📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データ分析結果:
#### 1. **時系列推移**:
– **総合WEI**: 大まかな傾向として、初期のスコアは0.73で、その後、7月初旬から上旬にかけて小幅な上昇があります。その後、7月中旬に最も高い0.89に達し、それ以降徐々に低下し、月末にかけて0.65付近で安定化しています。
– **個人/社会WEI平均**: 個人WEI平均は比較的一定であるものの、途中一部の期間で顕著な下落が見られます。一方、社会WEI平均は全体として高めに保たれており、個人の下落を補う形となっています。
#### 2. **異常値**:
– **2025-07-20以降**: 様々なWEI指標でスコアが大きく下がっている。特に経済的余裕や精神的ストレスに関連した指標のスコアの低下が顕著です。可能性として、社会的イベントや政策変更が原因として考えられます。
#### 3. **季節性・トレンド・残差**:
– **トレンド**: 7月初旬から中旬にかけての上昇はSTL分解でも示されており、その後の下降トレンドも確認できる。これは、短期のイベントやプロジェクトが影響を及ぼしている可能性があります。
– **季節性**: 日次の観察間隔の中で、経済的余裕やストレスの指標にわずかな周期性が見受けられ、これはイベントや社会的関心の対象が影響していることが示唆されます。
– **残差**: 予期しない大幅な変動は幾つかのスコアに見られ、これは特定の予測不可能な要因が存在することを暗示しています。
#### 4. **項目間の相関**:
– **社会的サポートと経済的余裕**および**健康状態**に強い相関が見られる。これは、経済状況や健康が社会的サポートの質に直接影響し得ることを示唆します。
– **心理的ストレスと経済的余裕**には負の相関があり、これは予想される結果でありますが、経済的に厳しい状況がストレスを増加させることを示しています。
#### 5. **データ分布**:
– **箱ひげ図**: 個人WEI平均では多くのスコアが中央値周辺に集中する一方、経済的余裕や心理的ストレスでは外れ値が多い。これらは個人の事情や一時的な要因が影響している可能性があります。
#### 6. **主要な構成要素 (PCA)**:
– **PC1 (77%)** は、データの主要な変動の大部分を占めており、主に社会的要素（公平性、持続可能性）と個人の健康および経済的余裕による影響が大きい。
– **PC2 (6%)**の寄与はわずかですが、心理的ストレスや自由度と自治などがさらに微細な公平性や公正さに基づく変動を提供しています。
### 総括:
データは社会的および個人的要因が相互に関連し合い、特定のイベントや変化が大きな影響を与えることを示しています。特に、7月後半の多くの指標における急低下は、社会全体で注意が必要な事象の発生を示唆しています。
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:
この総合WEIスコアの時系列散布図を分析すると、以下の視点から洞察を提供できます。
1. **トレンド**:
– グラフ全体を通じて、スコアは概ね0.8付近に留まっていますが、特定の時期に小さな上下変動があります。全体としては横ばい傾向に見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定のデータポイントが異常値として強調されています（黒い円で囲まれた箇所）。これらは通常の変動から外れており、データ上の異常や一時的な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**:
– 青の点で示されるのが実績値で、黒い円で囲まれた部分が異常値です。灰色の範囲は予測の不確かさを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測は異なる手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）で示され、それぞれやや異なる傾向を示しています。特にランダムフォレスト回帰は他のモデルと異なる予測傾向を示しているように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実測データは中心を0.8付近にした密集した分布を示しています。予測モデルの不確かさ範囲内にほぼ収まっているため、モデルの信頼性は一定程度担保されていると考えられます。
6. **直感的な洞察および影響**:
– データが比較的一定しているため、短期的な予測の信頼性は高く、特にスポーツにおけるパフォーマンス評価などで有用な指標となり得ます。
– 異常値が発見された場合には、それが一時的なものか根本的な問題の固定かを慎重に評価する必要があります。
– 業界や社会の変動要因（イベントや外部要因）がない限り、大きな変動は予測されないため、安定的な状態が維持されると期待されます。
この分析は、スポーツ業界のパフォーマンス管理や分析に役立つ可能性があります。
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:
このグラフは、スポーツカテゴリにおける個人のWEI平均スコアの30日間の推移を示しています。以下に分析を示します。
1. **トレンド**:
– 初期にはスコアが0.8付近で横ばいに推移しています。
– グラフの中頃から緩やかな下降傾向が見られ、後半にはスコアが0.6付近に落ち着いています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値として0.8付近のプロットが強調されていますが、全体的に大きな外れ値は少ないです。
– 急激な変動は特に見られず、変化は比較的穏やかです。
3. **要素の意味**:
– 青いプロットは実績値を示し、信頼性のある過去のパフォーマンスを表しています。
– 異常値は黒い輪で囲まれており、特定の期間における異常性能を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測の線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、将来の傾向を示しています。
– ランダムフォレスト回帰は下降トレンドを予測しており、他の予測線と比較しても異なる傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の横ばい状態から下降トレンドへの転換が見られ、この変化は決定木回帰やランダムフォレスト回帰で捉えられています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– スポーツ選手や関係者にとって、このデータは重要な期間でのパフォーマンスの変化を示す手がかりとなります。
– 下降傾向が続くと、選手のコンディションやトレーニング方法の再評価が必要かもしれません。
– ビジネス的には、スポーツ関連商品の市場戦略やスポンサーシップ契約に影響を与える可能性があります。
このグラフからは、スコアの微細な変動や将来のパフォーマンスの予測が示されており、これらの情報は選手やコーチの戦略的な意思決定に大きな影響を与えるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 全体的に見て、WEIスコアは横ばい傾向にありますが、一部で上下の変動があります。
– 最初の数日は上昇しており、その後は安定した動きを見せています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部のデータポイントは黒い円で囲まれており、外れ値とされています。特に最初と途中に目立つ外れ値が見られます。
– これらの外れ値の存在は、一時的なイベントや特殊な条件による影響を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 青いプロットは実績値を示しており、安定的に推移しています。
– 灰色のエリアは予測の不確かさ範囲を示し、その範囲内に実績値が収まっていることから、予測モデルの精度は比較的良好と考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 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予測のパターンを示しています。
– ランダムフォレスト回帰は他の方法よりも未来の変動を広くカバーしています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 分布は比較的密集しているながらも、外れ値がいくつかあります。
– 予測と実績の間で強い相関を示しているように見受けられます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– WEIスコアの安定性は、スポーツカテゴリにおいて継続的な興味やポジティブな評価が維持されていることを示唆しています。
– 経営戦略としては、外れ値を分析して、その理由を理解することで改善や新しい機会を見つけることができるかもしれません。
– 市場や受容者の興味が変化する可能性を考慮し、予測モデルの精度を継続的に向上させることが重要です。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフに示された30日間の期間中、WEIスコアには明確な下降トレンドが見られます。最初の7月初旬では比較的高いスコアで始まり、その後下降する傾向があります。
– 時系列に沿った予測データ（ランダムフォレスト回帰）は、一定のラインで予測されていますが、実績データの平均的なラインからはやや乖離しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 黒の円で囲まれたプロットは外れ値を示しており、特に期間の後半にこれらが集中しています。
– 急激な変動は、評価期間の途中に観察されます。上昇の後、急激に下降する挙動がいくつか見られます。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 青のプロットは「実績（実績AI）」によるデータを示しています。
– 黒の円は外れ値を示し、通常の範囲からの逸脱を示唆しています。
– 灰色の影は予測の不確かさの範囲を示し、実績データがその範囲内に収まるかどうかの指標です。
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、一部の期間で顕著な乖離が見られます。特に予測が一定のラインを維持する中で、実績データが変動する傾向があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 高い相関関係は見られないようですが、実績データの変動性が予測の精度に影響している可能性があります。
– データ分布は、期間全体を通じて平均的なスコアを中心に広がる形で分布しています。
6. **直感的に感じられることと影響**
– WEIスコアの最初の急激な上昇とその後の下降は、個人の経済的状況の不安定さを示唆している可能性があります。
– スポーツカテゴリにおいて、このような経済的余裕の不安定さは、選手のパフォーマンスやチームへの影響として現れ得ます。スポンサー契約や関連収入に影響を及ぼす可能性も考えられます。
全体として、このグラフは個人のWEIスコアの動向やその予測に関する情報を提供し、スポーツ産業や個人の経済的健全性についてのインサイトを得る上で重要です。
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:
以下はグラフの分析です：
1. **トレンド**:
– 時間の経過とともにWEIスコアに多少の変動が見られるが、大きく見ると大きな上昇や下降のトレンドはないようです。しかし、後半にはわずかな下降傾向が見られる。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部の日付でスコアが低下し、その後すぐに回復する外れ値が見られます。これは急激な健康状態の変化を示しているかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績（実測AI）を示し、黒の円は外れ値を示しています。
– 予測に関しては、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）が用いられており、それぞれの予測値の傾向が異なります。
– 灰色の範囲は予測値の不確かさを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各回帰モデルでの予測はやや異なり、ランダムフォレスト回帰が最も急な下降トレンドを示しています。
– 全体としては、モデル間のスコアの差異が特定期間において明確である。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 大部分のデータポイントが範囲内に収まっているが、異常値もいくつか存在します。
– データは比較的一定の範囲に密集している。
6. **直感的に感じることと影響**:
– 健康状態は安定しているように見えるが、一部日に急激な変化があるため注意が必要です。
– 長期的には、ランダムフォレストが示唆するような下降傾向が現実となる可能性も考慮する必要があります。
– これはスポーツ選手や関係者が長期の健康管理計画を策定する上で重要な指針となる可能性があります。
この分析は30日間のデータに基づくため、長期の健康状態を評価するにはさらなるデータが必要です。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– **横ばいから減少:** 初期にはWEIスコアが高め（0.6〜0.8）の範囲で横ばいになっていますが、中盤以降徐々に数値が下降しています。これは心理的ストレスが増えている可能性を示唆します。
2. **外れ値や急激な変動**
– **外れ値:** 一部の時点で極端に低いスコア（0.4未満）が記録されています。これらのデータポイントは異なる線で囲まれ、特異な出来事や影響を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– **実績（青い点）と予測（赤い×）:** 青い点は実績、赤い×は予測ですが、実績と予測が概ね一致している地点が多いことから、予測モデルが比較的一貫しています。
– **不確かさ範囲（灰色のエリア）:** 実績の変動範囲を示し、この範囲内での変動は通常の範囲と考えられています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– **予測と実績:** 予測は実績に近い値を示していますが、予測手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）の結果が異なるため、どのモデルが信頼性が高いかを評価することが重要です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– **密度:** プロットが密集している部分は安定した状態を示す一方、ばらつきが増えると不安定な状態を示します。
6. **直感的な洞察と影響**
– 初期の高いストレススコアとその後の下降は、選手が何らかの対応をした結果か、外部環境が変わった影響かもしれません。
– ビジネスや社会への影響としては、ストレスの管理が適切に行われている場合、その成果が実績で確認できるが、外れ値に対応できていない場合はさらなる支援が必要と考えられます。
このグラフはストレス管理の重要性を示唆し、スポーツ選手のパフォーマンスを維持するためには継続的なモニタリングと対策が不可欠であることを示しています。
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:
1. **トレンド**:
– 初期の7月初旬から中旬までは、WEIスコアが比較的安定し、高い値（約0.8）でほぼ横ばいに推移しています。
– その後、7月下旬から8月初旬にかけてスコアが低下し、約0.6付近で再び横ばいとなります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月下旬から8月初旬にかけて大きくスコアが低下するポイントがあります。この時期に何か特異な出来事や要因があった可能性があります。
– 異常値も数個見られますが、それらはスコアの推移に大きな影響を与えていないようです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の点が実績値を示し、これにより実際のスコアの推移が視覚化されています。
– グレーの帯状領域は、予測の不確かさ範囲を示しています。
– 異常値は黒い円で強調されており、通常の範囲から外れる値を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測が含まれており、今後のトレンドの推測が示されています。
– 特にランダムフォレスト回帰の予測線が期間全体にわたって減少傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– スコアの減少と予測モデルの誤差範囲のサイズの変化が、スコアの不安定さを示す可能性があります。
6. **直感的な感覚およびビジネスや社会への影響**:
– はじめの安定性から突然の低下があり、後半での予測は挑戦的な状況を示唆しています。
– スポーツにおけるパフォーマンスや健康状態に何らかの影響があった可能性があります。
– この傾向が持続するなら、当該のスポーツ選手やチームの戦略に再考を促す必要があるかもしれません。予防措置や改善のための努力が期待されます。
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**
– グラフは安定した高スコア（0.8付近）から中盤にかけてやや低下し、最終的には0.6に落ち着いていることが見受けられます。全体としては、ゆるやかな下降トレンドが確認できます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部のデータポイントが他と異なり、外れ値として強調されています。特に中盤に群れをなしながらも、4日間後には急激な下降が見られます。
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、黒い枠で囲まれたプロットは異常値を表しています。また、灰色の領域は予測の不確かさを示しており、AI予測線（直線回帰、決定木、ランダムフォレスト）は未来のスコアの異なる予測を描画しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なるAI予測手法が同一期間に重なっており、特にランダムフォレスト回帰の予測は他の方法とは異なり、真ん中付近での下降傾向を示しながらも、最終点で回復する予測がされています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの分布は非常に一貫しているわけではなく、予測範囲内（灰色領域）に沿って広く分散しています。
– 外れ値の存在は、予測の不確実性がデータによって増幅される可能性を示唆しています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 人々は現在のWEIスコアが下降傾向にあることを懸念し、公平性や公正さの評価が徐々に下がっている可能性に注目するでしょう。この傾向が継続すると、スポーツにおける社会的信頼が損なわれるリスクがあります。
– ビジネス面では、スコアの低下がスポンサーや観客の関心に影響を与える可能性があり、改善策や透明性向上のための取り組みが求められるかもしれません。
このグラフからは、社会的な公平性に対する関心が高まる中、データの変動に敏感に反応する必要があることが直感的に感じ取れます。
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:
グラフを分析します。
1. **トレンド**:
– 実績AIのデータは概ね0.8から1.0の間で推移しており、全体として大きな上昇や下降は見られません。一定の範囲内で横ばいの傾向が強いです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績AIのデータには一部0.8を下回る外れ値がありますが、それ以外では特に急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素**:
– 青いプロットは実績AIを示し、大部分が0.8から1.0の範囲内で集中しています。
– グレーのエリアは予測の不確かさ範囲を示し、ほとんどの実績データがこの範囲内に入っています。
– 予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、異なるモデルによる将来の動向を示し、特にランダムフォレスト回帰が他のモデルと異なる予測を示しています。
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の間に明確な相関は見られないが、ほとんどの実績データは予測の不確かさ範囲内に収まります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データには一定の分布範囲があり、独立した変動が見られるため、特定の周期性があるわけではありません。
6. **人間の直感とビジネス・社会への影響**:
– スコアが概ね高く推移していることから、持続可能性と自治性に関しては高い評価が維持されていることが直感的に感じられるでしょう。
– 予測がほとんどのモデルで横ばいであるため、短期的に大きな変化は期待されないかもしれません。
– ビジネスにおいては、特にスポーツ分野で持続可能性を重視した取り組みが継続されることの重要性が示唆されるでしょう。社会的には安定した状況であると感じられるため、特段の危機感はないものの、予測によっては注意を怠らないことが大切です。
このように、このデータは一定の安定性を示し、予測モデルによって異なる未来を描いているため、異なるシナリオを考慮することが重要です。
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:
## グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 過去30日間のWEIスコアはほぼ横ばいで、大きな下降や上昇のトレンドは見られません。
– ランダムフォレスト回帰の予測は、今後スコアがやや下がる可能性を示しています。一方、他の予測モデル（線形回帰、決定木回帰）は横ばいを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 複数の外れ値が確認され、これらは予測AIと実績AIの間のズレを示しています。
– 特に、期間中盤において実際のスコアがやや低くなるポイントが存在します。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青の点が実績データを示し、予測結果は異なる色で示されています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさ範囲を示し、その幅がデータのばらつきや予測の信頼度を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 複数の予測モデルが異なる予測を示しており、特にランダムフォレスト回帰が他のモデルとは異なる下降トレンドを予測しています。
– 他の予測法（線形回帰、決定木回帰）は比較的一定のトレンドを示しているため、それらのアプローチでは安定的な予測がなされていると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績AIのスコアは0.8付近で密集していますが、一部の外れ値がその分布から離れていることが観察されます。
– データ全体としては実績と予測に強い相関は見られず、むしろ異なるパターンへの対応が必要かもしれません。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間が直感的に感じることとして、WEIスコアがある一定水準を維持しているが、外れ値の存在が不安定さを示唆している可能性があります。
– 社会やビジネスへの影響としては、予測に基づく計画が必要であり、特にランダムフォレスト回帰が示す下降への備えを行うことが重要です。
– スポーツにおける教育機会の改善や制度の見直しが必要とされる状況を示している可能性があります。
この分析により、データのばらつきと不安定さを考慮した柔軟な計画立案が推奨されます。
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:
### グラフの洞察と分析
1. **トレンド**:
– データはまず高いスコアで安定しており、その後若干の下降トレンドが見られます。
– 期間の後半には、数値が下がり、ばらつきが大きくなっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値がいくつか検出されています（黒い円で囲まれている箇所）。
– 全体的にスコアの変動が激しく、特に後半でのばらつきが顕著です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いドットは実績値を示しています。
– 赤い×は予測値です。
– 異常値は黒い円で囲まれています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、この範囲内では将来的なスコアの変動が予測されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値と予測値の乖離が見られる箇所があり、予測精度に課題がある可能性があります。
– 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、一部で一致していません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 相関を示す明確な傾向は見られず、全体的にばらつきがあります。
– 初期の高いスコアと後半の低い値との差が顕著である。
6. **直感的な印象とビジネス/社会への影響**:
– 最初の期間では成果が良好だったが、その後、スコアが低下してきたために緊張感が高まるかもしれません。
– 社会的要素として、共生、多様性、自由の保障といった側面が合わさり、スポーツの分野における評価が大きく変動していることを示唆しています。
– スコア低下は、社会的課題に対する意識や対応の変化による可能性があります。継続的なモニタリングと適切な対応が求められるでしょう。
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**
– 一定の周期性が見受けられる時間帯があります。特に、23時近くの時間帯は全体的に高いスコアが観察されており、翌日も同様の傾向が続いています。
– 日付とともにスコアが変動しているが、全体として急激な上昇または下降トレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特定の日付において、スコアが他の時間帯と比較してかなり低い（または高い）ものがいくつか確認できます（例：7月23日）。
– 変動が最も激しいのは7月24日から25日で、スコアの急激な変化が見受けられます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃淡は総合WEIスコアを表しており、黄色に近づくほど高いスコア、紫に近づくほど低いスコアを示しています。
– 特に午後および深夜の時間帯に高いスコアが集中しているようです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 顕著な時間のパターンが見られ、特定の時間帯と日付の組み合わせでスコアが集中しています。
– 日中の時間帯にスコアが低くなる傾向があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 日付が進行するにつれてスコアに周期性があり、特定の週またはイベントに関連している可能性があります。
– 高いスコアの時間帯が毎日ほぼ一定していることから、定期的なスポーツイベントがその時間に行われている可能性が考えられます。
6. **直感的な洞察と影響**
– このパターンから、人々が特定の時間にスポーツを視聴または参加する傾向が強いことが推測されます。
– ビジネスへの影響として、広告やプロモーションは特定の高スコア時間帯を狙って行われると効果的です。また、低スコアの時間帯を考慮した新たな施策が必要かもしれません。
このヒートマップはスポーツイベントの時間帯や人気のピークを視覚的に示しており、放送や広告のプランニングにおいて有用なインサイトを提供します。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**:
– 全体として、各時間帯でのスコアには小さな変動があります。特に7時台と16時台が比較的高いスコアを示しており、一貫して黄色や緑色で示されています。
– 23日以降、全体的にスコアが低下しているように見え、暗色が増えています。これにより、人々のパフォーマンスや活動が低下している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月23日から急激な低下が見られ、特に23時台に顕著です。
– 24日付近の19時台にも同様に非常に低いスコアが確認できます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の違いはスコアの違いを表しており、黄色や緑は高スコアを、青や紫は低スコアを示しています。
– 各時間帯でのスコアの変動を直接視覚化しており、その時間に起こった出来事や外部要因に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**:
– 特定の時間帯（特に7時台と16時台）は一貫して高いスコアを維持しており、他の時間帯よりも好調です。
– ある期間、複数の時間帯で同様にスコアが低下する傾向が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯が異なるにもかかわらず、一定のパターンがあり、特に朝と夕方で一貫した良好なスコアが見て取れます。
– 後半の急激なスコアの低下は、何らかの外的要因や疲労の蓄積を示唆しているかもしれません。
6. **直感的な感触とビジネス・社会への影響**:
– 特定の時間帯における高いスコアは、その時間が活動のピークである可能性を示唆しています。これに基づいて、戦略的にリソースを分配することができるでしょう。
– スコアの大幅な低下は、意識的な対策や改善策を講じるべき時期を知らせるシグナルとなり得ます。
– スポーツ業界では、トレーニング時間や休息の最適化において重要なインサイトとなるでしょう。
全体的に、このヒートマップは時間帯ごとのパフォーマンスや傾向を視覚的に捉える助けとなります。このデータを活用して、より効果的な戦略を立てることができるでしょう。
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:
1. **トレンド**:
– グラフには一定の周期性が見られます。特に、夜間（22時から7時）の時間帯においてスコアが概ね高めですが、日中（特に13時から17時）はスコアが下がっています。
– 全体的なトレンドとして、時間帯と共にスコアが変動していることが分かります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ中央の7月20日から23日にかけて、突然のスコア低下が見られ、その後急激に回復しています。この期間のスコアの低さは一般的傾向から外れています。
– 7月24日から25日にかけて再びスコアが低下しています。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃淡がスコアの高低を示しています。黄色が高スコア、紫色が低スコアを示しています。
– 色の変化が特定の時間帯や日付に応じたパターンを強調しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数の日付にわたって時間帯ごとのスコアを比較することで、特定の時間帯におけるパフォーマンスの安定性や変動を評価できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 深夜から早朝にかけては高得点の時間が多い一方で、午後はスコアが低くなる傾向があります。
– これにより、スポーツ関連の活動や関心が時間帯によって変動していることが示唆されます。
6. **直感的な感じやビジネス・社会への影響**:
– 人々は深夜から朝方にかけてスポーツ関連の関心が高まりやすい可能性があります。逆に、日中のスコア低下は、競技が行われていない時間や関心が薄れる時間帯かもしれません。
– この情報は、スポーツイベントのスケジュールを調整する際や、観客の関心を引くためのマーケティング戦略を立てる際に活用できるでしょう。
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、スポーツカテゴリにおけるWEI（ウェルビーイング指数）項目間の相関を示しています。以下に、視覚的な特徴とそこから得られる洞察をまとめます。
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**:
– ヒートマップは特定の期間の静的な相関を示しており、時系列データではありません。したがって、時間的なトレンドはここから直接はわかりません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値や急激な変動はヒートマップでは検出できませんが、相関が低い組み合わせ（例えば、「個人WEI (経済的余裕)」と「社会WEI (共生・多様性・自由の保障)」の0.22など）は、正常な関係から逸れている可能性があり注目すべきです。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 色の濃さは相関の強さを示します。赤系統が強い正の相関（1に近い）、青系統が負の相関または弱い正の相関を示しています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– このグラフは時系列データを直接扱っていませんが、項目間の相関によりこれらの項目の動きが関連しやすいことが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「総合WEI」と「個人WEI平均」、「社会WEI平均」は非常に高い相関（0.91や0.95）を持ち、全体のウェルビーイングと個別カテゴリ間の連動性が強いことを示しています。
– 「個人WEI (経済的余裕)」は他の多くの項目と低い相関を持ち、これがウェルビーイング全体に及ぼす影響が異なる可能性を示しています。
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**:
– 社会的要因（例：「社会WEI (公正性・公平さ)」や「社会WEI (共生・多様性・自由の保障)」）と「総合WEI」の高い相関は、社会構造や文化的要因がウェルビーイングに強く影響を及ぼしていることを示します。
– ビジネスや政策においては、特に高い相関を持つ要素を一緒に考慮することで、効果的なウェルビーイング改善施策を打ち出せる可能性があります。
このように、それぞれの相関関係を理解することで、スポーツにおけるウェルビーイング向上戦略の策定に役立つでしょう。
WEIスコア分布比較（箱ひげ図）
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以下、グラフについての詳細な分析を行います。
1. **トレンド**:
– 各カテゴリのスコアは、箱ひげ図で示されており、全体的に大きな上昇や下降のトレンドは見られない。ただし、スコアの中央値や範囲が各カテゴリで異なっている。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「個人WEI（顧客満足）」と「個人WEI（心理的ストレス）」では、いくつかの外れ値が見られる。これは、これらのカテゴリで特異なデータポイントが存在することを示している。
– 他のカテゴリでは外れ値は少ない。
3. **各プロットや要素**:
– 箱の中央の線は中央値を示しており、箱自体は第1四分位数（Q1）と第3四分位数（Q3）の範囲を示す。
– 箱ひげの長さはスコアの分布範囲を示し、分布が広いほどデータのばらつきが大きい。
– 各カテゴリの箱の密度や形状は、データの集中度やばらつきを示す。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 明確な時系列データのトレンドではなく、各カテゴリごとのスコア分布を比較しているため、直接的な時系列解析は当てはまらない。ただし、カテゴリ間の関係を見ることは可能。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「社会WEI（持続可能性と自治性）」が他のカテゴリと比べて中央値が高く、スコアの変動幅が小さい。このカテゴリに関連した指標が安定して高い可能性がある。
– 「個人WEI（心理的ストレス）」は中央値が低く、外れ値が存在することからストレスレベルにばらつきがある可能性が高い。
6. **このグラフから直感的に感じること、およびビジネスや社会への影響**:
– 「心理的ストレス」や「顧客満足」は特に注意が必要な領域であり、改善の余地があると考えられる。
– 「持続可能性と自治性」における高い中央値は、この分野での取り組みが実を結んでいることを示し、他の分野にも応用可能なベストプラクティスが存在するかもしれない。
– 社会的な要素に関連するスコアが一般に高いことは、全体的な社会の健全性や持続可能性を反映している可能性がある。
総合WEI STL分解グラフ
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### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– **上昇から下降への移行**: トレンドのグラフを見ると、最初は徐々に上昇しており、中旬を過ぎたあたりから下降しています。最初は改善や成長の傾向を示し、後半は減速していることが見て取れます。
2. **外れ値や急激な変動**
– **急激な下降**: 特に「Observed」グラフにおいて、急激な値の変動が数回見られます。これは試合やイベントなど特定の要因が影響している可能性があります。
– **Residual**に注目すると、7月17日頃に急激な外れ値が存在し、通常の変動から逸脱した結果です。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**
– **Observed**: 総合的な指標を示しており、実績値をもとに動きが把握できます。
– **Trend**: 長期的な傾向を示し、成長や減退の流れを理解するのに役立ちます。
– **Seasonal**: 繰り返しのパターンを示し、周期的な変動が観察されます。この領域では小幅な変動があり、周期的なリズムの存在を示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– **ObservedとTrendの連動性**: ObservedはTrendの影響を受けやすく、周期的な変動（Seasonal）とも相互作用している様子が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 季節性とトレンドの明確な相関は確認しづらいですが、いくつかの急な変動は、Seasonal要素と一致する箇所が存在します。
6. **人間が直感的に感じること & ビジネスや社会への影響**
– **直感的理解**: 一般的に最初に上昇してから後半に下降するグラフは、キャンペーンやイベントのような一時的な盛り上がりを示していると考えられるでしょう。
– **ビジネスへの影響**: このような変動は、スポーツイベントのタイミングに合わせたマーケティング戦略やリソース配分に活用される可能性があります。前半の上昇トレンドに合わせて戦略的に取り組み、その後の下降をどう緩和するかが重要です。季節性がある場合は、周期的な計画策定も役立つでしょう。
個人WEI平均 STL分解グラフ
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STL分解グラフを分析します。このグラフは、スポーツカテゴリにおける個人のWEI平均スコアを示しています。以下のポイントに基づいて分析します。
1. **トレンド**:
– トレンド成分は初期にかけて上昇し、真ん中の期間でピークを迎え、その後下降しています。しかし、最終的には再び上昇に転じています。このようなトレンドは、調子やパフォーマンスの変化を反映している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 観測データ（Observed）や残差（Residual）のプロットには、急激な変動が見られますが、特別な外れ値は確認できません。これらの変動は、日常的なパフォーマンスの変動を示していると考えられます。
3. **プロットや要素の意味**:
– **Observed**: 実際の観測データを示しています。
– **Trend**: 長期的なトレンドを抽出しており、スポーツ選手の成績の総合的な傾向を示します。
– **Seasonal**: 短期的な周期性の変動を示し、日や週ごとの変化パターンを捉えています。
– **Residual**: トレンドと季節変動を取り除いた後の残りの変動で、不規則な要因による影響を示しています。
4. **時系列データの関係性**:
– Seasonalの変動とObservedが一部リンクしている可能性がありますが、全体としてはTrendがObservedに最も影響を与えています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 残差に大きな偏りは見られません。全体として観測データはトレンドと符合しています。
6. **直感的な洞察と社会的な影響**:
– このグラフは、個人のパフォーマンスが一時のピークを過ぎ、改善の兆しを見せていることを示しているかもしれません。スポーツチームのコーチやアナリストにとって、選手の成績の将来的な予測やトレーニングの計画に役立つ情報を提供します。調子が回復基調にある時期を特定することで、対策を適切に練ることが可能です。
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、スポーツカテゴリの社会的ウェルビーイング指数（WEI）の平均スコアに関するSTL分解結果を示しています。以下にその特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– **上昇から下降**: トレンド成分は、初期の上昇から徐々にピークを迎え、その後は一貫して下降しています。このことは、観察対象期間の後半で何らかの要因によりWEIのスコアが減少している可能性を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– **急激な変動**: 残差成分において、特に7月下旬に急激な下降と上昇が見られます。これは予期しないイベントや異常値が存在することを示しています。
3. **各プロットや要素**:
– **Observed**: 実際の観測値は、トレンドの影響を受けつつも、季節性や残差の影響で細かな上下動を繰り返しています。
– **Seasonal**: 季節性成分では小さな周期的変動が見られ、短期間の繰り返しパターンが存在することを示しています。
– **Residual**: 残差成分は比較的安定していますが、上記のような急変動時には大きく動いています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– トレンドの低下が全体的な実測値の低下に寄与し、季節性や残差が短期的な変動を引き起こしています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– トレンドと観測値は強い相関がありますが、季節性がそれに細かい変動を加え、残差が突発的な変動を示しています。
6. **直感的な解釈とビジネス・社会への影響**:
– **直感的な解釈**: 観測した期間内で、社会的WEIのスコアは一時的に上昇したものの、何らかの要因により低下しています。
– **ビジネス・社会への影響**: この下降トレンドは、例えばスポーツイベントの関心の低下や社会状況の変化を反映している可能性があります。関係者はこの低下要因を分析し、改善策を講じる必要があるかもしれません。
このグラフを通じて、スポーツカテゴリにおける社会的関心や評価の変動を理解し、適切な戦略を立てるための手掛かりにすることができます。
WEI構成要素 主成分分析（PCA）
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この主成分分析（PCA）のグラフは、スポーツカテゴリにおける30日間のデータを視覚化したものです。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**:
– PCAは主成分による次元削減手法で、特定の時間的トレンドは示しません。
– 第1主成分軸上での幅広い分布が見られ、比較的正負両方向に広がりがあります。第2主成分軸上ではそれほど広がりが見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 明確な外れ値は見受けられませんが、横軸の端のほうで少数の点が他とやや離れているため、これらのデータ点は他の点と異なる特性を持っていると考えられます。
3. **各プロットや要素**:
– 各点は1日の構成要素を主成分空間上にプロットしたものであり、スポーツに関連する要素の違いを示しています。
– 棒や色の情報がないため、ポイントの色や形自体に意味の違いは持たせていないようです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 主成分分析では、変数間の関係性を次元削減して示しているため、時間的な関係性は直接示していません。
– ただし、互いに散らばっている点の配置から、データポイント間にある程度の独立性を持っていることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分が全体のバリエーションの77%を説明しており、第2主成分の説明率は6%となっています。したがって、第1主成分が変動の大部分を捉えていることがわかります。
– データの多くが第1主成分に沿って広がっています。第2主成分が特定のパターンやクラスターを形成していないように見えます。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– このグラフは、スポーツ分野における主要な要因や動向を理解するための手がかりとして利用できます。
– 主成分軸が変動の重要度、影響度を示しているため、これを基に最も影響力のある要素を特定するのに役立ちます。
– 特定の要素が際立っていない場合、業界全体で多様な要因が影響を及ぼしている可能性があります。このことは、市場戦略を立てる際に考慮するべきです。
このように、PCAグラフによってデータの特性や構造を簡潔に把握することは、戦略的意志決定において非常に有用です。
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。