📊 データ分析（GPT-4.1による）
以下に、提供データに基づくWEIスコアの分析結果を示します。
### 総合WEIスコアの時系列推移
– **トレンド**: データの期間は2025年7月2日から2025年8月1日までの約1か月であり、スコアは短期間で上下しつつ、大きな範囲での変動が見られます。
– **変動**: 7月6日から7月11日にかけてスコアが高まった後、7月20日以降には急激な下降が観察され、7月23日が最低値を記録しています。その後徐々に回復し、7月27日頃再びピークを迎えています。
– **異常値の指摘**: 7月2日、3日、19日、20日、23日などでは異常値が記録され、特定の日に急激な変動があったことが示されています。
### 個人WEIと社会WEIの相関
– 個人WEIと社会WEIの変動には多くの異常値が見られます。特に7月中旬以降におけるスコアの上下が顕著です。
– 個人WEI平均は7月上旬から中旬にかけて上昇傾向を示し、社会WEIは7月6日から10日にかけての大幅な上昇が特に注目されます。
### STL分解による季節性とトレンド
– **季節性**: スコアの上昇は週末や特定の活動後にピークを迎える可能性がありますが、明確な周期性は短期間では捉えにくいです。
– **トレンド**: 全体的には上記の急激な下降の後、再びスコアが上昇するという動きがありますが、特に7月末にかけてのスコアの安定が確認されます。
### 項目間の相関とPCA
– **経済的余裕と健康状態**は他の項目に比して安定したスコアを示し、個人の生活安定度に強い影響を与えている可能性があります。
– **心理的ストレス**は他のスコアと比較して変動が大きく、特に7月中旬以降に低くなる傾向が見られます。これは社会的要因や個人の生活環境が影響を与えていると考えられます。
– **PCA分析**では、第1主成分が圧倒的（寄与率77%）であり、WEIの変動のほとんどはこの成分に集約されていることが示されています。
### ボックスプロットとデータ分布
– 各WEIスコアの箱ひげ図により、健康状態や社交、持続的な自治性が比較的高い基準で安定し、ストレスや自由度に関しては変動が大きいことが示されています。
– 箱ひげ図では、いくつかの外れ値が指摘され、特に20日や23日では他の日よりも異常に低いスコアが連続しているのが確認できます。
### 考察
– 一連のデータから、特定の日付におけるWEIスコアの大幅な上昇や下降は、個人の心理的ストレスや社会的状況の影響を強く受けていると推察されます。
– スポーツ関係のイベントや集まりが特定の項目に影響を及ぼしている可能性が考えられ、それがスコアの急激な変動につながることを示唆します。
この分析では、日ごとのスコアの動きによる短期的な影響に加え、長期間の観測によりさらに明瞭なパターンを捉えることができることを期待しています。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド:**
– グラフ全体を通して、WEIスコアはおおよそ横ばいの推移を見せています。幾つかの小さな変動がありますが、大きな上昇または下降のトレンドは観察されません。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 黒い丸で示されている外れ値がいくつか見られます。特定の日における異常なスコアが記録されたことを示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 青い点は実績を示し、実績AIによって計測されたスコアを示しています。
– 赤いバツ印は予測値を示し、今後の動向を予測しているものです。
– グレーの領域は予測の不確かさを示す範囲で、この範囲内でスコアが変動する可能性があります。
– 緑と紫の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）による将来的なトレンド予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 実績値と予測値を比較すると、予測点が実績点の周辺に位置しており、予測が実績に基づいて行われていることが分かります。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績データは約0.75から0.85の範囲で集中し、安定していることが分かります。ただし、一部でスコアが0.6付近まで低下することがあり、全体的にはバラつきがあります。
6. **直感的な洞察と影響:**
– 人間が直感的に見て、このグラフは安定した状態を保ちながらも、少数の外れ値や変動要素を持っています。これはスポーツチームや選手のパフォーマンスが全体的に安定していることを示唆しつつ、時折の不調や予期しない出来事（例: 怪我や気候による試合の影響）があることを意味します。
– スポーツ業界においては、安定したパフォーマンスはポジティブですが、外れ値を減少させることでさらに信頼性を高めることができるかもしれません。予測モデルを活用し、未来のパフォーマンス改善やリスク管理に役立てる可能性があります。
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
1. **トレンド**:
– グラフの最初の半分（2025年7月1日から2025年7月22日まで）は、WEIスコアが比較的安定して推移しています。その後、スコアはやや低下傾向にあります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値は黒い円で示され、7月の終わりから8月初めにかけていくつかのスコアが外れ値として認識されています。
– また、スコアの変動が8月上旬から急に大きくなっています。
3. **各プロット要素**:
– 青い点が実際のWEIスコアを表しています。
– X印は予測されたスコアを示していますが、グラフには表示されていません。
– 灰色の範囲は予測の不確かさの範囲を示しており、変動の幅を表現しています。
– 線は今後のトレンド予測を示しており、異なる回帰分析に基づいています。
4. **複数の時系列データ間の関係**:
– 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）がそれぞれ異なるのは、各モデルが異なる方法でWEIスコアを評価していることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期期間では高いスコアが維持され、中盤以降で低下傾向にあり、ばらつきが増加しています。この変動の増加は、外的要因やパフォーマンスの変動を示唆している可能性があります。
6. **洞察と影響**:
– 人間の直感としては、安定したパフォーマンスが維持されていた選手が、8月に入ってから調子を崩していると感じるでしょう。この変動は、スポーツトレーニングの見直しや休養が必要なタイミングを示唆しているかもしれません。
– ビジネスや社会的な影響としては、スポーツ選手やチームのパフォーマンスの予測に基づいた戦略的決定（例えば、選手の交代やトレーニングの調整）を行うための重要なデータとな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:
以下の視覚的特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**
– グラフは大きな変動はなく、全体的に安定した横ばいの傾向を示しています。ただし、微細な変動や小さな山や谷が観察されます。
– 予測ライン（紫色）は、将来的に緩やかな下降を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフ内にはいくつかの外れ値が黒い丸で囲まれています。これらは特異なイベントや条件変化を示している可能性があります。
– 急激な変動はあまり見られず、比較的一定の範囲内でデータが収束しています。
3. **各プロットや要素**
– 青色の実績データは、実際の観測値を示しています。
– 予測範囲は灰色で示されていますが、実績値の多くはこの範囲内に収まっています。
– 予測の線（緑、青、紫）は、異なるモデルの予測を示し、それぞれ異なる傾向を暗示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なるモデルによる予測は、いずれも現在のスコア付近を中心に近づいていますが、将来的にはばらつきが広がる可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは0.7〜0.9の範囲に集中しており、分布は比較的密度が高いです。
– 大きな偏りは特に見られません。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、およびビジネスや社会への影響に関する洞察**
– 現状維持が期待されますが、予測によれば今後の軽微な下降も考えられるため、スポーツ活動やマーケティング活動の調整が必要となるかもしれません。
– 外れ値の出現は、新しい戦略や環境変化の影響を示唆しており、さらなる調査が必要です。
この分析は、スポーツのトレンドやファンの社会的関心の変動を理解し、対応策を計画するのに役立つでしょう。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は全体的に横ばいの傾向が見られますが、特に7月中旬以降にやや下降する動きがあります。その後、8月に向かって安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に7月下旬にいくつかの外れ値（黒い円で囲まれた青い点）が見られ、急激な変動が観察されます。しかし、その後は安定した推移を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点：実績（実績AI）
– 赤いバツ：予測（予測AI）
– 黒い円：外れ値
– 灰色の影：予測の不確かさ範囲（信頼区間）
– ライン（シアン、紫、マゼンタ）：異なるアルゴリズムによる予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）
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が比較されており、予測アルゴリズム間での誤差や信頼性が視覚化されています。各予測モデルは予想されるWEIスコアを示しており、結果は全て0.8付近で近似しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは0.7–0.8の範囲での分布が見られますが、外れ値が含まれることで一部変動が見られます。全体の相関を見るためには、外れ値の影響を除外すると、更に安定した関係性が見えるでしょう。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– WEIスコアが安定していることから、経済的余裕には大きな変化がなく安心感を与えます。しかし、途中で見られる外れ値は注意が必要で、短期的な経済的ストレスや予測モデルの精度改善が求められる可能性があります。特に、予測の不確かさを考慮に入れつつ、リスク管理を行うことが重要になります。スポーツ業界においては、選手のリソース管理やスポンサーシップの調整などに影響する可能性があります。
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**
– 初めの約15日間はWEIスコアが横ばい、またはわずかに下降している。
– 中盤以降に急激にスコアが下降し、その後再び横ばい傾向に戻っている。
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、急なスコアの変動がある。この部分は異常値として強調されている。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実績を示し、これを基に健康状態が評価されている。
– 赤い「×」は予測を表し、異常値は黒い丸で囲まれている。
– グレーの範囲は不確かさの範囲を示し、予測のバリエーションを考慮していることが分かる。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測データが比較されており、予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）の異なるアプローチが使われている。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測モデルの間に一貫性が見られ、特に中盤以降は予測が実績に追随している様子が分かる。
6. **直感的な洞察と影響**
– 中盤のスコアの急激な低下とその後の安定化は、健康リスクやパフォーマンスの低下を示唆しているかもしれない。
– この傾向は、スポーツやヘルスケアのプランニングにおいて重要な指針となる可能性がある。また、異常値が具体的な原因を示している可能性があり、改善のための対策検討が必要である。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフ全体として、最初は0.8付近で高いWEIスコアを維持していますが、中盤から減少し、終盤には0.6以下へと低下しています。このため、全体としては減少トレンドが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかのデータポイントが明確に外れ値としてマークされています。これは、通常の範囲から大きく外れる心理的ストレスがあった可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績を示し、黒い丸で囲まれた点は外れ値とされています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示しており、0.4から0.8の間で広がっています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 紫色とピンク色の線は、それぞれ異なる予測モデルの予測結果を示しています。初期の実績データとの乖離は顕著で、今後の予測時点でどのモデルが最も現実に近いかを観察する必要があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– スコアは0.8から0.4までの範囲内で分布し、全体的には上から下へと減少していますが、予測範囲は依然として広いです。モデルによるばらつきのため、将来の結果に対する高い不確実性を示しています。
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**
– WEIスコアの低下は、個人の心理的ストレスの増加を示唆します。これがプロのアスリートである場合、パフォーマンスやチームの結果に影響を及ぼす可能性があるため、サポート体制の見直しや改善が求められます。
– 将来の予測データが現時点で明確でないため、更なるデータの収集と分析が必要です。予測の精度向上は、適切な対策を講じるために重要です。
このグラフは、心理的ストレスの推移を視覚的に捉え、適切な対応策を講じるための重要な指標として利用できます。
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:
以下にグラフの分析を行います。
1. **トレンド**:
– グラフ全体のトレンドとしては、最初の部分で縦にばらける形でやや高めのWEIスコアが観察され、その後やや低めの濃い分布に変わる動きが見られます。これは断続的な下降トレンドを示唆している可能性があります。
– 8月1日以降は予測が示されており、予測手法によって異なる動きを見せていますが、それぞれの予測モデルで異なる方向性を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのデータポイントが異常値として認識されています。これは、通常の範囲から外れたデータポイントを示しており、データのばらつきや測定誤差、特異なイベントに起因しているかもしれません。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績を示し、黒い円で強調されている部分は異常値を表しています。
– 灰色のシェーディングは予測の不確かさ範囲を示しており、未来の異なる可能性をカバーしています。
– 各予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）はそれぞれ異なる予測を示し、トレンドの可能性を提供しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– モデル間の予測バリエーションがあるため、異なる手法の性能や傾向が見えます。線形回帰と決定木による予測は比較的安定していますが、ランダムフォレスト回帰は不確かさの幅が広く、それが大幅な変動の可能性を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期のデータポイントは比較的密集しており、後半になるほどばらつきが増しています。このばらつきは時間経過とともに予想されるシナリオが多様になっていることを示しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 現在の傾向を考えると、初期の高スコアが持続しなかったことから、より持続可能な改善策や安定性の確保が必要とされるかもしれません。
– 予測の不確かさがあるため、戦略決定においては柔軟性を持たせ、異なるシナリオに適応する準備が重要です。スポーツ分野においては、これらのスコアが選手の自主性や自由度を示しており、トレーニング方法やチーム運営の指針に影響を与え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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 全体的に横ばいの傾向がありますが、最初は高いスコアで始まり、その後若干の下降が見られます。最終的にはやや安定した状態に戻っています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 散布図にはいくつかの外れ値が黒い輪郭付きのプロットで示されており、異なる方向に急激な変動が存在します。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実績のデータを示しています。灰色の背景は予測の不確かさの範囲を示しています。
– 異常値とされるデータポイントは異なるシンボルで示されています。
– 予測ラインには、線形回帰（緑）、決定木回帰（水色）、ランダムフォレスト回帰（紫）があり、予測の異なる手法の比較を行っています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと異なる予測手法の間には若干のずれがあります。たとえば、ランダムフォレストの予測は他の2つと異なる方向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは比較的一定の範囲内（スコア0.6〜1.0）に密集しており、分布はやや偏りが見られます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 公平性と公正さを示すWEIスコアが高めで始まっているのは、ポジティブなスタートを表していますが、その後の変動は注意が必要です。
– 予測手法の間に違いがあるため、より精密なモデルの選択が必要かもしれません。
– 人々は、このデータが公平性評価を示していることから、制度や政策の評価などにこのデータを使用することで、改善の余地を見出せると感じるかもしれません。先の予測に基づいて、今後の改善策や位置づけを再検討することができるでしょう。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **上昇・下降:** WEIスコアは0.8から1.0付近で大きな変化なく横ばいです。ただし、予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）は下降傾向を示しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値:** オレンジの円で示された外れ値が7月初めに存在します。
– **急激な変動:** 特定の期間で急激なスコアの変動は見受けられませんが、一部の日付でスコアが均一に保たれていない時期も観察できます。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **プロット:** 青の点が実績データを表し、赤い×が予測値です。
– **不確かさ範囲:** 予測の不確かさが灰色の帯で示されています。
– **予測モデル:** 各モデルでの予測値の差異がありますが、ランダムフォレストの予測は特に8月中旬以降に大きく離れていく傾向があります。
### 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並行して示されており、異なるアルゴリズムによる将来的なスコア評価のばらつきがあります。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績値と予測値との間に明確な相関は見られませんが、実績値のほとんどが0.8以上で維持されていることがわかります。
### 6. 人間の直感やビジネスへの影響
– **直感:** 実績値は安定して高いスコアを維持しており、組織としてのパフォーマンスが全体的に良好である印象を与える。
– **ビジネスへの影響:** 予測に基づいて将来的な持続可能性に向けた戦略の調整が求められます。特に、一部の予測モデル（ランダムフォレスト）はスコアの低下を示唆しているため、外部要因への対策が必要です。
このグラフを通じて、組織のパフォーマンスが良好である一方、将来的なリスクに備えるための準備が重要であることが浮き彫りになります。
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:
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**
– 全体的に見ると、WEIスコアの実績データはおおむね横ばいで大きなトレンドは見られません。しかし、データは時折上下にばらついており、一定の変動があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値として示されているデータ点がいくつかありますが、全体的なデータ分布の範囲内に収まっているようです。この外れ値は、特定のイベントや要因によって生じた可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績データは青い点で示され、予測データは赤い「×」で示されています。予測の不確かさ（任意範囲）は灰色の領域で示されており、予測精度を視覚的に把握できます。
– 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）のプロットが含まれており、それぞれの予測のトレンドラインが異なるパターンを示しています。
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対応を観察することで、予測モデルのパフォーマンスを評価できます。一部の予測手法が実績データの変動によりうまく追随していることが見て取れます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは比較的安定した分布を示していますが、いくつかの期間で集中的な変動が見られます。このことから、WEIスコアに影響を及ぼす外部要因が存在す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**
– WEIスコアがスポーツカテゴリーに関連しているため、教育機会や社会基盤に影響を及ぼす可能性のあるスポーツイベントや政策がこの期間中に存在している可能性があります。
– ビジネスや社会への影響としては、スポーツイベントの開催や教育プログラムの改善がWEIスコアに影響を与える可能性があり、その政策決定にデータが利用されることが考えられます。
このグラフの分析に基づき、データを詳細に検討し、将来的なアクションを提案することが重要です。
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:
このグラフについて以下の点を分析します。
1. **トレンド**
– 最初の半分では、WEIスコアは0.8以上を維持していますが、後半になると全体的にスコアが減少する傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかのデータポイントが範囲外に位置しており、黒い円で示された外れ値として認識されています。スコアに急激な変動はあまり見られませんが、一部の外れ値がスコアを大きく下げています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを示し、Xは予測を示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさの範囲であり、信頼区間を示しています。
– 紫の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は、全体として一致していますが、後半では実績データが下落する一方で、線形回帰やランダムフォレストの予測はそのまま横ばいまたは非現実的な増加を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 最初の半分では実績データは比較的一貫していますが、後半では予測モデルの動きが実績データとの乖離を示しています。これは予測モデルの精度の課題を示唆するかもしれません。
6. **直感的な感覚と影響**
– 直感的には、スポーツにおける共生や多様性、自由の保障の評価が期間中下落していると感じられます。
– このトレンドが続くと、スポーツ界における多様性や共生が低下する懸念があるため、これに対するプロアクティブな対策が求められる可能性があります。
– 社会的には、スポーツが持つインクルーシブな価値の維持が重要であり、これを通じた社会的な結束力の強化が求められます。
全体として、スポーツ分野での共生や多様性に関する動向を監視し、必要な措置を講じることの重要性を示唆していると考えられます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– ヒートマップでは、時間と日付に基づくWEIスコアの強度が示されています。色が黄色に近いほどスコアが高く、紫に近いほどスコアが低いということです。
– 全体的に、7月初旬には比較的高スコアの日が続き、7月後半から急激な低下が見られます。これは周期性は特に見られないが、明らかな下降トレンドがあることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に7月7日・8日、および7月23日以降に顕著な変化が見られます。これらの日付近でのスコアが突出して低いか、または高い時間帯があることがわかります。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– ヒートマップの色で示されるスコアの変動は、各時間帯のパフォーマンスや活動レベルを示唆しています。暗い色は活動が少ない、もしくはパフォーマンスが低いことを示し、明るい色はその逆です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– データは時間帯ごとにまとまっており、特定の時間帯において活動が集中している可能性があります。例えば、16時台や23時以降で一定のパターンが見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特定の時間帯におけるスコアが他の時間帯に影響を及ぼす関連性や、日ごとにスコアが高まる時間帯があることが示唆されます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 7月の後半にスコアが低くなったことから、季節的な要因や某イベントの影響を受けている可能性があります。スポーツイベントのキャンセルや天候変化、転機の機会が減少したなどの社会的影響を考察できます。
– 高いスコアの日は広告やプロモーション活動の計画に良いタイミングかもしれません。逆に、スコアが低い日や時間帯は改善策を検討する必要があります。
このグラフから、一貫性とピーク時間を的確に把握することで、戦略的な計画を立てられ、より効果的な運用が可能になります。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 7月初旬から中旬にかけて、日中（15時～18時）にかけて、スコアは比較的安定しており、高い値を示しています（緑～黄色）。
– 7月後半にかけて、夜間（22時以降）のスコアが急激に増加しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月24日から25日にかけて、夜間に急激な色の変化が見られます（青～紫）。これはスコアの急激な低下を示しています。
– 7月29日と30日の夜間にもスコアが低下し、紫色が再び確認できます。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 色の濃淡がスコアの高さを示し、緑・黄色が高スコア、青・紫が低スコアを示しています。
– ヒートマップの密度の違いが、その時間帯の活動の頻度または重要性を示唆しています。
4. **複数の時系列データがある場合の関係性**
– 日中の高スコア時間帯と夜間の低スコア時間帯の関係は、活動のピークが昼と夜に分か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**
– 高スコアが朝から夕方にかけて安定して続いている一方で、夜間には不安定さが増しているようです。
6. **直感とビジネスや社会への影響**
– このグラフは、スポーツ活動が日中に集中し、夜間には活動が減少するパターンを示しており、これによって夜間の活動計画やリソースの割り当てなどを見直す必要性があるかもしれません。
– 夜間の急激なスコア低下は、特定の外部要因や内部要員の変化による影響を受けている可能性があり、それに対処するための分析が求められます。
全体として、このグラフは特定の時間帯における活動のパフォーマンスを直感的に示しており、日中と夜間で異なる傾向が見られることを教えてくれます。
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:
以下の視覚的特徴および洞察をグラフから得られます：
1. **トレンド**
– 日中のスコアは全体的に一定のパターンを持っていますが、夜間（20時以降）に特定の変動があります。特に、夕方から深夜にかけての時間帯に多用な変化が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月22日から7月24日にかけて、スコアが急激に低下している時間帯があります。この期間は他の時期と異なり、深い色が示されていることから特に注目されます。
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おり、色が濃いほど低いスコア、明るい色は高いスコアを示します。スコアが最も高い時間帯は日中から夕方にかけてです。
4. **関係性**
– 定期的なトレンドが見られ、昼間のスコアが高く、夜間のスコアが時々低くなることから、標準的な活動パターンがあると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 時間帯ごとにスコアが変動しており、特定の曜日やイベントが影響している可能性があります。特に週末や特定の日にスコアが低下することがあります。
6. **人間が直感的に感じること、およびその影響**
– 活動スコアの変動は、特定のイベントや活動による影響を示している可能性があります。例えば、スポーツイベントの有無、気象条件、社会イベントなどが影響しているかもしれません。ビジネスや社会への影響としては、これらのトレンド認識を基にしたマーケティング戦略やイベント計画の最適化が考えられます。
この解析は、WEIスコアの観察から得られる行動パターンの理解や、最適な活動時間の特定に役立つ可能性があります。
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:
## 視覚的特徴と洞察
### 1. トレンド
このグラフは30日間の相関ヒートマップであり、時間的なトレンドを直接反映しているわけではありません。相関関係を視覚的に示しているため、時間の経過に伴う上昇や下降のトレンドを判断することはできません。
### 2. 外れ値や急激な変動
ヒートマップの値が色の濃淡で表されているため、数値的な外れ値そのものは直接判別できませんが、相関係数が特に低い部分（色が青に近い部分）が相対的な「外れ値」として注目に値します。
### 3. 各プロットや要素
– **赤から青へのグラデーション**: 強い正の相関から弱いまたは負の相関を示します。
– **赤色が濃い場所**: 高い相関（0.7以上）を示し、項目間に強い関係があることを示唆しています。
### 4. 複数の時系列データの関係
時間に応じた比較ではなく、各項目間の相関を示しているため、複数の時系列データがある場合は、それらが互いにどのように影響を及ぼしているかがわかります。ただし、時間的経過そのものの影響を示しているわけではありません。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **高相関の組み合わせ**: 「総合WEI」と「個人WEI平均」は0.94、「個人WEI（健康状態）」や「個人WEI（心理的ストレス）」も高い相関を示しています。
– **低相関の組み合わせ**: 「個人WEI（経済的余裕）」と「社会WEI（持続可能性と自治性）」は約0.31と低い相関を示しています。
### 6. 直感的な洞察と影響
人々はこれらの相関から、特定の項目間で強い関連性があるかどうかを理解し、スポーツにおける心理的健康や経済的自立が他の要因とどのように結びついているかのヒントを得られるでしょう。この結果は、個人の幸福度に影響する要因間の複合的な関係を理解し、それがトレーニング方法やメンタルケア戦略の改善につながる可能性があります。
ビジネスや社会的インパクトとしては、このような分析に基づいて、社会的プログラムやスポーツチームのサポートシステムをどのように構築するかについての洞察を得ることができ、結果としてパフォーマンスや満足度の向上に寄与するでしょう。
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:
この箱ひげ図は、さまざまなWEIタイプのスコア分布を示しています。以下に、その分析結果をまとめます。
1. **トレンド**:
– トレンドそのものは箱ひげ図では示されていませんが、全体的にスコアの中央値が異なることから、各WEIタイプで異なる傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「個人WEI (理想状態)」と「個人WEI (心理的ストレス)」には複数の外れ値があります。これらは特定のデータポイントが他のスコアと大きく異なることを示しており、特定の要因で異常に影響されている可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色分けはWEIタイプごとの識別に役立っています。
– 箱の幅はスコアの散布の大きさを示し、中央の線は中央値を示します。箱の範囲内（四分位範囲）はデータの50%が含まれています。
4. **関係性**:
– 各WEIタイプ間の直接的な関係性は示されていませんが、社会的WEIの項目は全体的に高いスコアを持っている傾向があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 社会WEI項目（持続可能性と自治権、生態系と多様性）はスコアの散布が広く、非常に多様なスコアを持っていることを示しています。一方、個人WEI（自由度と自治）はかなり狭い範囲でまとまっています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– スポーツ分野における異なるWEIのスコアバラツキは、トレーニング方法や精神的ストレス管理など、多様なアプローチが存在することを示唆しています。
– 社会的WEIの高さは、環境やコミュニティへの貢献が評価されている可能性があります。
– ビジネスや社会への影響としては、スポーツ団体やトレーナーが特定のWEI領域を強化することで、パフォーマンスや選手の総合的な幸福度を向上させる戦略が考えられます。
総合WEI STL分解グラフ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
以下は、提供された「スポーツカテゴリ 総合WEI STL分解グラフ」についての詳細な分析です。
1. **トレンド**:
– **Trend**プロットは、データの長期的な動きを示しています。このグラフでは、7月上旬から中旬にかけて上昇傾向が見られ、その後7月下旬から8月初めにかけて下降しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– **Residual**プロットに、7月25日ごろ急激な変動が見られます。これは外れ値として注目すべきポイントです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **Observed**: 実際観測された値を示しています。
– **Trend**: データの全体的な上昇または下降の傾向を示します。
– **Seasonal**: 短期的な季節的変動を示しており、ある程度の周期性が見受けられます。
– **Residual**: トレンドと季節性を除いた残差を示しており、予測モデルの調整が必要な部分を表します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– **Observed**と**Trend**は強く関連しており、全体の傾向を示しています。
– **Seasonal**と**Residual**は短期的な変動要素を示していますが、具体的な期間は異なる周期で現れます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 観測された値はトレンドにほぼ沿っており、SeasonalとResidualの変動が共通的に現れていますが、トレンドに大きく影響していないことが示唆されます。
6. **直感的洞察とビジネス・社会への影響**:
– 人々は、長期の上昇傾向の後に下降傾向に入ることから、状況が変わる可能性を心配するかもしれません。ビジネスにおいては、下降傾向が続く前に対策を講じることが重要です。具体的には、下げ傾向に対策するために新しいマーケティング戦略や商品開発が考えられるでしょう。
– 急激な変動は予期しない出来事が影響を与えた可能性があり、リスク管理の必要性を示唆しています。
この分析を基に、さらに詳細な戦略を検討することができます。
個人WEI平均 STL分解グラフ
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このグラフは、30日間の個人WEI平均スコアをSTL分解して示しています。この分析に基づくと以下のような洞察があります：
1. **トレンド**
– トレンドのプロットは、最初に上昇し、その後下降する形を示しています。最初の約10日間でスコアが上昇し、その後徐々に低下していることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 標本に急激な変動や明確な外れ値は見られません。ただし、一部で不規則な変動があることが観察できます。
3. **各プロットや要素の意味**
– **Observed（観測値）**: 実際のデータの変化を示しています。全体的に波打つような変動が見られます。
– **Trend（トレンド）**: データの長期的な傾向を示します。上昇から下降に転じています。
– **Seasonal（季節変動）**: 短期間で周期的に変動しています。この成分は周期的なパターンを持ち、スコアに小さな変動を加えています。
– **Residual（残差）**: トレンドや季節変動を取り除いた残りの不規則な変動です。小さな変動が見られますが、特に大きな変動はありません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 季節変動と残差の影響が組み合わさって、観測値に反映されています。観測値はトレンドに沿いながらも、季節変動と残差の影響で変動しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 明確な相関は特定しにくいですが、トレンドと季節変動が観察値に影響を及ぼしていることがわかります。
6. **直感的な洞察と影響**
– このデータから、特定の期間におけるパフォーマンスの変動を把握できます。最初に勢いがあり、その後に減少する傾向が見えるため、具体的な対策（例えば、トレーニングの見直しやメンタル面のサポート）が考慮される可能性があります。
– ビジネスや社会への影響として、特定の時期におけるリソースの調整が必要かもしれません。例えば、トレーニングプログラムの改良やモチベーション維持の戦略が求められるでしょう。
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:
こちらのグラフは、スポーツカテゴリにおける社会WEI平均スコアのSTL分解を示しています。以下に、各項目についての分析と洞察を示します。
1. **トレンド**
– トレンドラインを見ると、当初は上昇していますが、中盤から下降に転じています。全体としては、成長から減速が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 観察されたデータで、7月中旬と7月下旬にスコアが急激に下降するところが見られます。これらの急激な変動は、季節的要因や予期しないイベントによる可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 観察された値（Observed）は実際のスコアを示しており、トレンド、季節性（Seasonal）、残差（Residual）の合計です。
– 季節性のコンポーネントは、データが周期的に増減する様子を示していますが、大きな変動はありません。
– 残差部分は主にランダムな変動を示し、大きな外れやノイズは見られません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 観察されたスコアは、トレンドに加え、季節性と残差が結びつくことで決まります。トレンドの上昇・下降が観察されたスコアの大きな構成要素となっています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 季節的な変動は比較的小さく、トレンドの変化がより大きく、全体のスコアに影響を与えています。観察されたスコアとトレンドには強い相関があると考えられます。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**
– 当初の上昇は、スポーツイベントの成功や人気の増加を示唆している可能性がありますが、その後の下降は関心の低下や外部要因による影響と考えられます。
– このようなトレンドは、スポーツビジネスの戦略的計画に影響を与える可能性があります。例えば、シーズンオフのプロモーションやイベント開催のタイミングを見直すといった対応が考えられます。
全体として、この分析は、スポーツ業界の動向を理解するための洞察を提供し、適応戦略の検討を促すものと言えます。
WEI構成要素 主成分分析（PCA）
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このグラフは、スポーツカテゴリにおけるデータの主成分分析（PCA）の結果を示しています。以下に視覚的特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**：
– データポイントは第1主成分と第2主成分の間に広がっていますが、明確な上昇や下降のトレンドは見られません。
– 非常に緩やかに中心を基点に広がる傾向があり、明らかな周期性も認められません。
2. **外れ値や急激な変動**：
– グラフの下部と上部にいくつかの外れ値が見られます。これらの外れ値は、他のデータポイントから離れているため、特異な出来事や異常な行動を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**：
– 各点は個々の観測値（あるスポーツイベントやパフォーマンスの測定値）を表しています。
– 色や密度の違いは示されていませんが、分布を見ると左下や右側に集中する傾向が見えます。
4. **複数の時系列データの関係性**：
– このグラフからは時間の要素が示されていないため、時系列データの関係性は特定できませんが、観測値間の類似性や差異を視覚的に表しています。
5. **相関関係や分布の特徴**：
– 第1主成分はデータ分散の77%を説明しており、主要な変動要因であることが示唆されています。
– 第2主成分は6%の分散を説明しており、データセット内の補助的な構造を提供します。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**：
– 人々はデータが異なる部分空間にどのようにクラスタリングするかを直感的に認識し、異常値に注目することができます。
– ビジネスへの応用としては、特異なスポーツパフォーマンスやトレンドを特定し、目標設定やトレーニング改善に利用できる可能性があります。
– 社会的な観点からは、異常なパフォーマンスが特定のイベントや状況に対応して発生している場合、それを識別して対応策を講じることができるでしょう。
この分析は、スポーツデータの多様性を視覚化し、潜在的なトレンドや異常を探る助けとなります。
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。