📊 データ分析（GPT-4.1による）
**分析結果**
以下の分析は、提供されたデータから抽出した重要な傾向と洞察です。
### 時系列推移
– **全体のトレンド**: スポーツカテゴリにおける総合WEIスコアは、短期間で比較的大きな変動を示しています。特に7月2日には0.7875と高いピークを記録しており、その前後の変動も顕著です。
– **顕著な変動期間**: 7月1日から7月2日の間で総合WEIは一旦減少した後、大幅に増加して再び減少しています。各WEI項目でこの動きが反映されています。
### 異常値
– 提供されたデータには異常値は検出されていません。しかし、7月2日の午後に記録されたデータポイント（特に16:05:15）は、多くの項目が急激な増加を記録しており、この数値は他の日と比較すると目立っています。これは短期的なイベントや政策の影響など外的要因が影響した可能性があります。
### 季節性・トレンド・残差
– **長期的なトレンド**: 短期データのため、長期的トレンドを評価するのは困難ですが、一部の項目は回復傾向にあります。例えば、経済的余裕と健康状態は比較的安定しており、徐々に改善する兆しを見せています。
– **説明できない残差成分**: データが変動を示す中で、特定の日に急な変動は短期的なイベントによるものである可能性が高いです。
### 項目間の相関
– 各項目間の相関は、詳細な相関ヒートマップがない状態での考察となりますが、一般的に「個人の経済的余裕」や「健康状態」が個人のWEIに大きく影響していると考えられます。また、「社会的持続可能性」や「社会的基盤」は、社会平均WEIの変動に強い関連を持っている可能性が高いです。
### データ分布
– **箱ひげ図分析**: 数日間のデータのため、詳細なデータ分布分析は難しいですが、全体として中央値周辺にデータが集中しており、極端な外れ値は見られません。しかし変動が大きい項目、特に「社会基盤」や「社会的持続可能性」は他の項目に比べ変動幅が大きいです。
### 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1とPC2の寄与率**: PC1の寄与率は0.50、PC2は0.35であり、これは総合WEIスコアの変動において、PC1が主要なファクター（例えば経済と健康）、PC2が補助的なファクター（例えば社会的背景とネットワーク）として機能していることを示唆しています。これにより、個人と社会系項目の影響力が評価され、特定の項目がどのように合成スコアに寄与しているかを理解できます。
**結論**
全体として、短期間の観察から明らかになったのは、日々のデータ変動が複数の要因に起因していることです。経済的余裕や健康状態といった個人の特徴に加え、社会的持続性やインフラも重要な要素として総合WEIに影響を与えています。突発的な変動は外部イベントの影響を受ける可能性が高いため、長期データの収集が必要となります。
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:
このグラフは、スポーツカテゴリにおける総合WEIスコアの30日間の推移を示した時系列散布図です。主に以下の点について分析できます。
1. **トレンド**:
– 実績（実績AI）データは数日間のみ提供されていますが、比較的安定しており、大きな変動は見られません。
– 予測データには3つの回帰モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が使用されており、線形回帰と決定木回帰はわずかに上昇傾向を示しています。一方、ランダムフォレスト回帰は横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 現在、実績データに明らかな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**:
– 青いプロットは実績データを示し、予測データは異なる色の線で示されています。グレーの領域は予測の不確かさを示しており、予測値がどの程度信頼できるかを視覚的に表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各モデルの予測は実績データに比較的一致しており、実績データが観測されていない期間について予測を補完しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 現在のところ、WEIスコアに大きな変動や周期性は見られませんが、モデルによる予測を通じてわずかな上昇トレンドが示されています。
6. **直感的な感想と影響**:
– 人間がグラフを見たとき、実績データの安定性とモデルが示唆するわずかな改善傾向に安心感を持つかもしれません。特に線形回帰と決定木回帰が示す上昇傾向は、スポーツのパフォーマンスが徐々に改善される期待を込めて捉えられる可能性があります。これにより、スポーツ団体やスポンサーは長期的な成長戦略を立てる際の根拠として利用できるでしょう。
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:
このグラフにおける主な分析ポイントは以下の通りです。
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）は短期間であり、はっきりしたトレンドは見にくいですが、全体的に横ばいです。
– 線形回帰（紫色）とランダムフォレスト回帰（ピンク色）は若干上昇傾向を示しています。特に線形回帰は徐々に上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– この短い期間では、大きな外れ値や急激な変動は見られません。すべての実績データは近似しており、安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **青い点**: 実際のWEIスコアを示します。
– **赤いバツ**: 予測AIによる予測値を示していますが、データは欠けています。
– **灰色のエリア**: 予測の不確かさ範囲を示していますが、新しいデータがないため表示されていません。
– **紫色とピンク色の線**: それぞれ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の予測線は、実績値に合わせて上昇していますが、特に大きく離れることなく並行しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値同士は近接しており、分布のばらつきは小さいです。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 短期間内では安定しているため、ユーザーは現状維持のための小さな調整が推奨されるかもしれません。
– 予測が上昇傾向を示しているため、現在の対策やトレーニング方法が効果を発揮していることを意味するかもしれません。
– ビジネスや社会的には、このような安定したパフォーマンスが持続する場合、予測に基づいた戦略的計画の進行が容易となるでしょう。
全体として、グラフは個人のパフォーマンスが安定していることを示し、現在の戦略を維持または微調整することを示唆しています。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青色のプロット）は、2025年7月1日から7月5日までの短期間にわたって横ばいのように見えます。
– 予測曲線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は30日間での予測を表しており、それぞれ異なる傾向を示しています。線形回帰（紫の線）はゆるやかな上昇を示していますが、ランダムフォレスト回帰（ピンクの線）は安定しているようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データには特に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**
– 青い点は過去の実績を示し、予測の不確かさ範囲（グレーの領域）は、実績データのばらつきを考慮して予測の信頼区間を示しています。
– 赤の×マークは将来の予測点を示していますが、今はプロットされていません。
– 各予測ラインは異なる予測モデルを表しています。
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が重なる部分は短期間で、詳細な比較には限界がありますが、予測データのトレンドが実績データの延長線上にあるかどうかを確認することが重要です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは横ばいで、予測データはモデルに依存して異なる挙動を示します。長期的な相関や特定のパターンは明示されていません。
6. **直感とビジネス・社会への影響**
– 直感的には、スポーツカテゴリのWEIスコアが安定していることがわかります。異なる予測モデルで得られるトレンドを比較することにより、その将来の動向についての詳細な計画が立てられます。
– ビジネスにおいては、安定したスコアが続くと予測されるため、戦略的には現在の方針を維持しつつ、重大な変化が起こった際の迅速な対応策を準備することが重要です。
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
1. **トレンド**
– 実績（青のプロット）はグラフの最初に集中しており、徐々に増加しています。
– 予測（ライン）は一定期間で上昇し、その後は横ばいとなっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データに急激な変動は見られませんが、最初に観測された実績は他のデータポイントからの逸脱があります。
3. **各プロットや要素**
– 青のプロットは実績データを表しています。
– 予測の不確かさ範囲はグレーの影で示され、予測モデルの信頼性を示唆しています。
– それぞれの予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）は異なる色のラインで示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測モデルのラインは、実績データの先を予測しているが、全体的に類似したトレンドを描いています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは初期に一部逸脱が見られるものの、予測ラインとおおむね一致しています。これにより、モデルが適切に実績をキャッチアップしている可能性が示唆されます。
6. **直感的な洞察および影響**
– 人間がこのグラフから感じ取れることは、予測が比較的一貫していることと、出だしのデータが重要な情報源であることです。スポーツ分野での経済的余裕を測る指標として、モデルが有効な予測を提供できる状態に近づいていると思われます。
– ビジネスや社会への影響としては、個々の経済的状況がスポーツ分野においても定量的に評価可能なため、スポンサーシップや投資の判断に利用でき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:
### グラフ分析と洞察:
1. **トレンド**
– 実績（青いプロット）は初期にわずかに上昇していますが、横ばいに近い状態です。
– 予測（赤い×印）とさまざまな予測モデルの線（薄紫、紫、ピンク）があります。線型回帰は横ばい、法定木回帰（紫）は減少傾向、ランダムフォレスト回帰（ピンク）は減少傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データ自体には外れ値や急激な変動は見られませんが、それぞれの予測モデルが異なるトレンドを示していることが興味深いです。
3. **各プロットや要素**
– 青い点: 実際の測定値。
– 赤い×印: 予測された値がどこに来るべきか。
– 灰色の範囲: 予測モデルの不確かさの範囲を示します。予測モデル間での不確実性を反映しています。
– 線形回帰（薄紫）と法定木回帰（紫）、ランダムフォレスト回帰（ピンク）が将来の健康スコアを予測していますが、どちらも異なる結果を示しています。
4. **時系列データの関係性**
– 実績データと予測データの間にズレがあり、モデルごとに異なった予測結果が出ています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 現在のところ、実績データは予測内に収まっていますが、時間の経過とともに将来のトレンドは不確かです。
6. **直感的な印象と社会への影響**
– 全体的なWEIスコアは将来の健康状態の潜在的な低下を示唆しています。スポーツ選手や関連するビジネスがこの情報を元に改善施策を考える必要があります。
– 予測モデルが異なる結果を示しているため、複数のアプローチを考慮に入れて状況を判断する必要があります。ビジネスにおいてはリスク管理が重要です。
各モデルの予測にばらつきがあるため、データの解釈と施策の決定にあたっては慎重さが求められます。
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:
## グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績のデータは少なく、短期間に集中しているため、明確なトレンドを識別することは難しい。ただし、ランダムフォレスト回帰による予測線は、全体として安定しており、ストレスレベルの大きな変動を示していない。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データ内に外れ値や急激な変動は見られない。むしろ、データは一定の範囲内に収まっている。
3. **プロットや要素の意味**
– 青色の点は実績データを示し、グレーの領域は予測の不確かさ範囲を表している。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、ストレスレベルが一定範囲内に維持されることを示唆している。
4. **複数の時系列データの関係性**
– ここでは、主に実績データとランダムフォレスト回帰の予測線の比較が可能です。両者は一致しており、予測は安定性を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは短期間に集中して表示されているため、より広い範囲での分布や相関を捉えるのは困難ですが、予測と実績の整合性は良好です。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– スポーツ選手にとって、心理的ストレスの安定は競技でのパフォーマンス向上に寄与するでしょう。このデータからは、現在のストレスレベルが安定しているため、選手が良好なコンディションを維持している可能性があります。
– 長期的な視点から見ると、心理的ストレスの安定的な管理が可能となるため、健康管理やパフォーマンス分析において有益な情報を提供できるでしょう。これにより、より適切なトレーニングやメンタルケアが施され、競技成果の向上につながると考えられます。
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:
### 分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績（青のプロット）は最初の数日間では横ばいを示しています。
– 線形回帰（紫の線）は全体的に下降トレンドを示しており、時間の経過とともにWEIスコアが減少しています。
– ランダムフォレスト回帰（ピンクの線）はほぼ一定で、変化が少ないことを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 現時点でのデータプロットに外れ値は見られません。
– メインの実績データは比較的一定していますが、線形回帰の急下降とランダムフォレスト回帰の維持は注目すべきです。
3. **各プロットや要素の意味**
– **青い点**: 実績としての実データポイント。
– **紫の線**: 線形回帰に基づく予測、下降トレンドを示しています。
– **ピンクの線**: ランダムフォレスト回帰による予測、安定感を示しています。
– **不確定さの範囲（灰色のエリア）**: 実績データ周辺の予測範囲を示しており、変動が小さく安定していることがわかります。
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予測の違いは、このデータセットにおけるトレンドの解釈に差異があることを示しています。線形回帰が下降トレンドを示す一方、ランダムフォレスト回帰は変動の少ない安定した状態を仮定しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 現在の視点では、それほど顕著な相関関係は見られません。特に線形回帰とその他の予測手法の違いが顕著です。
6. **直感的な感覚とビジネスや社会への影響**
– 時系列的に利益が減少する可能性を示す線形回帰の予測は、もしWEI（自由度と自治）がパフォーマンスに直結する場合、個人や組織において改善が必要であることを暗示しています。
– しかし、ランダムフォレスト回帰の安定予測は、今後も大きな変動がないと仮想できます。これは、組織や個人がこのままの状態を維持できることを示唆するため、安心材料ともなります。
全体として、このグラフは短期的なパフォーマンス監視に有用であり、予測モデルの選択が結果に与える影響の理解を深めるために役立つでしょう。
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:
このグラフでは、スポーツカテゴリにおける社会的公平性・公正さの指標（WEIスコア）の30日間の推移を示しています。以下は、視覚的特徴とそこからの洞察です。
1. **トレンド**:
– 実績AI（青いプロット）は短期間のデータしか示されていませんが、5つのデータポイントが比較的安定したスコアを示しています。
– ランダムフォレスト回帰（ピンク色の線）による予測は、急激に下降し、その後横ばいのトレンドを示しています。これは、短期間で大きな変動が予測されていることを示唆します。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ランダムフォレスト回帰の予測ラインには、急激な下降があります。これは非常に重要な変動であり、通常の変動範囲を超えている可能性があります。
– 実績AIのデータに外れ値は見られないようです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 灰色の帯は予測の不確かさ範囲を示しており、実績データがこの範囲に収まっていることは、これまでの予測が比較的正確であった可能性を示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データとランダムフォレスト回帰の予測は乖離がありますが、予測の不確かさ範囲に一部重なっています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの分布はかなり一定しており、予測の不確かさ範囲内に収まっていますが、予測モデル（ランダムフォレスト回帰）が予測する急激な変動は現状の実績データからは直接的には見えていません。
6. **直感的な洞察やビジネス/社会への影響**:
– 現在の実績データは安定していますが、ランダムフォレスト回帰による将来的な予測は劇的な変動を示唆しており、特定の要因が今後このスコアに大きな影響を与える可能性があります。政策立案者やスポーツ管理者は、この予測を基に早めの対策を考えるべきです。このような変化がスポーツの公平性に対する信頼に影響を及ぼす可能性があるため、慎重な監視と戦略的介入が求められます。
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
– **実績（青いプロット）**: 7月1日から7月4日にかけて安定した値を示していますが、その後のデータはありません。
– **予測（赤いバツ）**: 1点のみ、実績の初期データとほぼ一致。
– **その他の予測線**:
– **線形回帰**（グレー）はWEIスコア1.0の水平線。
– **決定木回帰**（緑）もスコア1.0で解釈可能。
– **ランダムフォレスト回帰**（紫）は7月5日に急上昇し、その後スコア1.0で水平に推移。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 現在の期間では特に外れ値はなく、ランダムフォレスト回帰が7月5日に急激な変動を示していますが、それ以降は安定。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **青い点**: 実績のデータポイント、予測の基盤として重要。
– **赤いバツ**: 単一の予測点、最初の実績と重なります。
– **灰色の帯**: 予測の不確かさ範囲を示し、初期実績の不確定度を反映。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実績と予測で顕著な差異は見られないが、予測モデル間でのバリエーションが見られる。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績と予測（特にランダムフォレスト）は一致していないが、モデルによっては高いWEIスコアを維持。
### 6. 人間が直感的に感じる洞察と影響
– **直感的な印象**: スポーツの持続可能性と自治性（WEIスコア）が全体的に高く、安定している印象を受ける。
– **ビジネスや社会への影響**: 持続可能性が高い指標により、スポーツ業界における自治性向上の可能性やエコシステムの安定が示唆される。そのため、関連するビジネス機会が増大する可能性がある。
以上の分析から、スポーツにおける持続可能性と自治性について、現在は高いレベルを維持しており、今後のイノベーションや投資機会に対しても安定的な基盤があると考えられる。
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**
– **実績（青のプロット）**: 初期の段階で若干の上昇トレンドが見られますが、その後はデータが存在しません。
– **予測（AI）**: 予測データは安定しており、特にランダムフォレスト回帰（ピンク）は1に近い安定した値を示しています。他の予測手法は異なるスコアを示し、最も低いのは線形回帰（青のライン）で、安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の実績データが不確かさを示すグレーの帯の中にありますが、大きな外れ値や急激な変動はありません。
3. **各プロットや要素の意味**
– **実績データ（青のプロット）**: 過去の実績を示します。初期に密集しています。
– **予測データの各手法（赤, 緑, ピンクなど）**: それぞれの予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト）がどのような結果を予測しているかを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 複数の予測手法により示されたデータは、実績データを越えた先（未来）で基盤上に安定しています。これは、予測モデル間の相違が言及された時間枠内でどのようにスコアを推測しているかを示します。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の実績は後の予測と比べて変動していますが、直接的な相関関係を持つデータが少ないため、具体的な相関を数値データから推測するのは困難かもしれません。
6. **人間が直感的に感じるであろうこととビジネスや社会への影響**
– 人々は、予測モデル（特にランダムフォレスト）が高いパフォーマンスを維持していることに安心感を抱く可能性があります。将来的な社会基盤や教育機会の向上が期待されます。
– スポーツカテゴリでの予測モデルが示す安定性は、将来的な投資や戦略決定において安心材料となり得るでしょう。
このグラフから得られる洞察として、スポーツの社会基盤や教育機会の評価を予測する際に、各手法がどのような特徴を持ち、どのモデルが最も信頼できるかを判断する手がかりを提供します。
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:
### グラフ分析の専門家としての分析
1. **トレンド**:
– 実績（青点）は初期の5日間で観測されていますが、全体的にはほぼ横ばいです。
– 線形回帰（ピンク）による予測は、急激な下降トレンドを示しています。
– 法定木回帰（緑）は、日付が進んでも一定の値を維持しています。
– ランダムフォレスト（紫）の予測も、一定のスコアを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績は一貫しており、特に外れ値や急激な変動は見られません。
3. **プロットや要素の意味**:
– 実績の青点は、過去5日間の観測データを示しています。
– 予測の範囲は灰色の帯で示されており、これは不確かさを表現しています。
– 各予測（ピンク、緑、紫）は異なる統計手法に基づくものです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 線形回帰は将来的にスコアが低下する可能性を示唆している一方、他の手法は一定のスコアを示しており、不確実性があるようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 現在の観測データから、特段の相関関係や偏りは見られませんが、予測は手法によって異なります。
### 直感的なAIによる洞察
– **人間の直感**:
– 実際の観測データが初期期間に集中していることから、現時点では大きな変動がないと感じるかもしれません。
– ただし、線形回帰による急激な下降予測は、将来的なリスクとして認識される可能性があります。
– **ビジネスや社会への影響**:
– このデータの意味する内容がスポーツ関連の社会的指標であれば、特に多様性や自由の保障の観点から、線形回帰による低下予測はインパクトがあります。
– このまま予測通りにスコアが低下する場合、改善策を講じる必要があるでしょう。
このグラフからは、將来的な低下予測と手法間の不一致が注目され、不確実性の高い状況での対応策が求められることが示唆されています。
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:
このヒートマップを分析すると、次のような特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 日時軸は2025年7月1日と7月2日の2日間のみ示されています。それ以降のデータは描かれておらず、30日間という設定ながら実質的には2日間の情報しかありません。
– 見たところ、7月1日から7月2日にかけて、総合WEIスコアの変動が大きく、特に色の変化から判断するとWEIスコアが高くなっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月1日の夜間に特に高いスコア（黄色）が示されており、これが変動として外れ値に該当する可能性があります。
3. **要素の意味**:
– 色は総合WEIスコアの高さを表し、色の違いがスコアの違いを示しています。
– 19時台とそれ以降に大きな違いが見られ、特に翌日の深夜から朝にかけて大きなスコアの上昇があります。
4. **時系列データの関係性**:
– 少ない日数のため、複数日の相互関係を把握するのは難しいですが、時刻の変化とともにフラグメントされたデータが見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 色の変化は顕著であり、特に異なる時刻でのスコアの急激な上昇や下降が観察され、関連データ間で強い相関があるかも知れません。
6. **直感的な感じと社会への影響**:
– 夕方から夜にかけてスコアが高くなる傾向が示されています。これにより、特定の時間帯にスポーツイベントなどが集中することで、WEIスコアが上下している可能性があります。
– ビジネスにおいては、特に夜間のイベントや活動に注力することで、関連する顧客活動や関心を引き出すヒントが得られるかもしれません。
このヒートマップはデータポイントが限られているため、全体的なトレンドや周期性を把握するためには、より長期間のデータ分析が必要です。
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:
こちらの個人WEI平均スコアのヒートマップについて分析します。
1. **トレンド**
– 現在の期間は2日分しか表示されていないため、全体的なトレンド（上昇・下降・横ばいなど）は確認できません。長期間のデータがあれば、より明確なトレンドを探ることができるでしょう。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025-07-01の19時台と2025-07-02の8時台に著しい変動があります。特に、色の変化（緑から黄色への変化）が急激であることから、急激なスコアの変動が示唆されます。
3. **各プロットや要素**
– ヒートマップの色は個人WEI平均スコアを表し、色の変化によって時間毎のスコアの違いが視覚化されます。この場合、緑色は中間値を示し、黄色はより高いスコアを示し、紫色は低いスコアを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 日時と時間の組み合わせによるスコアの変化があり、各日の特定の時間帯でスコアが変動することが分かります。個人の活動パターンや特定のイベントによって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**
– 2日間で急激なスコアの変動が見られる点から、特定の要因が大きく影響していると考えられます。
6. **直感的な感じや影響**
– スポーツにおける個人のパフォーマンスが時間帯や日毎に異なっていることを視覚的に理解する手助けとなります。特定の時間帯に集中して訓練やイベントがある可能性があり、それによりスコアが変動していると考えられます。このスコアの変動は、プランニングやトレーニングスケジュールの見直しに役立つ情報といえるでしょう。
この分析から、特定の時間帯や日付に関するさらなる調査を行うことで、個人のスコアを管理し、改善するための具体的な施策を導く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:
視覚的特徴と洞察を以下に示します。
1. **トレンド**
– グラフでは、7月1日と7月2日の特定の時間帯に注目が集中していますが、全体的な長期トレンドを把握するのは困難です。
– 短期間の変動が主に示されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月1日の19時には、色が非常に濃い紫色になっており、急激な変動を示す可能性があります。
– 7月2日には、明るい黄色の領域が存在し、スコアが高いことを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃さは社会WEI平均スコアの強度を示しています。黄色が高く、紫が低いスコアを意味します。
– 時間帯ごとのスコアが視覚的に示され、特定の時間に焦点を当てることができます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各日の時間帯における相対的な変化を見ることができる一方で、日を跨いだ比較は難しいです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 色の分布から見ると、特定日の特定時間に急激な変化が集中しており、他の時間帯は安定しているようです。
6. **人間が直感的に感じること、社会・ビジネスへの影響**
– 人々は特定の時間帯に特定の出来事が影響を与えたと感じるかもしれません。スポーツイベントや大規模な社会的イベントがこれに寄与した可能性があります。
– ビジネス面では、時間帯による顧客の行動や関心の変化として活用できる知見です。特に、特定のイベント時に合わせてキャンペーンを行うなどの戦略が考えられます。
このグラフは特定の短期間の分析には有用ですが、全体的なトレンドや長期的な分析には追加のデータが必要でしょう。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– ヒートマップはトレンドではなく、相関関係を視覚化しています。そのため、時間的な変化ではなく、項目間の関係性に注目します。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「個人WEI（健康状態）」と「社会WEI（社会基盤：教育機会）」の間に負の相関（-0.53）があります。これは珍しいパターンとして認識されるかもしれません。
3. **各プロットや要素**
– 色の濃さは相関の強さを示します。赤色に近いほど強い正の相関を示し、青色に近いほど強い負の相関を示します。
– 例えば、「個人WEI平均」と「個人WEI（心理的ストレス）」は非常に強い相関（0.99）を持っています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列情報は含まれていませんが、個々の項目が時系列的にどう変動したかではなく、30日間の統計的な関係性を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「総合WEI」は多くの項目と強い正の相関を持っており、特に「個人WEI平均」（0.75）や「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」（0.79）と高い相関が見られます。
– 「社会WEI（公平性・公正さ）」は他の項目との相関がやや弱い傾向があります。
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**
– 人々は、「個人の精神的健康（心理的ストレス）と総合的な健康状態」は強い関連があると予想しますが、このヒートマップもそれを支持しています。
– 「社会WEI（社会基盤：教育機会）」の他の項目との負の相関は、教育の機会が他の社会的または個人的な要素と反比例する場合があることを示唆しており、教育政策の見直しを促す可能性があります。
このように、ヒートマップを通じて、30日間におけるスポーツに関連するさまざまな要素の相互関係が明らかになり、その関係性が社会政策や個人の健康管理にどのように影響を与えるかを考察する手がかりとなります。
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:
このグラフは、30日間のWEIスコア分布を箱ひげ図で示しています。以下に詳細な分析を示します。
1. **トレンド**
– WEIスコアは、全体としてほぼ一定（横ばい）の分布を示していますが、中には散らばりが異なるものもあります。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかのWEIタイプにおいて、外れ値が観察されます。特に「個人WEI（精神的ストレス）」や「社会WEI（持続可能性と自治生）」のカテゴリでは外れ値が目立ちます。これらは特定の期間または条件下で異常なスコアが発生した可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 色の変化は、異なるカテゴリに対応していると考えられます。
– 箱の幅と長さから、各タイプのスコアの偏差や分布の広がりがわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各箱の中央値や四分位範囲が異なるため、カテゴリごとに比較が可能です。それぞれのカテゴリは異なる傾向とばらつきを持っていることが明示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「社会WEI」関連のカテゴリ（例：「公正さ」「共生、多様性、自由の承認」）は、全体的に中央値が高い傾向があり、他の個人WEI項目とは異なる分布を示しています。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**
– 外れ値が示すように、特定のWEIタイプにおいては、不安定な要素や条件が影響している可能性があります。このような情報は、個人または社会的なプログラムの改善やフォーカスに役立つかもしれません。
– 「社会WEI（共生、多様性、自由の承認）」の広い分布は、現在の社会情勢の多様性や自由に対する取り組みの複雑さを反映しているかもしれません。これは、社会政策の形成や組織の戦略に直接的な影響を与える可能性があります。
この分析は、戦略的な意思決定や政策策定において重要な指針となる可能性があります。
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WEI構成要素に対する主成分分析（PCA）を示しています。以下に、各視点からの分析をまとめます。
1. **トレンド**:
– 主成分分析の結果は、通常の時系列トレンドではなく、データの構造を示すものです。グラフ内のプロットは特定の傾向を示しませんが、第1主成分と第2主成分の分布によって特徴が捉えられています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左上と右上に位置するプロットの間隔が広いことから、これらのデータポイントは他の点と異なった特性を持つ可能性があります。外れ値として特定の範囲から外れている可能性もあります。
3. **各プロットや要素**:
– 各点は異なるデータポイントを表し、位置は第1主成分と第2主成分による特徴を示します。右側にプロットが集まっているため、これがデータの中心的な特性を表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**:
– このグラフ自体は時系列ではなく、WEI構成要素間の関係性を視覚化するものです。第1主成分と第2主成分が異なる側面を捉えていることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– プロットが右方向にやや集まっていることから、第1主成分が支配的であると考えられますが、第2主成分の影響も無視できないことが示されています。
6. **人間の直感的な感じ方と影響**:
– グラフを見た際に、右に多くのデータが集まっているため、データの主要な特性が第1主成分により表現されていると理解されるでしょう。
– スポーツにおけるパフォーマンス分析や選手の評価において、どの要素が影響を与えているかを視覚的に把握する手助けとなり得ます。また、外れ値の特定により、特異なパフォーマンスや異常なデータを識別するのに役立ちます。
このPCA結果を通じて、スポーツデータ内の主要な特徴を把握し、意思決定や戦略策定に活かすことが期待されます。
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。