📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データ解析結果
#### 1. **時系列推移の分析**
– **総合WEIスコア**: 初期の段階(2025-07-01)で0.72付近から始まり、日を追うごとに若干の上昇と下降を繰り返しつつ、7月2日の夕方で0.7875とピークを迎え、その後わずかに下降しています。これは、スポーツイベントや社会的な活動があった可能性を示唆します。
– **個人WEI平均**: 初期スコアが0.725の後、7月2日に一時0.775まで上昇し、最終的に0.76に留まっています。個人の健康状態や経済的余裕の改善が反映されていると考えられます。
– **社会WEI平均**: 似たような上昇が見られ、7月2日に0.8のピークに達しています。特にこの日の社会イベントや政策の影響があるかもしれません。
#### 2. **異常値**
– 提供されたデータ内では異常値として認識できるものはありませんが、7月2日の複数のスコアが高値(0.8付近)を示しています。特定のスポーツイベントなどの影響である可能性があります。
#### 3. **季節性・トレンド・残差 (STL分解の仮定を採用)**
– **長期的なトレンド**: 緩やかな上昇を示唆しており、スポーツシーズンにおけるトレーニングプログラムや社会参加の向上に起因するかもしれません。
– **季節性**: 短期間では外挿しにくいが、特定の時間帯に応じた変動が見られるため、小規模な社会的イベントや気候条件の変動が影響している可能性があります。
– **残差**: 小規模な変動は説明の難しい外的要因の影響である可能性があります。例えば、突然の天候の変化や外部のニュースイベントなどが考えられます。
#### 4. **項目間の相関**
– 経済的余裕と個人の健康状態、または社会的持続可能性と共生・多様性の保障には強い相関があるかもしれません。特に、経済的余裕の改善は、個人の健康やストレス管理能力に貢献する傾向があります。
#### 5. **データ分布**
– **箱ひげ図分析(仮定)**: 各WEIスコアに大きな外れ値は見当たりません。中央値は比較的高く保たれています。全体的に高い評価が得られているため、これは社会政策やスポーツプログラムの効果を反映している可能性があります。
#### 6. **主要な構成要素 (PCA)**
– **PC1 (39%の寄与率)**: 経済的背景と健康関連の要因に強く寄与していると考えられます。スポーツ活動への参加は個人の健康や経済的幸福度を向上させる役割を果たしているかもしれません。
– **PC2 (35%の寄与率)**: 自由度、社会の公平性、多様性に関連している可能性があります。政策の推進や、社会の開放性の増加がこれに影響していると考えられます。
### 総括
このデータは、スポーツに関連する社会政策と個人の健康および幸福感との間に強い相関があることを示しています。特定の日(7月2日)に観測された異常なスコアピークは、スポーツイベントや関連する社会活動が大きなポジティブインパクトを与えた可能性を示唆しています。今後も季節性や特定イベントの影響を定期的に分析することにより、より明確な傾向を把握できるでしょう。
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:
1. **トレンド**
– 実績のデータポイントは初期に集中しており、一定範囲内で微細な変動がありますが、大きな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線は、初期からわずかに上昇し、その後ほぼ横ばいです。
– 法木回帰と線形回帰の予測は、一貫して一定値を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績には大きな外れ値や急激な変動は見られません。
– 予測と実績の間に目立つ乖離はありません。
3. **各プロットや要素**
– 青いプロットは実績データを示し、初期に密に分布しています。
– ランダムフォレスト回帰の予測は、微妙に上昇した後、一定を維持しています。
– 他の予測モデル（線形回帰、法木回帰）は一定であり、ランダムフォレストと異なる挙動を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測手法間の相違があり、特にランダムフォレスト回帰は動的な変化を捉えている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの初期部分は、比較的狭い範囲に分布しており、安定しています。
– ランダムフォレスト回帰は、他の回帰と異なるパターンを示し、潜在的に有益な情報を提供している可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**
– 実績データが安定していることから、現在の戦略や方法が機能していると考えられます。
– 予測の不確かさ範囲が狭いことは、モデルの予測が比較的信頼性があることを示唆します。
– ランダムフォレストの結果は、将来的な変動を捉えるための指標として有用かもしれません。
– スポーツにおける成績の安定的な維持や改善の指針に活用することで、事業戦略の強化や競技パフォーマンスの向上につなが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:
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は初期に集中しており、その後のデータがありません。最初の数日間に高密度で集まっているようです。
– 紫の線（ランダムフォレスト回帰）は、徐々に下降しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データには明らかな外れ値や急激な変動は見受けられませんが、データが開始直後に集中しているため、期間全体での変動を把握しにくいです。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点が実績の観測値を示しています。
– 紫の線が予測（ランダムフォレスト回帰）を示しており、緩やかに下降しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさ範囲を示していますが、序盤にのみかかっています。
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（ランダムフォレスト回帰）の間には直接的なインタラクションは見られませんが、予測は全体として低下傾向にあります。
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いますが、予測はその後の期間で下降傾向にあります。
– データの範囲が狭く、高度な相関関係を評価するのは困難です。
6. **直感的な感覚および社会的影響**:
– 人間がこのグラフを見ると、パフォーマンスが最初に高く維持され、その後の予測ではやや下降する印象を受けるかもしれません。
– スポーツにおける個人のパフォーマンス評価として、初期の高パフォーマンスが維持されるか、今後下降する可能性に注意が必要です。ビジネスにおいて適切な対策が必要かもしれません。
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:
### グラフの分析:
1. **トレンド**:
– 実績データ（青色のプロット）が表示されている期間は、主に横ばいであり、目立った上昇や下降は見られません。
– 予測データ（様々な回帰線）は全般的に横ばいを示しており、時系列に沿った変化の兆候はありません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データは比較的一貫しており、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**:
– 青の実績プロットは、決まった範囲内に存在し、データの安定性を示しています。
– 灰色の範囲は予測モデルの不確かさを示し、その範囲内に実績データが収まっていることがわかります。
– 各種の予測線（回帰）はデータの変動が少ないため、ほぼ水平に保持されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 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）は全て類似した結果を示し、WEIスコアが安定していることを強調しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測の間に大きな差異は見られず、予測モデルは実績データを適切にトレースしていると言えます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– スポーツカテゴリのWEIスコアが安定していることは、特定のポジティブまたはネガティブな衝撃が見られない状態を示しており、この情報はスポーツ業界が現状維持をしながら次の戦略を考えるのに役立つかもしれません。
– ビジネスや社会への影響としては、今後の変化を見越して新しい施策を考えるタイミングを提供する安定した基盤になる可能性があります。安定したスコアは、消費者の信頼や満足度が一定であることを示唆しているかもしれません。
このグラフ全体から、データが予測通りであり大きな変動がないことから、予測モデルが状況を適切に捉えていることが示されています。
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
1. **トレンド**
– 実績のデータポイントはグラフの初期に集中しており、その後は表示されていません。予測値（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は横ばいに見えます。同じ値で一定しており、特段の周期性や明確な上昇・下降トレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データの範囲は狭く、安定しているように見えます。予測データに外れ値や急激な変動は特に見られません。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績（実績AI）を示し、グラフの初めに集中しています。
– 予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）はそれぞれ異なる色で示され、特にランダムフォレスト回帰が他の予測とやや異なるが、全体的には近接しています。
– 灰色の帯は予測の不確かさを示す範囲で、実績データに被っています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データは短期間に集中しており、その後は予測データが示されています。予測データ同士は密接に一致しており、予測モデル間の違いは小さいです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測データとの間に強い相関があるように見えますが、時系列の違いによるもので、直感的には予測範囲内に実績がある形です。
6. **直感的な感想と社会的影響**
– 実績データが限られた期間で示され、その後の安定した予測データが将来の経済的余裕（WEIスコア）を一定に保つと示しているため、個人の経済状況は予測可能で安定しているとの印象を与えます。
– スポーツカテゴリに関連した個人の経済余裕が安定していることは、スポーツでのキャリアが短期的に良好であり、AIによる予測でもそれが裏付けられていると考えられます。この安定性は、スポーツに投資することが健全であるとのメッセージを発信することができ、スポンサーシップやマーケティング戦略に影響を及ぼす可能性があります。
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、期間の初めに集中しており、後半ではデータがありません。
– 予測値（ライン）は、期間を通じて僅かな上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データに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「実績（実績AI）」を示しており、最初の数日に集中しています。
– 紫の線は「予測（ランダムフォレスト回帰）」を示し、期間全体にわたってほぼ安定していますが、僅かな増加があります。
– 他の予測（灰色、緑、赤など）の線はあまり変動せず安定しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測モデルは比較的一貫したスコアを示しており、実績データとの乖離が大きくありません。予測モデル間の大きな不一致は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは比較的狭い範囲に集中しています。
– 予測データは全体として実績の動きに対して安定的で、期間内のアップダウンを大きく予測していません。
6. **人間が直感的に感じるであろうことおよび社会的影響**:
– 実績データが期間の初めにしか存在しないため、後半の予測精度が重要になってきます。特に予測モデルの安定性は、予測の信頼性を高める要素です。
– 健康状態のフラグとして、このモデルがどれだけ現実に即しているかが重要です。過度の楽観視や悲観は避け、新しいデータ取得の改善が必要となるかもしれません。
このグラフからは、健康状態の安定した管理が重要であることを示唆していますが、実績データの取得が課題である点も見逃せません。データの精度向上により、さらなるビジネスインサイトが得られる可能性があります。
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:
以下のグラフの分析を行います。
1. **トレンド**
– 実績（青いプロット）：最初の数日は比較的一様に0.6付近で推移しています。
– 予測（アルゴリズムごとの線）：線形回帰とランダムフォレスト回帰では横ばい、決定木回帰では下降しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績値に外れ値や急激な変動は見られませんが、決定木回帰の予測では急激な下降があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを示しています。
– 赤い×は予測されたデータですが、表示はありません。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを表しています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰が異なる予測傾向を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– ランダムフォレスト回帰と実績のトレンドが似ているように見えますが、予測期間が短い為違いは不明です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績は非常に安定しており、予測との間に大きな差があります。
6. **直感的な洞察と影響**
– 実績の安定性から、この個人の心理的ストレスが比較的低く安定していることを示唆しています。
– 基本的には安定期にあると考えられますが、決定木回帰の急な下降は見直しが必要かもしれません。
– スポーツ心理学の分野では、特定のトレーニングやイベントが心理的ストレスに影響を与えていない可能性が高いことが示唆されています。
この情報は、スポーツ選手の心理プログラムやストレス管理に役立つかもしれません。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド:**
– 実績（青い点）は約0.8付近で安定しているように見えます。
– 予測ラインのうち、線形回帰（ピンク）は緩やかな上昇傾向を示していますが、決定木回帰（濃い紫）はさらに強い上昇を示しています。
– ランダムフォレスト回帰（ライトパープル）は平坦で、変動が少ない予測です。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 現在のデータ点には大き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:**
– 青い点は実績データを示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさの範囲を示しています。
– 各予測ライン（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スコア予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 実データは比較的安定しているのに対し、モデルによって異なる予測を提示しており、予測手法により将来的に異なる動きが示唆されています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績は現状では0.8付近に集中しています。線形回帰と決定木回帰の上昇は、この安定した実績が変化する可能性を示唆しています。
6. **直感的な感覚とビジネスや社会への洞察:**
– スポーツにおけるプレイヤーの自由度と自治に対する測定であれば、現在は安定しています。この安定が続くと予想される一方、一部のモデルは潜在的な向上を示しています。
– 経営やチームの運営において、これらの予測を基に調整やサポートを行うことで、選手の能力を最大化させる可能性があります。
このグラフから、現在の状況を把握しつつ、将来の変化に対応するための計画を立案することが重要です。
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:
このグラフは、スポーツカテゴリにおける社会的公平性・公正さのスコア（WEIスコア）の推移を示しています。ここから以下のような分析ができます。
1. **トレンド**:
– 実績のデータ（青い点）は、最初の数日間にわたって0.55から0.65の範囲で変動しています。
– ランダムフォレスト回帰（ピンクの線）の予測は時間と共にスコアが上昇し、ほぼ一定のレベルで維持されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に目立った外れ値は見当たりませんが、実績データにはばらつきが確認されます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実際のデータを示し、点の密集した範囲がデータの集中を示しています。
– ピンクの線はランダムフォレスト回帰の予測を表しています。
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の間にトレンドの違いがあります。予測は上昇し安定している一方で、実績データは一定のばらつきを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは比較的狭いレンジでばらついており、予測データとの相関はトレンドとしては一致していません。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 社会的公平性・公正さのスコアが時間と共に上昇する予測があることから、改善の兆しが見られます。予測モデルの結果を利用することで、政策立案者は改善策を講じやすくなります。
– 実際のデータのばらつきは、様々な要因が影響している可能性を示し、さらなる調査が必要です。
このグラフは、スポーツ界における社会的公平性の現状と未来の動向を示唆しており、ポジティブな発展が期待できますが、実際のデータの継続的な監視が必要です。
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:
分析を行うと、以下のポイントが際立っています。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は最初の数日に集中し、その後は新たなデータがない状況です。全体的に見てほぼ横ばいのトレンドです。
– 予測値（様々な線）は、最初の実績データよりも高いスコアに向かっていくトレンドを持っています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 明らかな外れ値や急激な変動は見られません。ただし、最初の実績データと予測値の間に明確なギャップがあります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点が実績データを示しています。
– 予測値は、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、それぞれ異なる色の線で表示されています。
– 予測の不確かさ範囲が灰色の帯で示されていますが、予測値の範囲内に実績データが収まっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測データはほぼ同じトレンドを示しており、それぞれの推定方法間での相違は大きくありません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 相関関係を見出すにはデータが不足していますが、予測モデル間での一致度は高いことが分かります。
6. **人間の直感とビジネス・社会への影響**:
– 予測が実績から高めの位置にあるため、今後の改善が期待されると捉えることができます。
– 定性的に見れば、この数値の改善は持続可能性や自治性の向上を意味する可能性があり、スポーツ分野での組織運営や活動の効果を高めることにつながると考えられます。
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:
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）は一定の範囲で変動し、若干の下降傾向も見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月初旬に急激な変動があるようですが、多くは灰色の不確かさの範囲内に収まっています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績値を表し、赤い×は予測値を示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しています。
– 紫とピンクの線は異なる予測モデルの結果を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数の予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、後半には予測の一貫性を示しており、特定の期間で予測が一致していることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の実績データと予測は大きく一致しませんが、予測範囲内です。モデル間の予測は比較的一貫しています。
6. **直感的に感じることと社会への影響**:
– 初期の実績データが予測から外れていることは、測定方法やデータ収集の不安定さを示唆している可能性があります。
– このスポーツカテゴリにおける社会基盤・教育機会が安定していない、または予測が難しい状況であることを示すかもしれません。
– 適切な政策介入が必要かもしれないと感じるでしょう。特に予測と実績に大きな差がある場合、その根本的な原因を特定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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフは、30日間にわたるWEIスコアの動向を示しています。
– 現在の実績データ（青の点）では、スコアの変動は小さいが不安定であるようです。
– ランダムフォレスト回帰（紫の線）に基づく予測では、スコアが徐々に上昇し、その後安定する傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データにおいて、特に突出した外れ値は見当たりませんが、予測範囲（灰色の帯）内でいくつかの点が見られます。
– 予測モデル間での差異は見られず、一貫性があります。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績値、紫のラインはランダムフォレスト回帰を示しています。
– その他の予測モデル（線形回帰、決定木回帰）は横ばいの結果を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データとランダムフォレスト回帰による予測には若干の一貫性と上昇傾向が見られますが、視覚的には予測モデルは大きな相違を示していません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは予測範囲内に収まっており、予測モデルの全体的な傾向は一致しています。
– 分布に大きな偏りや周期性、周期性はありません。
6. **直感的な印象と影響**
– このグラフから、人々はWEIスコアが今後安定して向上することを予測していると感じるかもしれません。
– スコアの安定性と予想される上昇は、スポーツにおける多様性と自由の保障が認識されていることを示唆します。
– ビジネスや社会への影響としては、スポーツ業界における多様性と包括性の戦略が成功していることが示唆され、今後の施策において確実性をもって進められる可能性があります。
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:
以下は、提供されたグラフに基づく分析です。
1. **トレンド**:
– グラフは3日間（2025年7月1日から7月3日）のデータを示しています。色の変化が日にちごとに見られることから、一定の変化があることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月2日には色が最も暗くなっており、総合WEIスコアが他の日よりも顕著に低下していることが示されています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– カラーバーはスコアの範囲を示しており、色が紫に近いほどスコアが低く、黄色に近いほど高くなっています。つまり、7月1日と3日は比較的高いスコアであり、7月2日は低いスコアです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データは3日間ごとに異なる色で表示されており、時間帯に応じた変動も示唆しています。特に時間帯8と16時には明確な色の差があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 一部の時間帯においてスコアが極端に低いか高い傾向があるため、時間帯ごとのパフォーマンスが異なることが察せられます。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 7月2日のスコア低下は、特定のイベントや外的要因の影響である可能性があります。ビジネスの観点では、この変動はリソースの再配分または改善策の実施が検討されるべきことを示唆しています。
– また、この変動が一時的であるのか、それとも継続的なのかを確認するために、さらなるデータ分析が必要です。
このヒートマップは、スポーツのパフォーマンスを時間帯や日付ごとに視覚化し、直感的に評価するのに有効です。社会やビジネスのプランニングにも応用可能です。
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:
この個人WEI平均スコアの時系列ヒートマップを分析します。
1. **トレンド**:
– 日付ごとに時間帯別のスコアが示されています。しかし、期間が短く（3日間）、一般的なトレンド（上昇または下降など）は特定しにくいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月2日の16時に黄色の高スコア領域があり、他の時点と比較して急激な変動を示しています。この時間のスコアは他の時間帯と比べて異常に高いことを示している可能性があります。
3. **プロット要素の意味**:
– 色の濃淡はスコアの高さを示しています。黄色は高スコア（0.75付近）、紫は低スコア（0.68付近）を表しています。
4. **複数時系列データの関係性**:
– 日毎にスコアの変動があるため、複数の変動パターンがあるかどうかの検討はさらなるデータが必要です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯（16時と19時）に注目すると、スコアの違いが見られるため、日中の時間帯によるスコアの変動がある可能性があります。このことは、スコアが特定の時間帯に依存する要因（例: 運動量、疲労度など）があるかもしれないことを示唆します。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 7月2日の特定の時間帯に高スコアが集中していることから、何か特別なイベントや注目すべき活動があったと考えられます。この情報は、スポーツパフォーマンスの最適化やトレーニングプランの調整に役立つ可能性があります。また、時間帯ごとのパフォーマンスを見極めることでピークパフォーマンスの時間を特定し、試合や練習計画の策定に活用できるかもしれません。
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:
## グラフの分析
### 1. トレンド
このヒートマップは、3日間にわたる時系列データを表しています。全体的な上昇や下降のトレンドは短期間であるため明確には見えません。
### 2. 外れ値や急激な変動
2025年7月3日（黄色のセル）に急激な上昇を示しています。この日は、特定の要因により社会WEI平均スコアが高くなった可能性があります。
### 3. 各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味
– 色の違いは社会WEI平均スコアの変動を示し、紫色から黄色にかけてスコアの上昇を示しています。
– 濃い紫色の部分はスコアが低いことを示しています。
### 4. 複数の時系列データがある場合、それらの関係性
特に明確な周期性は見られませんが、2025年7月1日から2日の変動は少なく、3日目に変動が生じています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
3日間のデータでは明確な相関関係は見られません。ヒートマップの領域が異なる色で構成されており、一定の幅を持つ分布が見られます。
### 6. 人間が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
2025年7月3日の急激な上昇は、特定のスポーツイベントや社会的な出来事によって影響されている可能性があります。この急上昇は、特定のスポーツカテゴリーの人気や公私にわたる注目度が高まっていることを示しているかもしれません。ビジネスへの影響として、マーケティングや広告戦略を調整するためのインサイトとして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:
この相関ヒートマップから得られる洞察を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 期間が30日間と限られているため、長期的なトレンドは見られませんが、相関の強さが異なることで異なる傾向を示す可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 相関係数が-1から1の範囲で外れることはありませんが、負の相関が目立つ部分（例えば、「個人WEI（健康状態）」と「社会WEI（持続可能性と自治性）」）があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– ヒートマップの色で表示される相関値は、1に近いほど強い正の相関、0に近いほど相関なし、-1に近いほど強い負の相関を示しています。
– 「総合WEI」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」は0.77と強い正の相関があります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データの直接的な分析はできませんが、相関からプロット間の関係性を推測できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人WEI（精神的ストレス）」と「個人WEI（経済的余裕）」は0.65と強い正の相関があります。
– 一方、「社会WEI（公平性・公正さ）」と「社会WEI（社会基盤・教育機会）」は-0.39と逆相関が見られます。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– スポーツカテゴリにおいて「経済的余裕」と「精神的ストレス」などの項目が強く関連していることは、資金的な支援やメンタルヘルスサポートの重要性を示唆しています。
– 正の相関が強い項目を見極め、それに基づいてサポートや施策を強化することで、スポーツ関連の活動や社会的プロジェクトの成功につながる可能性があります。
この分析に基づき、具体的な施策や戦略を立てることが考えられます。
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:
以下のグラフに基づく分析を行います。
1. **トレンド**
– 軸に沿った並びは水平であり、特定のWEIスコアタイプ間で明確な上昇または下降トレンドは見受けられません。各カテゴリのスコアはおおむね一定範囲内に収まっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「社会WEI（社会整備・教育機会）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」には外れ値が見られます。これらの外れ値は、特異な条件やイベントがこれらのスコアに一時的な影響を与えた可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃淡は異なるWEIタイプを区別するために使用されています。箱ひげ図はスコアの中央値、四分位範囲、そしてデータの分散を示しています。
– 箱の長さはスコアの分布の広さを反映しており、「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」は比較的広い分布を持っています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列データではないので、期間中の変化や順序に関する洞察よりも、異なるカテゴリ間でのスコアの分布の違いが中心となります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特定の相関を示す情報はありませんが、「社会WEI（持続可能性と自治体生活）」とその他の社会カテゴリ間で類似した分布特徴を持っています。
6. **直感的に感じることとビジネス・社会への影響**
– 各カテゴリのスコア分布を視覚的に比較することで、どの領域が強化または改善を必要としているかの指標となり得ます。
– 外れ値の存在は、ある特定のカテゴリで異常な振る舞いが発生する可能性を示唆しており、詳細な調査が必要です。
– ビジネス戦略においては、多様性や公共システム整備に重点を置くべき領域を識別する助けとなります。
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。それぞれの点は、データポイントが第1主成分と第2主成分でどのようにプロットされているかを表しています。
1. **トレンド**:
– グラフに明確なトレンドや周期性は見られません。プロットは全体的に散らばっており、特定の方向への傾向は観察されません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に目立つ外れ値はありません。ただし、一部の点が他と異なる位置にあるため、これらが特異なデータポイントである可能性があります。
3. **プロットや要素の意味**:
– 点の位置は、スポーツカテゴリの特定の要素のバリエーションを示しています。第1主成分（寄与率: 0.39）と第2主成分（寄与率: 0.35）がそれぞれの要素の違いや多様性を説明しています。
4. **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、要素間の相互関係を示すため、期間による変化は直接示されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 点が広がっていることから、スポーツカテゴリ内では多様な要素が存在し、それが第1主成分と第2主成分で表現されています。相関関係としては、特定の方向に密集する傾向が弱いため、要素間の強い相関は見えにくいです。
6. **直感とビジネス・社会への影響**:
– 人々はこのグラフから、特定の要素間に顕著な相互関係はないが、多様性があると感じるかもしれません。ビジネスにおいては、この多様性がスポーツ業界の発展や新たなトレンドの発見に繋がる可能性があります。スポーツ関連の商品開発やマーケティング戦略の形成に役立つかもしれません。
この分析から、データの全体像や、スポーツカテゴリにおける要素の多様性を理解するための基礎が得られるでしょう。
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。