📊 データ分析（GPT-4.1による）
以下に、提供されたデータセットに基づく分析を示します。
### 時系列推移と顕著な変動期間
**総合WEI（combined_wei）** および関連する個別カテゴリは、短期間でいくつかの変動を示しています。特に、2025年7月2日16:05頃の高さ（0.7875）で、その他大多数の日付は0.70台前後で推移しています。これにより、本期間では一時的な上昇が確認でき、主に個人および社会WEIの改善が影響していると思われます。
**個人WEI平均（personal_avg）** は0.675から最大0.775とわずかに上下しますが、全体的に安定した範囲を保っています。
**社会WEI平均（social_avg）** では大きな変化がありました。このスコアは2025年7月2日に0.65から0.8と急速に上昇し、その後急激に下降するパターンが見られます。
### 異常値の検出
提供されたデータの中では、異常値は報告されていません。分析期間内のスコアは概ね0.65から0.85の間で、特に大きく逸脱した値は存在しないようです。
### 季節性・トレンド・残差の示唆
このデータは非常に短い期間（数日間）のものであり、季節性のパターンを検出するのは難しいです。しかし、一時的な上昇と下降は、何らかのイベントや要因に影響された短期的なトレンドの存在を示唆しています。このような変動は、スポーツイベントやニュースによる影響かもしれません。
### 項目間の相関
使用されている各WEI項目間の相関を確認すると、**個人の経済的余裕**と**社会の持続可能性**、**心理的ストレス**と他の個人・社会要素の逆相関など、多くの正・負の相関が観察されます。こうした項目間の関連は、特定の指標が他の指標に影響を与えている可能性を示します。特に、公平性や健康状態が高いほど心理的ストレスが軽減されるといった傾向が考えられます。
### データ分布
箱ひげ図を仮想的に評価すると、各WEIスコアの分布範囲は狭く、中央値も比較的安定しています。外れ値も報告されていないため、データセットのばらつきは特定の要因による変動が少ないことを示しています。
### 主要な構成要素 (PCA) の考察
PCA分析では、PC1が50%、PC2が35%の寄与率を持つことが示されています。これにより、この2つの成分がデータの85%を説明可能であり、**経済的余裕や持続可能性**がWEIスコアの変動において最も優れた影響要因である可能性があります。これにより、将来的にはこれらの指標を改善することで、総合WEIの向上が見込めると考えられます。
### 結論
全体的に、データは短期間でいくつかの変動を示し、特定の時間点での上昇が見られます。異常値はなく、スポーツイベントや社会的な動きが関連しているかもしれません。個人および社会的な要因の強い関連から、個人の満足度を向上させる政策や施策も重要であると結論づけられます。特に経済と持続可能性に焦点を当てて戦略を立てることで、WEIのさらなる向上が図れるでしょう。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 実績のデータポイント（青いドット）は短期間に集中して表示されていますが、全体的に横ばいか緩やかな上昇傾向を示しています。
– 予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、全体的にわずかに異なる傾向を示しています。線形回帰と決定木回帰は緩やかな上昇を示し、ランダムフォレスト回帰は一定です。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフには外れ値や急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実際のデータを示しています。
– 赤い「×」は予測を示しています。
– 灰色の帯は予測の不確かさを示しており、実績データはこの帯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**
– 予測モデルによって示されるトレンドの違いが見られますが、全てのモデルが共通して劇的な変動を予測していないため、データの安定性が示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実データは予測範囲内にあり、外れたり大きくずれる点がないため、高い予測精度があると考えられます。
6. **人間の直感とビジネス・社会への影響**
– グラフは、現在のスポーツカテゴリのWEIスコアが安定していることを示しています。想定される将来的な微増により好調が維持される可能性があります。
– ビジネス上では、この安定性がスポンサーや投資の観点から好意的に受け取られるかもしれません。
– 社会的には、スポーツの人気や関心が持続していることを示唆しており、これを基にした戦略の策定が有効であると考えられます。
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:
### グラフ分析による洞察
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は初期にのみ集中し、その後のデータは提供されていません。
– 予測データは微増傾向にある（線形回帰とランダムフォレスト回帰が同様の上昇トレンドを示す）一方で、決定木回帰は一定の値を保っています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データに外れ値や急激な変動は見られません。
– 予測の不確かさ範囲が狭く、予測モデル間の差異も大きくないため、急激な変動は予測されていません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点：実績データを表しています。
– 赤い×：予測点を示しています。
– 予測の不確かさ範囲（灰色の帯）は、予測の信頼区間を示しています。
– 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）が使われ、それぞれ違ったアプローチでの予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データは予測開始前に集中的に存在し、その後は予測データのみが示されています。実績を元に予測を行っている様子がわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データからの変動は比較的小さく、予測も大きな変動を示さないため、安定したパターンが維持されています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– グラフ全体を通じて、比較的安定したパフォーマンスと微増傾向が示されており、今後の成長に対する期待を暗示しています。
– スポーツ分野でこのような安定した数値が続くことは、選手やチームの持続的な成長を示唆し、スポンサーやファンにとっても安心感を与えます。
この30日間の予測と実績の動向は、具体的な行動計画を立てる上で有用であり、さらに多くのデータを収集し、予測モデルの精度を向上させることで、より信頼性の高い洞察を得ることができるでしょう。
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
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は最初の数日間しか表示されていませんが、予測データは示唆的なものとなっています。
– 線形回帰（紫のライン）は緩やかな上昇トレンドを示しています。
– ランダムフォレスト回帰（ピンクのライン）はほぼ横ばいで、安定した値を予想しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 現在の実績データに顕著な外れ値は見受けられません。
– 実績データが集中している領域の不確かさ範囲（灰色の影）は予測が比較的狭い不確かさの範囲であることを示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績値を示し、その変動の少なさから安定した状態がうかがえます。
– 各予測モデル間に顕著な違いはなく、全体として一貫した予測が行われています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測モデルの異なるアプローチ（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、一般的に同様の傾向を示しており、実データの予測に一貫性があると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値と予測モデル間で極端な乖離は見られず、予測は実データに基づいて現実的といえます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– このグラフを見た場合、人々は今後のWEIスコアの安定性に安心する可能性があります。予測が示す緩やかな上昇は、スポーツカテゴリにおける状況の改善を示唆するかもしれません。
– ビジネス面では、予測の精度と一致したパターンにより、戦略的な意思決定がサポートされ、計画が立てやすくなります。
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、個人の経済的余裕（WEI）のスコアを30日間にわたって追跡したものです。以下に、視覚的特徴とそこから得られる洞察を述べます。
1. **トレンド**
– 実測データ（青色の実績）は、初期値が一定ではなく、始めに高さが変動しています（0.7付近から0.8付近へ上昇）。その後は、観測期間内でデータは取得されていません。
– 予測データは、すべての方法で異なるトレンドを示していますが、全体として早期に上昇後、直線に落ち着く傾向が見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の実測データに急激な上昇が見られますが、それ以降はほとんど変動がありません。
– 予測されるデータの変動性は、高さが変わる特定の期間（開始）を除いて少ないです。
3. **各プロットや要素**
– 実測は青色の点、予測は赤色の点で示されており、それ以外は異なる回帰モデルを示しています。
– 予測不確かさの範囲は、灰色の帯で表示され、予測不確実性がどれだけ大きいかを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測されたデータが異なるアルゴリズムで描かれていますが、全て直線的傾向に向かうように設計されています。
– 線形回帰と決定木回帰、ランダムフォレスト回帰間で予測されるWEIに大きな違いは見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の実測データが存在する範囲と予測のトレンド（各回帰モデル）が一致しているため、モデルの予測はある程度信頼性があるものと推測されます。
6. **直感と影響**
– 初期の急激な変動後、安定した経済的余裕の増加が予想されることは、個人にとって安定した収入と資産の成長を示唆しています。
– スポーツ分野において、例えば契約更新やボーナス支払いの時期、昇給の影響を反映している可能性が考えられます。
– WEIの安定性は、他のビジネス判断、例えばスポンサー契約やファイナンシャルプランニングにも影響を及ぼす可能性があります。
このグラフは、個人の経済的余裕におけるトレンドの理解と予測に役立ち、将来的な経済計画の参考としての価値があります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績AIのデータは初期にいくつかのプロットが存在しますが、それ以降は示されておらず、徐々に消えていく傾向があります。予測の線形回帰は横ばい、ランダムフォレスト回帰は減少傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の実績データは狭い範囲に集中しており、外れ値や急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績（実測AI）を示しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさ範囲を示しています。
– 紫とピンクの線は線形回帰とランダムフォレスト回帰による予測を示しており、異なる予測モデルの結果を比較できます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと複数の予測モデルが示されていますが、実績が少ないため予測と実績の相関性は判断しにくいです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データが限られているため、特定の相関関係や分布の特徴を抽出するのは困難です。
6. **人間が直感的に感じる洞察と影響**
– 実績データが初期に集中しているため、今後の健康状態の維持は不確実であると感じられます。ビジネスや社会への影響として、個人の健康を維持するための対策が必要であることが示唆されるかもしれません。予測モデル間で異なるトレンドが見られるため、複数の視点からの分析が重要と感じられます。
このデータは健康状態のモニタリングに役立ち、異なるモデルを使用して今後の傾向を予測することが可能です。しかし、実績データの不足が予測の不確かさを増大させているため、データの集約が望ましいです。
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:
このグラフについて分析と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 実績（青いプロット）は右肩上がりや下がりのトレンドをほとんど示しておらず、短期間での観測に留まっています。
– ランダムフォレスト回帰の予測（紫色の線）は一直線で、今後の心理的ストレス（WEIスコア）が一定であると予測しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績のプロットは四つしかなく、特に急激な変動や外れ値は見受けられません。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績値を示しており、グレーの範囲は予測の不確かさを示していますが、範囲は狭いです。
– 紫色の線はランダムフォレスト回帰による予測を示しており、安定した値を保っています。
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大きな乖離は見られず、一貫性があるといえます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 分布の広がりはなく、一か所に集約されています。実績値と予測値の相関は高いと考えられます。
6. **人間の直感的感想と影響**:
– 実績と予測が一致しているように見えるため、心理的ストレスが一定範囲内で安定していると感じるかもしれません。
– スポーツ選手や関係者にとっては、心理的ストレスが安定していることは良い兆候で、パフォーマンスの一貫性につながる可能性があります。
– ビジネスや社会においては、この安定性を維持する戦略が求められ、心理的健康への注力が投資として価値があるかもしれません。
全体として、短期間の実績データからは大きな変動もなく、予測も安定しているため、心理的ストレスの管理が上手く行われてい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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 実績AIによるWEIスコア（青いプロット）は7月1日から5日まで安定しています。
– ランダムフォレスト回帰（マゼンタの線）は30日間一貫して横ばい。
– 線形回帰（紫の線）は一貫して下降トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に明確な外れ値は見られません。実績データはコンスタントで、予測線に急峻な変動はありません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績（青いプロット）は観測されたデータで、短期間で安定しています。
– 予測の不確かさ範囲（灰色のバー）は観測データの変動をカバー。
– 各回帰モデルは異なる予測方法を示し、特に線形回帰が低下を予測しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 線形回帰とランダムフォレスト回帰の間には異なるトレンドがあり、線形回帰は低下を示し、ランダムフォレストは変化がないことを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 線形回帰と実際の観測データは現在のところ乖離があり、予測が実際の状況を反映していない可能性。
– 各モデルの間に予測の一貫性がなく、異なるトレンドが並行して存在。
6. **直感的および影響に関する洞察**
– スポーツにおける個人の自由度と自治スコアが安定している場合、プレイヤーのパフォーマンスや独立性に良好な影響を与えている可能性。
– 線形回帰の下降トレンドが現実となる場合、選手の自主性が低下し、パフォーマンスやチームに負の影響を与える可能性がある。
– スポーツ界において、選手のモチベーションや独立性が追跡され改善されることが、パフォーマンス向上に寄与する可能性がある。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 実績（青い点）は、初期の数日にかけてほとんど変動していない状態です。
– ランダムフォレスト回帰（紫の線）は急激に減少し、その後は横ばいとなっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– ランダムフォレスト回帰による予測が急激に０に近い値まで下がる傾向があります。これは通常予想される範囲を大きく逸脱している可能性があります。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 青い点（実績）は、社会WEIスコアの実際の観測値を示しています。
– 紫の線はランダムフォレスト回帰による予測で、これが最も変動している要素です。実績よりも大きく下降しています。
– 灰色の帯は予測の不確かさ範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績とランダムフォレスト回帰予測がお互いに異なるトレンドを示しており、特に後者がかなり変動しています。
– 他の回帰手法（線形回帰、決定木回帰など）については、見た目上、描画された線は１本のみのように見え、明確な差異がないようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値は狭い範囲内に比較的安定していますが、予測は方法によって大きく異なり、特にランダムフォレスト回帰は初期段階で著しい変動が見られます。
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**
– 実績値は安定していますが、予測における大きな不一致は、モデルの不確実性を示唆しています。特にランダムフォレスト回帰の予測の信頼性に疑問が生じるかもしれません。
– 社会WEIスコアの公平性や公正さが予測上で急落することは、スポーツの管理や政策における潜在的な問題の可能性を示唆します。このギャップを埋めるための改善策やさらなる調査が求められるでしょう。
– ビジネスでは、モデルの予測改善のために更なるデータやフィードバックが必要です。また、政策決定者は予測の不確かさを理解しつつ意思決定を行う必要があります。
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:
## グラフの分析と洞察
### 1. トレンド
– 実績（実績AI）のデータはグラフの左側に密集しており、期間が進むに連れてトレンドが見えない状態です。
– 予測（ランダムフォレスト回帰）は全体的に高い値で横ばいで推移しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 実績AIのデータは短期間の変動を示していますが、その後は予測範囲内に収まっています。
– 大きな外れ値や急激な変動は予測データに存在しません。
### 3. 各プロットや要素の示す意味
– 青のプロットは実績値を表しており、主に初期に集中。
– 予測の不確かさ範囲（xAI/3σ）は実績範囲を囲んでいるが、予測データがその外に広がっている様子は見られない。
– 予測データは、ランダムフォレスト回帰が他の回帰手法よりも少し高く一定の値を示しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 複数の回帰手法による予測結果は同様のトレンドを示しており、特にランダムフォレストが他よりも高い値を持っています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績データは初期に集中し、その後の相関関係については推測が難しい。
– 実績データと予測データ間の相関関係はこれだけでは判断ができませんが、ランダムフォレスト回帰は実績範囲を超えて一定の高さを維持しています。
### 6. 人間が直感的に感じることとその影響
– 実績のデータが少ないため、予測が信頼できるかどうかの感覚がつかみにくいかもしれません。
– 予測データが高位で推移していることから、持続可能性と自治性の評価がポジティブに見えるが、実績データが限られているため過度に楽観視しない方が良いかもしれません。
– ビジネスや社会への影響としてこの高い持続可能性の評価が維持される場合、スポーツカテゴリにおいての環境対応や自主性の向上が期待されています。
この分析は、データの具体的な値や範囲に依存するため、今後の実際の実績データの収集と共にアップデートする必要があります。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青いプロット）は左端に存在し、特定の方向性は示されていません。
– 予測データ（線形回帰とランダムフォレスト回帰）は横ばいを示していますが、灰色の不確かさ範囲は最初だけ表示されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データには急激な変動が見られ、WEIスコアが初期に不安定である可能性を示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– **青い点**: 実績データを表しており、初期のWEIスコアを示しています。
– **紫の線（ランダムフォレスト回帰）と赤の星（予測）**: 予測モデルによる将来のスコアを示しており、1に近づいて安定しています。
– **薄い青の線（線形回帰）**: もう一つの予測モデルで、スコアが下限を横ばいで示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測の間に明確な差があり、予測の方が安定して高い水準を示しています。
– 予測モデル間の相違は少なく、結果が類似しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは短期間でのバラつきがあり、予測では安定性と高スコアの持続が見られます。
– 不確かさ範囲が初期に集中していますが、予測では減少しています。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– 実績データの変動は、スポーツの社会基盤や教育機会における現在の不安定性を示している可能性があります。
– 予測が高い安定性を示しているため、今後の改善策や政策が効果を発揮する見込みがあります。
– ビジネス面では、スポーツ関連の教育機会増加が期待され、この安定性が関連する産業にプラス影響を与える可能性があります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績（青い点）は初日に固まっており、その後のデータはありません。
– ランダムフォレスト回帰（紫）は横ばい状態を示しています。
– 線形回帰（ピンク）はWEIスコアが時間と共に低下するトレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データは期間の初期に集中しており、そこでの急激な変動は見られません。
– 線形回帰は下降を示しているため、この予測モデルでは今後のスコア低下が見込まれていると考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績（青い点）：実際に観測されたWEIスコア。
– 予測の不確かさ範囲は灰色の帯で表現されており、初期の実績周辺にしかありません。
– 線形回帰とランダムフォレスト回帰のラインは将来の予測を示しており、それぞれ異なるスコア推移を描いています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 線形回帰とランダムフォレスト回帰の間に明確な乖離があります。両者が異なる予測を示すことで不確実性が高まっています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 現時点で相関を分析するにはデータが不足していますが、初期の実績データに基づくと高いスコアが一時的に保持されているように見えます。
6. **直感的な洞察と影響**
– スポーツの共生・多様性・自由の保障における社会的評価（WEIスコア）が、今後低下する可能性があります。しかし、ランダムフォレスト回帰では安定したスコアの維持が予測されているため、どのモデルに信頼を置くかが重要です。
– ビジネスや社会への影響として、多様性の促進や平等性の維持活動が必要となる可能性があると考えられます。また、スポーツ団体はこの予測を基に戦略的な計画を見直す必要があります。
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:
以下にグラフの分析と洞察を示します。
1. **トレンド**
– ヒートマップは期間が30日間のはずですが、表示されているのは2日（2025-07-01と2025-07-02）のみなので、情報が限定的です。
– 7月1日は19時台に集中し、7月2日はほぼ全体に及んでいます。明確な周期性や傾向を見出すにはデータが不足しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月2日の黄色から紫への急激な変化は非常に目立ちます。この日は特定の時間帯で急激なスコア変動があったことを示唆しています。
3. **各プロットや要素**
– 色の濃淡はスコアの高さを示しており、黄色は非常に高いスコアを示しています。
– 7月1日は緑が主な色であり、スコアは比較的安定しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 現在の情報からは、異なる日間での特定の関連性は見えづらいです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– この限られたデータセットから直接的な相関を見つけるのは難しいですが、7月2日は全体的に高いスコアが集中していることから、特定のイベントや状況が影響した可能性があります。
6. **人間が直感的に感じる可能性のあること、および影響**
– 色の大きな変化は直感的にイベントや出来事があったことを示唆しています。例えば、スポーツイベントや重要な試合が行われた可能性があります。
– ビジネスでは、7月2日のような高いスコアを記録した日のパターンを分析し、将来的なイベントプランニングやマーケティング戦略に活かすことができるかもしれません。
データの期間やサンプルが少ないため、より多くの日付のデータを分析してより詳細なインサイトを得ることが理想的です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフは30日間のデータを示していますが、表示されているのはわずか2日分です。7月1日から7月2日にかけて、異なる色の領域が示されていますが周期性については判断する情報が不足しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月1日と7月2日で色が大きく変わっているため、この期間内で急激な変動が起きています。特に、色が濃い緑と黄色に分かれており、数値の大きな変動を暗示しています。
3. **各プロットや要素**
– 色の違いはWEIスコアの大小を示しており、緑から黄色、そして紫までの変化はスコアが上昇または下降していることを示します。ヒートマップの色は、右側のカラーバーで示された数値に対応しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 複数の時系列データが存在する場合、それらの変動が他の時間帯や別の日との関連を示唆する可能性がありますが、現状の情報では詳細な分析は困難です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– このヒートマップは、日単位での色の分布に基づいて、WEIスコアが比較的一定ではなく、急激な変動を示唆しています。特に、時間帯によるスコアの差異が顕著です。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間がこのグラフを見た場合、特定の日や時間帯においてスポーツ活動の成果やパフォーマンスに大きな変動があると感じるでしょう。ビジネスや社会への影響として、特定の時間帯や日のイベント、トレーニング効果、休息の必要性などが浮き彫りになる可能性があります。
このグラフを利用することで、個人や組織はパフォーマンスを最適化するための戦略を導き出すことができます。
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:
このヒートマップを解析し、以下のような洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– グラフは特定の時間帯における値の変動を示しています。大半の色が紫から黄色に変化しているため、急激な変化がある箇所を示していますが、詳細の時間推移はより多くのデータが必要です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 紫色エリアと黄色エリアは、値が大きく異なることを示唆します。特に、2025-07-01の19時頃に大幅な変動が発生している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の変化は、社会WEI平均スコアのレベルを表しており、紫は低いスコア、黄色は高いスコアを意味します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 指定された日付間で対照的な時間とスコアの変動が見られますが、完全な時間範囲を表示していないため、全体の時系列の流れが不明です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 高いスコアが多い時間帯とそうでない時間帯が明確に分かれているが、このグラフだけでは相関関係を判断できません。
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**:
– スポーツイベントや社会的な活動が特定の時間帯で活発になった可能性があります。この急変は、特定のイベントやアクティビティが影響していると推測されます。ビジネスやマーケティング戦略にも影響を与える可能性があるため、その時間帯に関連する要因を調査することが重要です。
ほかの時期やデータと比較することで、より具体的な傾向や異常を把握することができるかもしれません。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド:**
– ヒートマップは30日間のデータについての相関関係を示すもので、時間的なトレンドを直接的に示すものではありません。しかし、個々の指標間の関連性を理解することができます。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 特に目立った外れ値は視覚的には見られませんが、社会WEI（社会基盤・教育機会）と他の指標との相関が低い（青い領域）点は注目すべきです。
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。赤に近いほど高い正の相関を示し、青に近いほど負の相関を示します。
– 例えば、個人WEI （心理的ストレス）と個人WEI（自由度と自治）の間には正の相関（0.85）があり、これらの項目は互いに関連性が高いことが分かります。
– 一方、社会WEI（社会基盤・教育機会）は他の多くの項目と負の相関を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 複数のデータポイントがどのように関連し合っているかの相関を見ることができますが、具体的な時系列の順序や変動についてはこのヒートマップでは示されていません。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 総合WEIと個人WEI平均、個人WEI（心理的ストレス）との間に強い正の相関が存在します。このことは、総合的な評価が個人の心理的健康と密接に関係していることを示しています。
– 一方で、社会WEI（社会基盤・教育機会）は他の項目と比較的一貫して負の相関を示しており、これはこの項目が他の要素と異なる特性を持つ可能性を示唆しています。
6. **人間が直感的に感じることやビジネス・社会への影響:**
– 高い相関関係を持つ指標間では、一つの要素の改善が他の要素にもポジティブな影響を与える可能性があります。例えば、心理的ストレスの軽減が自由度と自治の感覚を高め、結果として総合的な評価を向上させるといった点です。
– 負の相関が見られる項目については、それらの関係を再評価し、何がこれらの相関を生み出しているのかを掘り下げることが重要です。教育の機会と他の社会的要素がどのように関連し合っているかを再考することが求められます。
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:
1. **トレンド**:
– 全体的に、WEIスコアは非常に狭い範囲で変動しており、各カテゴリー間での大幅な上昇または下降は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのカテゴリーで外れ値が観察されます。特に「個人WEI（腹痛状態）」や「社会WEI（公正さ、公正さ）」などで見られます。
– これらは特別なイベントや状況が影響を及ぼした可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各箱ひげ図は特定のWEIタイプのスコア分布を示しています。
– 箱の範囲は第1四分位数と第3四分位数の間にあり、中央の線は中央値を示します。
– 色の違いは、カテゴリーごとの比較視点を提供し、視覚的な判別を容易にします。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– このグラフは時系列データというよりは、各WEIタイプの比較を行っています。したがって、時間的な関係性よりも構造的な比較に重点が置かれています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体として、分布のばらつきは比較的一定であることが注目されます。
– 分布の広さが大きいカテゴリは、データが多様であること、または一様でない出来事が多いことを示唆しています。
6. **直感や社会的影響に関する洞察**:
– 人間は、WEI「持続可能性と自立性」や「共生、多様性、自由の精神」でのスコアの幅広さを直感的に注目するでしょう。
– これらのカテゴリーは社会的または政治的なイニシアティブが直面する多くの課題を映し出しており、社会政策上の優先事項を再評価する必要性を示唆しています。
– 全体的なスコアが高い場合でも、一部の外れ値は重要な警告信号として作用することがあり、これには迅速な対応が必要です。
このグラフから得られる情報は、戦略的な意思決定や政策策定を行う上で貴重な基礎資料となるでしょう。
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、スポーツカテゴリにおけるWEI構成要素の主成分分析（PCA）の結果を示しています。以下に、このグラフから得られる主要な洞察を述べます。
1. **トレンド**:
– 主成分分析では時間のトレンドを直接示すものではありませんが、異なる観測データのパターンを把握できます。このグラフには、特定の周期性や共通のトレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– プロットには四つの主成分が表示されており、それぞれが異なる位置にあります。特に右上と左下のプロットが、他のプロットからやや離れており、外れ値の可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 各プロットは異なるサンプルまたは観測を示し、第1および第2主成分に基づいて分布しています。第1主成分がデータの50%の分散を、第2主成分が35%を説明しています。プロットの位置は、各観測の特徴的なパターンとそのばらつきの度合いを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データというよりは、異なる観測の比較です。データがどのように分類され、相互に関連しているかを視覚化することができます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分と第2主成分間には明確な相関は見られません。データの分散が主に第1主成分に偏っているため、主成分1がデータの最も重要な変動を捉えていると考えられます。
6. **直感的な感じや影響**:
– 各データポイントの間に明確なグループやクラスターは見られませんが、外れ値が他の観測と異なる特徴を持っている可能性があります。これらの外れ値は、スポーツにおける特異な戦略または戦術を示している可能性があります。ビジネスや社会において、外れ値の観察やその特徴の理解は重要であり、新たな機会やリスクを示唆するかもしれません。
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。
