📊 データ分析（GPT-4.1による）
提供されたデータに基づき、WEI（総合ウェルネス指標）の分析結果を以下にまとめます。
### 時系列推移とトレンド
– **総合トレンド**: WEIスコアは全体的に0.68から0.88の範囲で変動しています。特に2025年7月の初旬にはスコアが上昇し中旬にはさらなるスコアの高まりが観察されましたが、下旬に入るとスコアが低下し、再び中期的に高まる傾向が見られます。
### 異常値
– 7月1日から8日までは0.8を超える異常に高いスコアが多く観察され、具体的には7月6日、7月9日、7月10日などの日が挙げられます。この間、社会的要因が強く影響した可能性が考えられます。
– 一方で、7月20日以降、スコアが大幅に下落し、7月23日には0.64という非常に低い値を記録しました。
### 季節性・トレンド・残差の考察
– **季節性要因**: 週末と月末に近づくにつれてWEIが上昇する傾向があります。これは、個人的な余暇や社会的活動が増加するためである可能性があります。
– **残差**: 短期間での極端なスコアの変動は残差として捉えることができ、これは予測不能な一時的な要因（例：突発イベントや自然災害）に起因しているかもしれません。
### 項目間の相関
– **個人と社会の相関**: 社会的平均WEIと各個人の項目間では特に健康状態や経済的余裕が高い相関を示しており、社会のウェルビーイング向上が個人の健康と経済的安定感向上に寄与していることを示唆しています。
### データ分布
– 圧倒的に多くのスコアが中央値0.75前後に集中している一方で、異常値として0.60以下や0.80以上の外れ値が見受けられます。外れ値が多い日は何らかのイベントが発生した可能性を示唆します。
### PCA分析
– **主要構成要素**: PCAではPC1が0.76で最も強く、総合WEIにおける主な変動要因として社会的持続可能性と公平性に影響されていることを示唆しています。これにより、社会的な構成要素はスコア全体にとって非常に重要であることがわかります。
### 結論と推測
– 情報から、社会的イベントや経済政策の変動がWEIに直接影響を与えていることが読み取れます。特に、7月初旬の高スコアは、イベントや新政策の導入、あるいはスポーツなど特定のアクティビティが活発になったためではないかと考えられます。
– 個人と社会的要因のバランス改善がスコアの最適化につながるでしょう。したがって、持続的な社会の支えと個人の健康への注力が必要であると言えます。
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:**
– 時系列データが明示されていますが、実績（実績AI）は密集して表示され、期間の初期から一定の範囲で横ばいになっています。その後、データにギャップがあり、後半に前年（比較AI）の緑のプロットが存在しますが、明確なトレンド変化は見られません。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 特に目立った外れ値や急激な変動は観察されません。ただし、期間の初めにいくつかの異常値が検出されています（黒い円）。
3. **プロットや要素の意味:**
– 青いプロットは実績AIのデータを示しており、実績を表します。
– 緑のプロットは前年の比較データを示しており、基準として利用される可能性があります。
– 異常値は特定の評価日において通常の範囲から逸脱したデータポイントを示している可能性があります。
– 縦に引かれた色付きの線（紫、ピンク、緑系）は異なるアルゴリズムによる予測値を示しているようですが、詳細な予測結果は見えづらいです。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 実績データと前年比較データ間には直接的な関連は見られません。ギャップがあるため、観察不能です。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績データは非常に集中している一方で、緑の前年データは別の期間に現れ、やや上方に分布しています。これにより、前年データが実績データのパフォーマンスよりも高い可能性を示唆します。
6. **直感的な洞察と影響:**
– 実績が一定であることから、過去数か月におけるパフォーマンスが安定していたことを示しています。しかし、異常値の存在がこれを損なう可能性があります。
– データのギャップおよびその後の比較データの位置から、シーズンオフまたは測定停止の可能性を技術的に考慮すべきです。
– ビジネスや社会への影響としては、安定したパフォーマンスは社会的信頼を維持する一方、異常値に対する適切な対応が求められます。
このグラフから得られる直感は、今後のパフォーマンス改善のための異常検知と、データの欠如部分に対する対策が重要であるということです。
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:
グラフの分析を行います。
1. **トレンド**:
– グラフは360日間のデータを示していますが、データは2つの期間に分かれています。1つ目は左側の期間、2つ目は右側の期間です。左側のデータは横ばいからわずかに下降するトレンドを示しているように見え、右側のデータはほぼ一定のスコアを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左側のデータでは異常値がいくつか散見されます（大きめの青い円で示されています）。一貫性がなく、変動が激しいところがあります。
– 右側のデータは比較的一定の範囲に収まっており、安定しています。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– **実績（青）**: 過去の実績データを示しています。
– **異常値（黒の大きな円）**: 通常の範囲外のスコアを示しています。
– **前年（緑）**: 1年前のデータを示し、比較するために用いられます。
– **予測（紫、ピンクの線）**: 線形回帰や決定木回帰、ランダムフォレスト回帰による予測が示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 左右でデータの期間が異なり、左側は実績データ、右側は「前年」データとして示されている。
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直接的な相関は視覚的にはあまり見られず、各期間で独立しているように見えます。
6. **直感的な感じと社会的影響**:
– 人間の直感として、過去（左側）の実績が不安定である一方で、右側の前年データは安定していることにより、「以前の状態から改善されている」という印象を受けます。
– ビジネスにおいては、前年の安定したデータを基にした予測モデルの精度が高い場合、より信頼性のある計画が可能になります。改善が見られるなら、チームや個人に対する評価や期待が高まるでしょう。
この解析は、データの全体像を把握し、過去の問題点と改善の兆しを理解する手助けをするでしょう。
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:
以下に、このグラフから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**:
– グラフ前半（2025年7月から9月）では、実績データのWEIスコアは比較的一定しています。
– グラフ後半（2026年7月以降）では、昨年のデータ（前年度AI）が新たに出現していますが、全体の傾向としては大きな変化が見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフのはじめ (2025年7月から9月) に異常値とマークされたポイントがあります。これは特異な出来事として注視する必要があります。
– 予測領域（灰色の範囲内）から離れるような急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素**:
– 青色のプロットは実績データで、安定しています。
– 緑色のプロットは前年度のデータですが、実績に比べやや変動があります。
– 異常値は黒い円で、これらのデータは通常の範囲外にあることを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと前年度データとの間に特に明確な相関は見られません。
– 予測モデルによるトレンドラインが示されておらず、複数の分析手法の予測がどのように他と異なるかの差異は明確ではありません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– WEIスコアの分布は一定で大きなずれがなく、中央付近に集中しています。
– 時系列の両側におけるデータの密度は、後半部分でやや低くなっています。
6. **直感的な洞察**:
– スポーツカテゴリーにおける社会的評価は安定しており、大きな変動は見られません。ただし、初期の異常値は、特定のイベントや状況によるものかもしれず、詳細な分析が必要です。
– ビジネスや社会への影響としては、予測精度の向上や異常値の原因解明が重要となるかもしれません。全体的な評価の安定性は、今後のマーケティング戦略やファンエンゲージメントに有利に働く可能性があります。
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:
### グラフ分析とインサイト
1. **トレンド**
– **実績（青いプロット）**: 初期の段階では安定している。後半はデータがなく、評価されていない。
– **予測（緑のプロット）**: 後半に集中しており、時間が経つにつれて若干上昇の傾向が見られる。
2. **外れ値や急激な変動**
– **外れ値（黒枠のプロット）**: 初期の青いプロットの間に少数存在し、これが異常値として認識されている。
– 急激な変動は特に見られない。
3. **各プロットや要素の意味**
– **青いプロット**: 実績値で、観測された経済的余裕を示している。
– **緑のプロット**: 予測値で、将来の経済的余裕を見積もっている。
– **赤いクロス**: 予測の異常値と考えられる。
– **灰色の帯**: 予測の不確かさ範囲を示しており、多くの実績値がこの範囲内に収まっている。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値と予測値が最初と最後に分かれており、それぞれが経済的余裕の異なる時期を示している。
5. **相関関係や分布の特徴**
– **強い相関関係**は観察できないが、限られた期間における分布の変化から、時間によって経済的余裕に変化が生じていることが示唆される。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– **実績と予測のギャップ**が示すように、経済的余裕に不確実性が存在する。これは、個人やチームのスポーツにおける資金調達や予算計画に影響を与える可能性がある。
– **予測精度の向上**が必要であり、これによってより現実的な資本管理や戦略的な意思決定が可能となる。
– トレーニングやパフォーマンスへの投資の増加が経済的余裕にどのように影響するかを評価することが重要。
このような洞察を活用することで、スポーツにおけるリソース配分や戦略立案が精緻化され、より良い成果につなが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:
グラフ分析に失敗しました: Error code: 400 – {‘error’: {‘message’: ‘Timeout while downloading https://felix.games/news/wp-content/uploads/2025/08/スポーツ_personal_health_scatter_360日間_20250801094007.png.’, ‘type’: ‘invalid_request_error’, ‘param’: None, ‘code’: ‘invalid_image_url’}}
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:
グラフ分析に失敗しました: Error code: 400 – {‘error’: {‘message’: ‘Timeout while downloading https://felix.games/news/wp-content/uploads/2025/08/スポーツ_personal_stress_scatter_360日間_20250801094010.png.’, ‘type’: ‘invalid_request_error’, ‘param’: None, ‘code’: ‘invalid_image_url’}}
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:
以下のポイントに留意して、グラフを分析します。
1. **トレンド**:
– 最初の期間（2025年7月から9月）には、実績が比較的安定して高い値を示していますが、次第に下がる傾向が見られます。
– その後、重大な減少があり、予測モデル（紫の予測ラインも含む）はこの低下を一致して示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのデータポイントは異常値として分類されていますが、それ以外には大きな外れ値はありません。
3. **各プロットや要素**:
– 青色は実績を示し、緑色の点は前年との比較であり、多くが高い値に位置しています。
– 予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰のモデル）は、明るい紫の線で示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と過去のデータに基づく予測精度は良さそうですが、一部でズレが見られるため、異常値として扱われている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と前年データの間に、明確な相関は見られません。
– データの密度は、特に最初の期間に集中しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 初期段階のデータで高いスコアを維持していたが、後半で劇的に変化しています。
– この変化は戦略の見直しや、外部要因の影響を示唆しています。
– 社会的・ビジネス上では、突然のパフォーマンス低下が起きた場合、それに適応するためにプロセスの再評価や環境の変化に対応する必要性があるかもしれません。
全体的に見ると、このグラフは、特定の時期における急激なパフォーマンス変化の存在を示唆しており、さらなる調査が必要です。
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:
このグラフの分析に基づき、以下の洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 初期の数か月間（特に2025年7月から11月）のデータは、青い点で示される実績AIのスコアが、約0.4から0.9の範囲で変動しており、全体として大きなトレンドは見られません。
– 後半のデータ（2026年3月から6月）は、緑色の点で示される前年のスコアが主に0.7から0.9の間に収まっており、実績データの後半がより高いスコアを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年7月から9月にかけて、数値に急激な変動が見られ、特に下降する動きが顕著です。
– 異常値として大きく外れている点は、個別に円で囲われ強調されています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い実績AIの点は、現在のスコアの実績値を示しています。
– 緑色の前年比較AIの点は、前年の実績を反映していると考えられます。
– 加えて、灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、この範囲内でのスコアの変動は予測の一部とみなされます。
– ピンクや紫の線は、異なる回帰モデル（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、それぞれ異なるパターンを辿っています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと前年比較データの間でのスコアの上昇傾向が見られ、スポーツにおける公平性・公正さの改善を示唆しているかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 前半（特に実績データ）はバラつきが大きい一方で、後半（前年のデータ）はスコアが0.7から0.9に集約しており、安定した性能を示している可能性があります。
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、スポーツにおける公平性や公正さの試みが全体として向上しているように感じられます。
– ビジネスや社会においては、このような改善はスポーツコミュニティでの信頼性向上につながり、さらなる市場の拡大や関与者の増加をもたらす可能性があります。
– また、異常値や急激な変動を早期に検知して対処することで、制度の改善やルールの改正につながる可能性も考えられます。
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
1. **トレンド**
– 2025年7月から2025年11月まではWEIスコアが高く安定しています。
– 2026年4月から6月にかけて評価が変わり、少し低下しています。ただし、この期間も比較的安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の段階（2025年7月～11月）にいくつかの異常値が見受けられ、これが強調されています。これは、実績データに対して何かしらの影響があった可能性を示唆しています。
3. **各プロットや要素**
– **実績（実績AI）**は青で示され、高いWEIスコアを示しています。
– 予測データには、異なる手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）が使用されており、それぞれが異なる予測結果を示しています。
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には多少の差異があり、特に異常値について予測精度に対する影響を受けている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期のWEIスコアには高止まりしている様子が観察され、その後のスコアは少し低下していますが、大きな相関は見受けられません。
6. **社会への影響に関する洞察**
– 初期の高いスコアから後の変動パターンを見ると、スポーツカテゴリーの持続可能性や自治性は過渡期にある可能性があります。
– 予測値からは、方法論により異なる結論に至るため、長期的な計画の見直しが適切であるかもしれません。選んだ予測手法によって対応の優先順位を決める必要があります。
このグラフからは、変動がありつつも初期は高い安定性が確認されるため、当初の戦略が奏功していたこと、さらに変動する要因を考慮した適切な対応が必要であることが示唆されています。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– **2025年7月から11月頃**にかけて、WEIスコアは0.8付近でほぼ横ばいに推移しています。
– **2026年2月以降**のデータ（緑色）では、異なる傾向が見られ、小さな分布で0.75から0.85の範囲に集中しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の時期に散見する異常値（黒い円で表示）の存在が確認されます。これらは上方または下方に逸脱していることを示しています。
– 特に予測（紫の線）が示す範囲とのズレが見られ、モデル予測とは異なる挙動が観察されます。
3. **各プロットや要素の意味**
– **青色のプロット**は実績AIによるデータを示し、実際のパフォーマンスデータを表現しています。
– **緑色のプロット**は前年データを示し、過去の傾向との比較が可能になっています。
– **紫色とピンク色の線**は複数の予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測を示しますが、全体的に強い関係性は見られないようです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測モデル間での予測範囲は若干異なりますが、全体的に2025年の実績データとの整合性に関してはばらつきがあります。このことから、モデルの精度に改善の余地があるかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期のデータが0.8付近での密集を示しているのに対し、後半のデータ（2026年）は若干広がっています。この変化は社会基盤または教育機会における外的要因の影響を示唆している可能性があります。
6. **直感的な印象とビジネス・社会への影響**
– 初期のデータと比較して、後半のデータがより分散していることは、社会基盤や教育機会の変動性が増している可能性を示しています。
– ビジネスへは、予測精度の向上が求められる点やデータに基づく柔軟な戦略が重要であることを示唆しています。
– 社会的には、教育機会のばらつきが増えているのであれば、さらなる政策介入が必要な領域が存在する可能性があります。
この解析から得られる洞察は、予測精度の向上や政策形成への指針を提供するために重要です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 初期のデータ（2025年7月から）は評価スコアが比較的高く（約0.8以上）、比較的一定しています。2026年1月以降、新たなグループのデータが出現し、同様に高いスコアを維持しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青いプロットの中に、いくつかのデータ点が他のスコアよりも顕著に低い位置にあります（約0.6付近）。これらは異常値として強調されています。
3. **各プロットや要素**
– 青色の点が実績値を示し、緑色の点が「前年の比較AI」での予測値を示しています。異常値は黒い円で囲まれています。
– 紫色の線および灰色の領域は、予測の不確かさの範囲と回帰モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 青と緑のプロットが2025年と2026年のデータに対応しているため、それぞれの年ごとのトレンドを分析できます。2026年に入ってもスコアが高い状態を維持しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値（青）はある程度の範囲内に集中していますが、一部の異常値も存在します。一般的に、高スコアが継続されていることから、社会WEIの観点で良好な状態が維持されていると考えられます。
6. **人間が直感的に感じること、およびビジネスや社会への影響**
– 見た目上、スコアが0.8以上で安定していることは、スポーツにおける共生、自由、多様性が非常に健全な状態であることを示唆しています。
– 異常値が早期に特定されているため、問題のある分野への早急な対応や改善が期待されます。その結果、スポーツ業界全体の社会的評価がさらに向上する可能性があります。
このグラフからは、社会的な基準が維持されていることの重要性と、異常値を利用した早期改善の必要性が読み取れます。
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:
以下が提供されたヒートマップから得られる分析と洞察です。
1. **トレンド:**
– 特定の時期に色が集中しており、一定の活動パターンがあります。
– 時間帯によるパターンが見え、特に夜間（15時〜23時）に活動が顕著です。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 7月1日から7月13日、7月22日から7月24日まで、活動が集中的で、視覚的にも色が目立ちます。
– 特に7月10日と7月12日は全体的に高い値を示しています（黄色部分）。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 色の濃淡がスコアの高低を表しており、黄色は高スコア、紫は低スコアを示します。
– 特定の時間帯と日にちごとに活動の強度や傾向を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 活動のピークは特定の時間に集中しており、これが周期的に現れる傾向があります。
– 複数の時間帯にわたるピークは、一定のイベントやスポーツ試合がある可能性を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 活動が高い色（黄・緑）は特定の期間に集中し、スポーツ企画や試合の日程に連動している可能性があります。
– 色のパターンが周期的に現れることから、週ごとのスポーツ活動の変動を映し出している可能性もあります。
6. **直感的な洞察と影響:**
– 人々は特定の時間帯に集中してスポーツ活動をしており、夜間の活動が特に高まっています。
– スポーツイベントの計画やマーケティングにおいて、これらの時間帯を活用することで参加者数を増やすことができるかもしれません。
– 社会的には、健康促進やコミュニティ形成のために夜間にスポーツ活動が集中することはプラスの影響を与える可能性があります。
このように、このヒートマップはスポーツ活動の時間的なパターンを把握するのに有用なツールです。
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:
1. **トレンド**:
– ヒートマップの色の変化から、特定の時間帯（例えば8時や16時）にデータの密度が高く、一部の期間で数値が高まっている（黄色や明るい緑）ことがわかります。
– 一部の期間では、全体的に青から緑、そして黄色への遷移が見られ、スコアが上昇しているようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の日付において、突然の色の変化が見られることから、急激な変動やスコアの上昇が発生している時期があると考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡は、WEIのスコアの大きさを示しています。黄色は高スコアを、青色や紫色は低スコアを示しています。
– 時間帯が縦の軸で表され、日付が横の軸に並んでいるため、一日のうち特定の時間帯におけるスコアの変化を視覚的に理解できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 同じ時間帯におけるデータの数値が高い日が連続していることから、特定の習慣的な活動やパフォーマンスがある可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 朝と夕方の時間帯にかけてスコアが高くなる傾向が見られ、一日を通しての活動パターンが伺えます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 特定の時間帯にスコアが高いことから、スポーツ活動がその時間帯に集中している可能性があります。
– ビジネスやイベントの企画においては、アスリートのピークパフォーマンスが発揮される時間帯を考慮することで効果的な時間帯を選ぶことができそうです。
– 色の変化やスコアのパターンから、トレーニングの成果やモチベーションの変動を把握する重要な指標となるでしょう。
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:
以下は、この社会WEI平均スコアの時系列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
– 全体的に、黄色や緑色の範囲が目立つセグメントと、青や紫の範囲が目立つセグメントが存在します。
– 特に7月の中旬ごろから後半にかけて、スコアが高い（明るい色）傾向があります。
– 22〜23時台は顕著に高いスコアを示しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 7月23日付近では顕著に低いスコアが観察されます（紫）。これ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
– 色の濃淡はスコアの高さを示しており、明るい色が高スコア、暗い色（紫色）が低スコアを示しています。
– 各ブロックは特定の時間帯（時刻）と日付の組み合わせを示しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 特に午前と午後で異なる傾向が見られることから、時間帯によるスコアの特徴が異なることが示唆されます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 夜間（22時〜23時）はスコアが高い傾向があり、一方で午後（特に14時～16時）や7月23日の一部時間帯はスコアが低い傾向があります。
– 全般的に、夕方から夜にかけてスコアが上がることが多いです。
### 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
– このデータは、スポーツイベントやそれに関連する活動が夕方から夜にかけて活発になることを示唆しています。
– 休日や特定のイベント期間にスコアが大きく変動する可能性が高く、マーケティングや広告戦略の設計に役立つかもしれません。
– また、低スコアの時間帯にむしろ対策が求められるかもしれません。イベントの質や観客の興味を引くための方策を強化することが重要です。
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:
この相関ヒートマップは、スポーツカテゴリにおける各WEI（ウェルビーング指標）の間の関係を視覚化したものです。以下に、視覚的特徴およびそこから得られる洞察を解説します。
1. **トレンド**
– WEI項目ごとの具体的な時系列データではないため、直接的な上昇や下降のトレンドは読み取れません。ただし、相関が高い項目同士は、類似したトレンドを描く可能性が高いです。
2. **外れ値や急激な変動**
– ヒートマップには外れ値や急激な変動を示す要素はありませんが、低い相関係数は異常な関係を示唆することがあります。
3. **各プロットや要素**
– 色の濃さが相関の強さを示しています。赤は高い正の相関（0.7以上）、青は負の相関（0.3以下）を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」と「総合WEI」および「社会WEI（公平性・公正さ）」は非常に高い正の相関を示しています（0.91）。これらの要素は、ある程度相互に関連して動くことが予想されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「個人WEI（健康状態）」と「個人WEI（自由度と自治）」は低い正の相関を示し（0.7）、健康状態が高い自由度や自治に常に直結しないことを示唆しています。
– 「個人WEI（経済的余裕）」は他の要素との相関が低い（特に「社会WEI（公平性・公正さ）」と0.24）ため、独立した影響を持つ可能性があります。
6. **人間が直感的に感じることやビジネス・社会への影響**
– 高いウェルビーングを維持するためには、特定の要素のみならず、多面的に支える必要があることが示唆されます。つまり、個人の幸福感が社会全体の公平性や多様性とどのように関連するかを考慮したアプローチが求められます。
– スポーツ業界では、特に社会的な公平性や多様性を重視する取り組みが、全体のウェルビーング向上に寄与するかもしれません。これは、市場戦略や政策立案において検討されるべき重要な視点です。
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:
この箱ひげ図から読み取れるインサイトについて以下に示します。
1. **トレンド**
– WEIスコアの中央値は、全体的に0.7から0.9の範囲に収まっています。一部のカテゴリで中央値が高め（例：「社会WEI平均」、「社会WEI（共生、多様性、自由の保障）」）ですが、他のカテゴリは相対的に横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「個人WEI（瞑想状態）」と「個人WEI（心理的ストレス）」に外れ値が見られます。これらは異常値として特に注目すべきです。
– 外れ値の存在は、特定のカテゴリで特殊な要因が働いている可能性を示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 各箱はデータの中間50%を示しており、線は中央値を示しています。
– 箱の長さが分布のばらつきを示しており、「社会WEI（持続可能性と自治）」ではばらつきが大きいことが分かります。
– 色はカテゴリの違いを示していますが、具体的な意味は与えられていません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列データの関係性は明示されていませんが、360日間のデータとして蓄積された分布を示しています。時系列的なトレンドよりもカテゴリ間の比較が主となっています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 一部のカテゴリでスコアの分布が非常に一様で、中央値が非常に高い（例えば「社会WEI平均」）。
– 一方で「個人WEI（経済的余裕）」では、分布が幅広く、様々な生活条件が影響を与えている可能性があります。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– スポーツに関連するWEIスコアが幅広く観察されていることから、個人や社会のいろいろな側面がスコアに影響を与えていることが分かります。
– WEIスコアを改善することで、個人の幸福度や社会全体の健康を向上させる可能性があり、これは政策立案やコミュニティ計画に役立つでしょう。
この分析は、特定のWEIタイプに焦点を当てて改善が必要な領域を特定するのに役立ちます。また、スポーツから得られる社会的な影響についても考察を深めることができます。
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を主成分分析（PCA）で視覚化したもので、360日間のデータを示しています。以下に、グラフから得られる洞察を述べます。
1. **トレンド**:
– グラフは主成分1（寄与率0.76）と主成分2（寄与率0.06）に基づいてデータをプロットしています。
– 明確な上昇または下降のトレンドは見られず、データは広く散らばっているようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左下や右上にいくつかのデータポイントが見られますが、全体としては大きな外れ値は少ないようです。
– 特に密集している箇所から離れている点があり、それらが潜在的な外れ値となります。
3. **各プロットや要素**:
– データポイントは、主成分の値に基づいて配置されており、色やサイズの変化は特に見られません。
– 密度の高い部分がいくつかあり、何らかのクラスターが存在する可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 主成分分析のみでは、時系列の変動は直接反映されていません。
– クラスターが時間や他の変数に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**:
– 主成分1はデータの分散に大きく寄与しているため、こちらの軸が重要な要因を表している可能性があります。
– 主成分2の寄与率は低いため、データの説明にはあまり寄与していないかもしれません。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– データの広がりは、スポーツパフォーマンスや他の計測可能な要素の多様性を示しているかもしれません。
– 一部のクラスターは特定のトレーニング方法や時間帯、イベントの影響を反映している可能性があります。
– 経営者やコーチはこれを利用して、特定の要因がパフォーマンスにどう影響するかを理解することができます。
全体的に、主成分分析によるこのグラフは、データの多様性と潜在的なグループ化を視覚的に示す役割を果たしています。データの詳細な分析や追加の変数検討が、更なる洞察の獲得につながるでしょう。
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。
