWEIの主要な変動要因を表現していると考えられます。これは、多くの項目に共通する大きなトレンドを示している可能性があります。
– PC2の寄与率は6%と小さいため、特定のサブカテゴリでの変動や、主要なトレンドとは異なる個別の動きを表現している可能性があります。
### 全体総括
WEIスコアは多くの要因で表現されていますが、主な上昇要因は経済的余裕、健康状態の安定、社会インフラの質、持続可能性および多様性の評価と関連していることが考えられます。一方、異常値の日付は特定のイベント（例えば経済ショック、健康問題、政策変化）などが影響しているかもしれず、その原因を更に探ることで、WEIの正確な向上策を見出すことができるでしょう。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– おおよそ横ばいで、若干の変動があります。初期段階（2025-07-01）ではスコアがやや低め（0.7付近）から始まり、その後0.8程度での推移が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に顕著な外れ値は見受けられませんが、期間中盤に若干の急激な変動があり、標準的な変動範囲を超えています（異常値として黒の枠で示されています）。
3. **プロットや要素の意味**
– **実績（実績AI）**：青のプロットは過去30日間の実績データを示しています。
– **予測（予測AI）**：赤のプロットは予測データです。予測には3つの手法が用いられており（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）、それぞれ異なる未来の予測トレンドを示します。
– **予測の不確かさ範囲**：グレーの領域は、予測の不確かさを示し、データの変動幅を視覚化しています。
4. **時系列データの関係性**
– 青の実績データとそれに対する各モデルの予測データとの関連性を見ると、実績データは主に線形に近い安定した予測を想定しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは0.7-0.85の範囲で密集しており、全体としてのばらつきは小さいです。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**
– 人々はこのデータを見て、全体として安定していると感じるでしょう。ただし、中盤の変動は注意を促すかもしれません。
– スポーツにおけるパフォーマンスの変動や改善の兆しをシンプルに捉えることができ、特に予測モデルを活用することで、将来のトレンドをある程度予測するヒントになるでしょう。
このグラフは、パフォーマンスのモニタリングやプロジェクトの進行管理のための有効なツールとして利用されることが考えられます。予測モデルの充実度次第で、より正確な未来予測が可能となるでしょう。
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
– **横ばいから軽微な下降へ**: グラフ全体のトレンドは、最初は横ばいで、後半には軽微な下降傾向が見られます。特に約22日目以降から下降が顕著です。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 数点の異常値（黒い丸で囲まれた点）が確認できます。これらは通常の範囲を外れたデータで、特に真ん中から後半にかけて頻出している点が観察されます。
### 3. 各プロットや要素
– **青いプロット**: 日毎の実績値を表し、個人のパフォーマンスの動向を示しています。
– **灰色の領域**: 予測の不確かさの範囲を表し、モデルの信頼性を示唆しています。
– **赤いバツ印**: 各種予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）に基づく予測値です。それぞれの予測がやや異なる結果を提供しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– **予測と実績の比較**: 実績と予測が近似しているが、予測のばらつきが見られる。予測モデル間では長期的なトレンド予測が異なることも分かります。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績の分布は比較的高いスコア（0.6から0.8の間）に集中しています。予測モデル間でのスコア変動が小さく、予測精度が比較的高いと考えられます。
### 6. 直感的な洞察と影響
– **人間の直感**: 急激な異常値とトレンドの変化により、コンディションや外部要因の変化が疑われる状況です。例えば、選手の疲労やイベントなどがパフォーマンスに影響している可能性があります。
– **社会・ビジネスへの影響**: スポーツ選手のパフォーマンスに基づくマーケティングやスポンサーシップの調整が必要です。継続的なパフォーマンスモニタリングによって、予測の信頼性を高め、戦略を適応可能とすることが求められます。
このグラフから得られる洞察を基に、現状分析や将来的な改善策を考えることが可能です。特に外れ値やトレンドの変化は注意深く観察することで、一層の理解を深める助けとなります。
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:
1. **トレンド:**
– 全体的に見ると、初期の段階で若干の上昇がありますが、その後は下降トレンドが見られます。全体的に下降気味浮き沈みがあるが、後半にかけては安定しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 赤い×印で示された地点は異常値として識別されており、他のデータポイントから外れていることが確認できます。それ以外のデータに関しては、急激な変動はあまり見られません。
3. **プロットや要素:**
– 青い点は実際の観測値を示しており、その周りに黒い円で特定された外れ値も含まれています。ピンク色の線は異なる予測モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）による予測値を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– ピンク色の予測線は今後の日付におけるWEIスコアの動向を予測しており、少しずつ異なる傾向を示しています。それぞれの予測が異なる方向に伸びているため、モデル間で予測にばらつきがあります。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 相関関係について直接的な情報は得られませんが、実績データが予測の不確かさ範囲内にあることが多いため、ある程度の予測精度があることが示唆されます。
6. **人間の直感と影響:**
– このグラフから直感的に感じられるのは、一定期間の後にスコアがかなり安定していることです。最初の不安定さを経て、安定した段階に入ると期待され、これはスポーツに関連する社会の価値観や評判が時間の経過とともに安定していく可能性を示唆しているかもしれません。ビジネスや社会の観点では、スポーツ関連の取り組みや政策が段階的に成果を上げ、その結果が確立されて維持される可能性があります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフには全体的に大きな上昇トレンドや下降トレンドは見受けられません。データは0.6から0.9の範囲でほぼ水平に保たれています。
2. **外れ値や急激な変動**
– データポイントの一部に黒い円で囲まれた外れ値が見られます。これらのポイントは散布の大多数から外れたスコアを示しています。このような外れ値の原因としては、予期せぬイベントやスポーツの大会結果の影響などが考えられます。
3. **プロットや要素の意味**
– 青い点は実績を示しており、Xは予測値です。
– 灰色の影は予測の不確かさの範囲を示しています。
– 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）による予測スコアを示しており、全体的に似たような水準で推移しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 複数のモデルによる予測がほぼ一致しており、予測の信頼性が高いことを示唆します。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実データと予測データの分布は比較的近く、外れ値を除けばモデルが実績データを良くキャプチャしていると考えられます。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**
– 安定したWEIスコアは、個人が経済的に安定していることを示唆します。
– 外れ値があるものの、全体的に予測と実績の相関が取れており、経済的余裕の予測は信頼性が高いです。
– 経済的な安定性は様々な分野での意思決定において重要視されるため、スポーツ業界での投資判断やマーケティング戦略に影響を与える可能性があります。
このグラフを分析することで、個人の経済的安定性を測定することができ、また、予測モデルの精度を確認する上での重要な手掛かりを提供しています。
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:
1. **トレンド**:
– 実績のスコアは大半の期間で0.8付近に横ばいの傾向が見られます。
– ただし、一部のデータポイントでは0.7未満に急落している部分もあります。
– 予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）の予測線が引かれており、それぞれ異なるトレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 0.8付近での外れ値が数か所確認できます。
– 特に0.65以下に急落している点が外れ値として目立ちます。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点: 実際のスコア。
– 大きな黒い円: 外れ値を示す。
– スコアの変化は主に実績から予測される。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示しており、実績スコアの多くが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**:
– 予測モデルごとに異なった将来のスコア傾向を示しており、線形回帰はほぼ横ばい、決定木は仮に上昇、ランダムフォレストはわずかに下降しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績スコアの多くは狭い範囲に分布しており、全般に安定していますが、外れ値付近では変動が大きく見られます。
6. **直感的に感じることおよび影響**:
– 健康状態が安定している期間が多く、一部の低スコアは注意が必要です。
– 外れ値が多い場合、健康管理の見直しが必要であることが暗示されています。
– 将来的な健康トレンドを予測するために、どのモデルが最も現実的かを考慮することが重要です。
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:
The graph you’ve provided is a time-series scatter plot showing an individual’s WEI (psychological stress) score over a 30-day period. Here’s a detailed analysis:
1. **Trend**:
– From July 1 to mid-July, there is a relatively stable pattern with slightly high scores around 0.8.
– Around July 22, there is a noticeable drop in scores, moving to around 0.6.
– Towards the end, the scores show a downward trend and then somewhat stabilize with less variability.
2. **Outliers and Sudden Changes**:
– A few outliers are evident during late July and early August. These are marked with circles and represent significant deviations from the predicted values.
– The sharp drop occurring around July 22 indicates a sudden increase in stress, which could be due to external factors or events impacting the individual significantly.
3. **Plot Elements**:
– The blue points indicate the actual performance.
– Predictions are marked with different lines (linear regression, decision tree, and random forest) showing various forecasting methods.
– The shaded area represents the uncertainty range within which the actual scores could reasonably fall, taking into account variability.
4. **Relationships Between Data**:
– Comparing predictions and actual scores, there seems to be some divergence, particularly with the random forest prediction which doesn’t align closely with the actual data in later periods.
– The predictions mostly converge towards the end of the graph, indicating an expected stabilization.
5. **Correlation and Distribution**:
– The distribution shows two main states: high stress initially, followed by a lower, more variable pattern.
– There is possible correlation between sudden drops and outliers, where these correspond to external disturbances.
6. **Intuitive Insights and Implications**:
– Intuitively, the graph suggests initial high stress potentially linked to specific activities or external pressures, followed by a reduction but with some instability.
– For sports professionals, maintaining awareness of stress levels is crucial, as high psychological stress can impact performance.
– The shifts might suggest external interventions or changes in routine that could have mitigated stress, warranting further investigation into what influences these changes.
– From a business perspective, understanding these patterns could lead to better mental health management practices, fostering an environment that minimizes stress and maximizes performance.
Overall, this graph provides a valuable insight into how psychological stress fluctuates over time, highlighting the importance of monitoring and managing stress in sports settings.
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:
このグラフを詳細に分析すると、以下の視覚的特徴と洞察を得ることができます。
1. **トレンド**:
– 初期はスコアが0.8付近で比較的安定していますが、中盤から下降し始め、後半にはさらに減少して0.6付近で安定しています。
– 時系列的に全体的な下降傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのデータポイントが特に注目される外れ値としてマークされています。これらは全体の傾向から外れたデータであり、特に後半に集中しているようです。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実績（実績AI）を示し、一貫した下降が見られます。
– 赤のXは予測（予測AI）を表しており、全体的に実績よりも高いスコアを示しています。
– 外れ値は異常値として認識されています。
– 灰色のバンドは予測の不確かさの範囲を示しており、大半のデータポイントが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**:
– 実績データと予測データの間に明らかなズレが見られ、予測の方が楽観的であることがわかります。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測線も異なるトレンドを示していますが、全体としての下降傾向には一致しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測の間には明確な相関があるが、予測の方が高い傾向にあります。
– スコアの分布は二峰性を示し、初期の高スコアと後期の低スコアに分かれています。
6. **人間の直感やビジネス・社会への影響**:
– 下降傾向はプレイヤーのパフォーマンスやチームの戦略の再評価が必要であることを示唆しているかもしれません。
– 外れ値や予測とのギャップは、プロセスの中に潜在的な改善の余地があることを示しています。
– ビジネス上では、課題を特定し改善を測るための重要な分析ポイントとなり得ます。また、社内の意思決定や外部へのメッセージングにおいても、このデータは重要です。
これらの分析を基に、関係者はデータの持つ意味を深く理解し、対策や戦略の再構築を図ることができるでしょう。
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:
スポーツカテゴリの社会WEIのスコア（公平性・公正さ）の時系列散布図について、以下に特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 当初から7月中旬にかけてスコアは高めに維持されていますが、その後若干の下降傾向が見られます。
– 7月下旬以降は比較的横ばいになっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのデータポイントが異常値として黒いサークルで示されています。これは、特定の日に大きく逸脱したスコアが観察されたことを示します。
3. **各プロットや要素の示す意味**:
– 青い点は実績データを示しており、これが実際の観測値です。
– 赤い「×」は予測値で、モデルによる将来のスコアの見積もりです。
– グレーの領域は予測の不確かさを示しており、将来のスコアがこの範囲に入る可能性が高いことを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測値は実績と密接に関連しており、将来のトレンドを予測するために3つの異なる手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）が使用されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは、全体的に見ると、強い上昇または下降トレンドはないが、短期間の上昇と下降を繰り返す特徴があります。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 人間はこのようなデータから、スポーツの公平性が時折揺らぐが、全体としては大きく変動しない安定した状況にあると感じるでしょう。
– 社会的には、異常値が示すような大きな公正性の逸脱が実際に発生した場合、その原因分析が重要となるでしょう。持続的な改善が必要な領域かもしれません。
このグラフは、スポーツの公平性を追跡するための有用なビジュアルツールとなり得ます。異常値や予測の不確かさを考慮することで、より良い意思決定が可能になります。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青のプロット）は0.8〜1.0の範囲内で比較的安定していますが、全体としてわずかに下降傾向が見られます。
– 予測データでは、線形回帰（ピンク）、決定木回帰（水色）、ランダムフォレスト回帰（紫）はいずれも日付が進むにつれ低下していることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– **外れ値**：黒い円で囲まれたプロットが外れ値を示しており、通常の変動範囲を超えています。これにより、一部の時点で予想外の変動が発生していることがわかります。
3. **各プロットや要素の意味**
– **青のプロット**：実績値を示しています。
– **赤のプロット**：予測値を示し、不確かさの範囲も表示されています。
– 各予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）の違いがあり、予測手法による差異を視覚化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各モデルの予測値が時間と共に下がっていることから、WEIスコアの下降傾向を予測しています。しかし、実績データはまだその予測を完全に反映していません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績の大部分は高い範囲（0.8〜1.0）で分布していますが、外れ値の影響を考慮すると、変動の可能性も考えられます。
6. **直感的な印象と社会的な影響**
– 人々はこのグラフから、スポーツカテゴリにおける持続可能性と自治性のスコアが安定しているが下降傾向にあると感じるかもしれません。このことは、スポーツ組織にとって継続的な改善や戦略的な適応が必要であることを示唆しています。
– 長期的には、予測通りの下降が続く場合には、持続可能性の向上が求められるため、関係者が早期に対応を取る必要があります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフでは、WEIスコアは全体的に横ばいで、0.8付近に集中しています。しかし、日付が進むにつれて、データに若干の減少傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかのデータポイントが異常値としてマークされています。これらは一般的なトレンドから外れた位置にあるため、特異な出来事や異常なデータを示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– **青いプロット**: 実績値。主に0.8近辺に多く存在し、安定したトレンドを示しています。
– **X印（赤）**: 予測値。これらは予測モデルによるもので、実績と多少乖離がありますが、トレンドラインに影響を与えています。
– **灰色の範囲**: 予測の不確かさ。この範囲内に入ることで予測の信頼性を示唆していますが、一部外れている点は不確かさがあることを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測データと実績データは一部異なっていますが、全体的なトレンドを形成しつつあります。特に決定木回帰やランダムフォレスト回帰の予測が示されていますが、そのズレが観察されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体的に分布は0.8付近に集中しており、安定的な基盤があることを示しています。ただし、一部で0.6付近までの変動も見られます。
6. **人間が直感的に感じることとビジネス・社会への影響**
– 人々はこの安定性を安心材料と感じつつも、時折現れる異常値に注意を払う必要性を感じるでしょう。また、教育機会の改善や社会基盤の安定を示す指標として、政策立案や社会プログラムの評価に利用される可能性があります。スポーツカテゴリにおけるWEIスコアの安定は、関連プログラムの効果を示す指標となり得るでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 初期の数週間はWEIスコアが0.8から1.0付近で安定していますが、中盤以降は0.6付近まで下降しています。この後、低下傾向が続く可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 中盤から後半にかけて、いくつかの外れ値が観察されます。特に0.6を大きく下回る値は、急激な変動を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青のプロットは実績データを示し、多くが範囲内で落ち着いています。
– 外れ値は黒のリングで囲まれ、注目すべき異常データです。
– ピンク色の線はランダムフォレストによる予測で、未来の下降トレンドを示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数のモデルに基づいた予測があり、それぞれ結果が少し異なりますが、全体として下降傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期と中期においては安定的でしたが、その後はスコアの分散が広がり、ポジティブな類似点が減少しています。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– WEIスコアの下降は、多様性や自由の保障における課題を示唆しています。スポーツの領域では、参加者や観客の状況が多様性に影響を与えている可能性があります。
– 社会としては、WEIの低下はチームやイベントの評価に影響しうるため、早急な対策や改善が求められます。
このグラフは、スポーツがどのように文化や多様性と相互作用しているかを理解するための重要な指標となります。対策として、多様性推進やコミュニティ参加の拡大が考えられます。
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:
以下は、このヒートマップから得られる視覚的な特徴と洞察です。
1. **トレンド**:
– ヒートマップ全体として、一定の周期性が見られます。特に、7月2日から7月7日、および7月23日から7月31日にかけて高いスコアが集中しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に7月23日から急激にスコアが低下し、その後も低迷していることが目に付きます。この変動は顕著であり、何らかの要因（例えば、イベントの終了や外部要因など）が影響した可能性があります。
3. **各要素の意味**:
– 色の濃淡がスコアの大小を示しており、黄色から緑色は高スコア、青から紫色は低スコアを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 同じ時間帯でのスコアが高まる日が見られることから、特定の日にはスポーツイベントが盛り上がる時間帯がありそうです。特に、午後と夜間に高スコアが集中しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯ごとに一定のスコアの分布傾向があり、比較的夜間にスコアが高くなる傾向があります。昼間よりも夕方から夜にかけて活動が活発になる可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– スポーツイベントの影響を強く受けている様子が見て取れます。イベントの日程や内容の影響でウェイティング指数が変わることが示唆されています。特にピークの後にはスコアが低下することから、イベント終了後の対策や次のイベントの展開が重要です。
このヒートマップは、スポーツイベントのスケジュール戦略やプロモーションのタイミングを計画するために有益な情報を提供します。周期的なトレンドとスコアの変動から、イベントの計画やマーケティング活動の調整に役立つでしょう。
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:
このヒートマップに基づいて、以下の分析と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 時間帯ごとに色の分布に変化が見られますが、明確な上昇や下降のトレンドは観察されません。
– 週の初めや終わりには比較的色が濃くなる傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の日付（例: 7月23日）に急に色が濃くなっており、その時間帯でのWEIスコアの急激な変動が示唆されます。
– 7月初旬や中旬にも類似の変動が見られますが、他の日付とは異なる色調です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡はWEIスコアの高低を示しています。黄色や緑は高いスコア、青や紫は低いスコアを表しています。
– 横軸は日付、縦軸は時間帯を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる時間帯でスコアが集中する日があります。これにより、特定の時間帯に活動が集中的に行われている可能性を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯（例えば、夕方や夜間）に高スコアが多いことから、活動が集中していることが示唆されます。
– ただし、特定の時間帯や日付にのみ分布する傾向が見られるため、時間帯間での活動のばらつきが存在します。
6. **人間の直感的な感受、およびビジネスや社会への影響**:
– 時間帯による活動の集中が明らかであるため、特定の時間にリソースを集中させることで効率的な運用が可能です。
– 急激な変動が見られる日付については、特別なイベントや要因があったかを確認することでさらなる洞察が得られます。
– ヒートマップ全体を通じて、人々がどのような時間帯に活発に活動しているかの全体像が直感的に理解できます。
このグラフは、特定の日付や時間帯で顕著な活動が確認できます。この情報は、スポーツイベントの計画や参加者の行動パターンを分析する上で価値があります。
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:
このヒートマップは、スポーツカテゴリにおける社会WEI平均スコアを時間と日付で可視化したものです。ここでの分析ポイントは以下のとおりです。
1. **トレンド**:
– ヒートマップの色の変化は、時間帯や日ごとにスコアに一定の変動があることを示しています。全体的に見て、特定の日は鮮やかな黄色（高スコア）から濃い紫（低スコア）へ変化している様子があります。
– 日時の軸で明確な周期性は見られませんが、特定の日（例: 7月24日以降）はスコアが急激に低下しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月24日以降にいくつかの著しい低スコア（濃い紫）が発生しています。これは重要な外れ値として注目できます。
– 逆に、7月6日～19日までの期間は安定的に高スコア（黄色）を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色のグラデーションは、スコアの高さを示しています。黄色が高く、濃い紫が低いスコアを意味します。
– 特定の時間帯で数日間連続して同じ色が続く場合、安定したパフォーマンスの維持が見られると言えます。
4. **データの関係性**:
– 異なる日付と時間帯の間には、明確な相関は見られませんが、時間帯ごとの変動パターンが存在する可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 日中の特定の時間帯（例えば、8時から18時）は高スコアを示しており、人々が活動的になる時間と一致しているかもしれません。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– 一定の時間帯に高いスコアを維持する能力は、特定の活動やイベントが成功している可能性を示唆しています。
– 7月24日以降のスコア低下は、何らかの要因（例えば、外部イベントの中止や天候など）が影響を及ぼしたと考えられ、原因を調査する価値があります。
このヒートマップを通じて、特定の時間や日付に対して戦略を立てる際の貴重なインサイトを提供できるでしょう。たとえば、特定の高スコアの時間帯を活用してプロモーションやキャンペーンを効果的に展開することが考えられます。
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:
このヒートマップは、WEI（Well-being Index）に関連する複数の項目の相関関係を示しています。以下にポイントを挙げます。
1. **トレンド**:
– トレンドというよりは、全ての項目間の相関の強さを比較するために使用されるヒートマップです。個々の期間や周期性というよりは、固定された期間（30日間）の関係性を示します。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップでは、目立った外れ値や急激な変動は視覚化されにくいですが、予想外に低い相関（青色の領域）や高い相関（赤色の領域）が強調されます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡が相関の強さを示します。赤色は強い正の相関を、青色は負の相関または弱い相関を示しています。
– 例えば、「総合WEI」と「個人WEI平均」、「社会WEI平均」は非常に高い正の相関を示しています（0.9以上）。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各項目間の相関を時系列データとして分析するのではなく、固定期間での相関を示しています。したがって、個々の時系列ではなく、全体の関係の把握に役立ちます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人WEI（経済的余裕）」は他の項目に比べて相関が低く、特に「社会WEI（社会基盤・教育機会）」との相関が低いです（0.45）。
– 「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」と多くの項目が高い相関を持っていますが、特に「個人WEI平均」と「社会WEI平均」との相関が高いです。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 強い相関関係は、これらの要素が共通の要因に影響を受ける可能性を示唆します。スポーツの取り組みや政策が、個人や社会の幸福度に顕著な影響を及ぼすかもしれません。
– ビジネスや社会的には、健康状態や心理的ストレスの管理が、他の多くの社会的要素に波及効果をもたらす可能性があります。特に、政策立案者やスポーツコミュニティには、これらの相関を考慮した戦略の策定が求められるでしょう。
この分析は、組織や政策立案者がスポーツ関連のプログラムや施策の策定に利用できる実用的なヒントを提供します。
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:
この箱ひげ図は、異なるWEIタイプにおけるスコアの分布を30日間にわたって比較しています。以下に、グラフから得られるインサイトを示します。
1. **トレンド**:
– 全体的に明確な上昇や下降のトレンドは示されていませんが、個々のWEIタイプで中央値や四分位範囲の変動が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に「個人WEI（心理的ストレス）」や「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」で外れ値が見られます。これらの変動は、特定期間における異常なデータポイント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**:
– 各箱ひげ図は、25%から75%のデータがどのように分布しているかを示し、中央の線は中央値を表しています。
– 色の違いは視覚的に異なるWEIタイプを区別するために使用されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 「個人WEI（精神状態）」から「社会WEI（経済と社会）」にかけてスコアの分布が異なり、異なるカテゴリがそれぞれ特定の範囲に収束している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人WEI平均」や「社会WEI平均」は比較的高い中央値を示し、他のWEIタイプに比べて全体的に高いスコアの傾向があることを示しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このグラフから、人間は異なるWEIタイプがスポーツにどのように寄与しているかを直感的に理解できます。
– ビジネスや社会への影響として、特定のWEIタイプが低いスコアを示す場合、それに関連する戦略を強化することで全体的なパフォーマンスの向上が可能です。
– また、外れ値が頻発するカテゴリは、さらなる分析や介入の対象とすることで、安定した状態を維持するための施策が考慮されるべきです。
この分析は、カテゴリごとのより詳細な戦略検討に役立ちます。
総合WEI STL分解グラフ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
分析を進めます。
1. **トレンド**:
– トレンドは一旦上昇した後、期間の後半にかけて緩やかに下降しています。最初の15日間で上昇し、その後ゆっくりと低下しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「Observed」のグラフでは、7月20日頃にピークが見られ、その後急激に低下しています。
– 「Residual」のグラフでは、7月20日付近で著しい変動が確認できます。
3. **要素の意味**:
– 「Observed」は全体のパターンを示し、「Trend」が長期の傾向、「Seasonal」が周期的な変動を表示し、「Residual」は残差を示しています。季節変動は大きな影響を与えていないように見えます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 「Trend」のなだらかな動きが見られ、「Seasonal」と「Residual」はより頻繁な変動を示します。急激な変化は主に「Residual」から影響を受けています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 期間の中間部分でトレンドがピークに達し、その後下降しており、全体として大きな外部ショックがあった可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人々は全体的な上昇に安心感を覚えるかもしれませんが、7月中旬の急変動は注意を促します。スポーツイベントや特定の出来事が影響を与えた可能性あり。ビジネスでは、急激な変動がマーケティングや戦略計画に影響を与えるため、リスク管理が重要です。
このグラフは、特定のイベントがデータに与える影響を分析するための価値ある情報を提供しています。
個人WEI平均 STL分解グラフ
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### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– **上昇と下降**: トレンド成分を見ると、最初は上昇しており、中盤以降は下降しています。この傾向は、個人のパフォーマンスが途中でピークに達し、その後低下していることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– **急激な変動**: オブザーブド成分にはいくつかの急激な変動が見られ、特に後半に顕著です。これはパフォーマンスが不安定になっていることを示唆しています。
– **外れ値**: レジデュアル成分では、途中で大きな上下変動があります。これらの点は通常の変動範囲を超えており、特異なイベントがあった可能性があります。
3. **プロットの意味**
– **Observed**: 実際のデータセット。変動が激しく、分析対象となる。
– **Trend**: 長期的な傾向や方向を示す。途中から下降に転じているのは重要。
– **Seasonal**: 定期的な変動パターン。そこまで変動は大きくなく、周期的な影響は少ない。
– **Residual**: トレンドや季節性で説明できない部分。
4. **時系列データの関係性**
– トレンドが下降に転じたタイミングで、外れ値や大きなレジデュアルが増加しており、パフォーマンス下降と不安定な動きが関連している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– トレンド成分の下降が始まると、レジデュアルの変動も大きくなっていることから、トレンドの変化とランダムな変動との間に相関がある可能性があります。
6. **直感的洞察とビジネス・社会的影響**
– **直感的な洞察**: 30日間のパフォーマンスが変動し、特に後半での不安定さが感じられます。このような情報は、コーチングや戦略の見直しに役立つでしょう。
– **ビジネスや社会への影響**: 大きな変動は、スポーツイベントの成績やファンの期待に影響を与える可能性があります。スランプを克服するためのトレーニングが必要かもしれません。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– トレンドのグラフを見ると、全般的に初期には上昇傾向があり、その後下降しています。期間中の中盤でピークを迎え、その後下降に転じています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 観測データでは、急激な上昇と下降が見られる部分があります。特に7月中旬から後半にかけての変動が顕著です。
– 残差のグラフでも、急激な変動がいくつか目立ちますが、大きな外れ値は観測されません。
3. **各プロットや要素の意味**
– **Observed:** 実際に観測されたデータ。全体的な動きや変動を示しています。
– **Trend:** 長期的な傾向を示し、データの全体的な上昇や下降を視覚化しています。
– **Seasonal:** 短期的な周期性を示しており、季節要因や繰り返しのパターンを表しています。
– **Residual:** トレンドや季節要因を除いた後に残る変動を示し、予測の精度や外れ値の検出に寄与します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– トレンドと季節性要因が観測データに大きく寄与しており、残差は比較的小さいため、モデルがデータをうまくフィットしているといえます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 観測データ、トレンド、季節性の間に強い相関関係が見られます。特に、トレンドの影響が強く、データの変動の大部分を説明しています。
6. **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**
– グラフ全体として、人々は短期的なスポーツイベントや季節の影響を非常に受けている可能性があると感じるでしょう。
– ビジネスへの影響としては、スポーツ関連の製品やサービスの需要がこの期間中に変動し、それに対応した戦略の調整が必要であることが示唆されます。
– 社会的な観点では、スポーツイベントの人気度の変化が何らかの社会的または経済的なトレンドと関連している可能性があります。
WEI構成要素 主成分分析（PCA）
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以下のような分析を行います。
1. **トレンド**
– 全体として顕著な上昇や下降のトレンドは見られません。データポイントは広く散らばっています。ただし、右側に少し密集している部分があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 明確な外れ値は見られませんが、グラフの右側の密集したデータポイントは他と比較して特異に見えます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 各プロットは第1主成分と第2主成分の値を示しています。第1主成分の寄与率が高い（0.77）ため、この軸に沿った変動がデータセットの重要な特徴を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列データではなく主成分分析（PCA）の結果として示されているため、時系列の関係性は直接示されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは両方の軸に沿って非常に分散しており、特定の方向に強い相関は見られません。ただし、右側に軽度のクラスタリングが見られます。
6. **直感的な洞察と影響**
– 第1主成分の寄与率が高いため、その軸に沿った変化が非常に重要となります。スポーツデータでの要素（例：選手のパフォーマンス指標や試合の結果）がこの主成分に影響を与えている可能性があります。特定の方法で実施されたトレーニングや戦略が、クラスタリングの要因として考えられるかもしれません。
– ビジネスや社会において、これらの特徴から特定のパターンを識別することで、戦略の最適化やパフォーマンスの向上につなが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。
