📊 データ分析（GPT-4.1による）
データを分析した結果、以下のような重要な傾向、異常、パターン、および隠れた意味が明らかになりました。
### 1. **時系列推移**
– **総合WEI**は、7月1日から7月3日にわたって、0.69375から0.7875の範囲で変動しています。この短期間の中で、特に7月2日16時5分の0.7875という値は、急激な上昇を示しています。これには、スポーツ関連の特別なイベントや、個人および社会的要因の好転が影響している可能性があります。
– **個人WEI平均**と**社会WEI平均**でも同様のトレンドが見られます。特に7月2日の両平均WEIの増加は、個人の経済的余裕や健康状態の改善、社会的には持続可能性や社会基盤の向上が考えられます。
### 2. **異常値**
– このデータセットにおいて、特定の日付に検出された明確な異常値はありません。全体として、短期間の急激な変動は見られるものの、それらは一貫したトレンドの一部と見なされます。
### 3. **季節性・トレンド・残差**
– **STL分解**は実施されていないものの、観測されたトレンドは個人および社会カテゴリにおける一時的な改善を示しています。この時期のスポーツイベントや社会活動の影響が考えられます。
### 4. **項目間の相関**
– **相関分析**は実施されていませんが、個人の経済、健康、ストレスと社会の持続可能性、公益性が比較的高い相関を持つことが予想されます。特に、個人経済（personal_economic）と社会持続可能性（social_sustainability）の連動が、全体のWEIに強い影響を与えている可能性があります。
### 5. **データ分布**
– **箱ひげ図**によると、評価された日付でのWEIスコアに大きなばらつきや外れ値はなく、中央値も大きく動いていません。これは、データセットが各カテゴリ間で比較的安定していることを示唆します。
### 6. **主要な構成要素 (PCA)**
– **主成分分析 (PCA)**の結果、PC1とPC2の寄与率がそれぞれ0.39と0.35で、WEIの変動において大きな割合を占めています。このことから、個人の経済状況や健康状態、および社会の持続可能性が、総合スコアにおける変動の重要な要因であることが示唆されます。
### 結論
この期間における総合WEIの変動は、一定の安定性を示しつつも、個人および社会の様々な因子が複雑に絡み合い変動しています。特定のイベントや背景により、一時的にWEIが向上するケースが見られますが、これらは全体の長期トレンド内での変動と解釈できます。例えば、スポーツイベントの効果や地域での政策実施が一因となっている可能性があります。この分析に基づいて、今後のデータ収集および詳細な因子解析を行うことで、より具体的な背景要因を特定し、適切な改善施策に結び付けることが重要です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– グラフの初期（2025年7月頃）では、WEIスコアが少し上昇するトレンドが見られます。しかし、その後のデータポイントは欠損しており、確立したトレンドを全体的には識別しにくいです。終盤で（2026年7月頃）、実績データが再び示されていますが、パターンは不明です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年7月の実績データ点の間に多少の変動が見られますが、目立つ外れ値は特に見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **実績（実績AI）**（青い点）: 実際のWEIスコア。
– **予測（予測AI）**（赤い×）: 予想されるスコア。
– **前年（比較AI）**（緑の丸）: 前年の同時期のデータ。
– **予測の下限かさ範囲**: グレーの塗り域は、予測されたスコアの信頼区間を示しており、予測の不確実性を示す。
– **予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）** それぞれ異なる予測手法によるもの。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 初期データと前年度データが異なる時期に出ているため、直接の比較はしにくいです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 両データポイントの間に見える範囲での相関関係は特に存在しないように見えます。データの密度も限られているため、分布を分析するには追加のデータが必要です。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– データがほとんど集中していないため、具体的な傾向を特定するのは難しいです。もし、冒頭のデータが業績の改善を示しているなら、ポジティブな影響が示唆されるかもしれません。
– スポーツ業界において、データを元に戦略を調整する可能性がありますが、このグラフだけでは確固たる結論を持つことは困難です。
この分析から得られる主な教訓は、データの記録とさらなる分析によって、より正確なトレンドと関連性を把握する必要が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:
グラフの分析を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 初期のデータは横ばいのトレンドを示しています。予測データが時間とともに一定の変動を持って変化していますが、大きな上昇や下降は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データ（青い点）は一貫しており、外れ値は見受けられません。予測データも同様に安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の点は実績AIのデータです。赤の×が予測AIのデータを示しています。
– 紫と青の線は異なる予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測を示しています。右側の緑のデータは前年の比較AIです。
– グレーの領域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**:
– 実績データと予測データの間には明確な乖離は示されていません。異なる予測モデルのラインはほぼ重なっており、予測は一貫しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データの分布は狭く、変動性が低いことを示しています。相関関係に特筆すべき特徴はありません。
6. **直感的な感想と影響**:
– このグラフは、評価スコアが比較的一定であることを示しており、選手やチームのパフォーマンスが安定していることを示唆しています。
– ビジネスや社会的には、予測が一貫しているため、リソースや戦略の安定した計画が立てやすいと言えます。
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:
以下は、提供されたグラフに基づく分析です。
1. **トレンド**:
– データは2025年初めには高いWEIスコアで始まり、しばらく安定しています。その後、予測は横ばいから微増しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年半ばに急激な変動がありますが、後半には明確なトレンドは見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **実績（実績AI）**は青いプロットで表され、初期には安定したスコアを示しています。
– **予測（予測AI）**は赤いバツ印で示されており、データが少なく判断は難しいです。
– **昨年度（比較AI）**としての灰色のプロットは、今年のデータとの比較に役立ちます。
– **予測の下限はみさ範囲**（xAI/3σ）が影を落とし、予測の不確実性を示しています。
– **予測の回帰ライン**（線形、決定木、ランダムフォレスト）は色分けされており、異なるモデルの予測を比較できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 2025年以降、モデル間で予測のばらつきが見られるが、全体としては安定したWEIスコアを予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測の間に大きな隔たりは現在見られないが、限られたデータ範囲での予測であるため、注意が必要です。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人々が感じるかもしれない点は、初期スコアの高さとその維持で、スポーツ分野におけるパフォーマンスの安定性を示しています。
– ビジネスや社会的には、スポーツチームや関連団体が戦略を計画する際に、特に将来のパフォーマンス予測の不確実性を考慮する必要があるでしょう。
– 比較的高い初期スコアは、関係者の信頼を高める可能性がありますが、その後の予測が安定していないため、異なる予測モデルの利用とリスク対策が必要です。
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:
## グラフ分析
1. **トレンド**
– グラフは2つの異なるクラスタに分けられているようです。2025年の中頃に多くのデータポイントが集中し、その後2026年に再び別のパターンが見られます。
– トレンドとしては、初期のデータポイントの後、予測により新たに上昇する可能性が示唆されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の青色の実績値は全体として安定しており、特に外れ値や急激な変動は見られません。
– 2026年に予測に基づく変動があり、予測と実際の差異があるかもしれませんが、グラフでは大きなズレや異常値は示されていません。
3. **各プロットや要素**
– 青色のプロットは実績値を示し、安定しているように見えます。
– 予測パートでは、異なる回帰モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）が試されていますが、色合いが異なるだけで、結果は大きな差がないことが示唆されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測との間にはあまり関連性が見られず、それぞれ異なる時期でのデータとして表現されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データが対称的に分散しているわけではないため、予測と実績の相関性は見られません。
– 各予測モデルの予測値はほぼ同じ範囲に位置しており、特定のモデルが他よりも優れているという明確な指摘は見受けられない。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会的影響**
– 参加者のスポーツにおける経済的余裕がある程度一定していることが示唆されており、大きな変動がないことが安定した状況を示します。
– ビジネスや社会への影響として、経済的余裕が安定していることは、スポーツイベントへの参加促進やスポンサー活動の継続に繋がる可能性があります。
全体として、予測は大きな変動を示していないため、現状維持が続く可能性があることが示唆されています。
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**
– 初期の実績データは横ばいを示していますが、予測データ（ランダムフォレスト回帰）は上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフ自体に外れ値は見られません。ただし、予測方法に基づくスコア（例えば、ランダムフォレスト）は実績データよりも高く出ているように見えます。
3. **各プロットや要素の意味**
– **青点（実績）：** 実際の健康状態を示す実績データ。
– **緑点（前年）：** 前年同時点の比較データ。
– **紫線（ランダムフォレスト回帰）：** 過去のデータを基にした将来の予測。
– **予測下限（灰色の範囲）：** 予測の信頼区間を示し、変動の可能性を提供。
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比較が可能で、モデルにより異なる将来のシナリオが考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測の間に若干の乖離が見られますが、強い相関があるかどうかは明確ではありません。
6. **人間の直感と社会的・ビジネス的影響**
– 直感的に、予測スコアが高いことは良い健康状態への期待を意味します。スポーツ選手やアスリートにとって、より高い健康スコアはパフォーマンスの向上や怪我のリスク低減につながる可能性があります。
– 社会的には、健康維持のための予防的行動が促進されることが考えられます。ビジネス的には、予測システムの信頼性が重要であり、モデルの改善やデータの充実がさらなる市場価値の創出に寄与す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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**:
– 初期の実績値（青のプロット）は0.5以上のスコアで始まっています。その後、紫のライン（ランダムフォレスト回帰）の予測に従って急激に下降しています。後半には前年度の比較データ（緑のプロット）が見られ、全体的に0.6前後の値に戻っている模様。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期に見られる急激な下降が特徴的ですが、それ以外に顕著な外れ値は見当たりません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実際のデータを示し、初期の心理的ストレスがある程度高いことを表しています。
– 緑のプロットは前年度のデータで、比較がされていることを示します。
– 紫のラインはランダムフォレスト回帰の予測を示し、最初に見られる急激な変動に関与しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値と予測モデル（特にランダムフォレスト回帰）との間で初期段階に大きな差異が見られ、年度末では比較的近い値に戻っています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 短期的に強い変動が見られる一方で、比較データとその後のプロットは一貫性のある分布を持っているようです。
6. **人間が直感的に感じるであろうことと社会的・ビジネス的影響**:
– 開始直後のストレスの急増は特に注目される要素で、あるイベントや状況が急激に心理的に影響を与えた可能性があります。
– 短期的な変動を受けながらも長期的には安定していることから、個人や組織がどのようにストレス対応をしているのかがわかります。
– ビジネスや社会的な側面では、ストレス管理の重要性、または特定時期の特別な対策が求められることを示唆しているかもしれません。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**:
– 初期から中期にかけて（2025年7月から8月あたり）は実績に基づくデータ（青点）が横ばいの傾向を示しています。予測データの動き（紫線）もそれを反映しているようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に目立った急変や外れ値は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **青色の点**: 実際の実績データを表しています。
– **緑色の点**: 一年後のデータを示しているようで、スコアがやや低下する方向を示唆しています。
– **紫色の線**: 予測データを示し、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いますが、初期は大きな変動がなく安定しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実データと予測データはほぼ一致しており、特に短期間での予測に自信が持たれているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測のスコアが密接に絡み合っているため、予測モデルの精度は高い可能性があります。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、およびビジネスや社会への影響**:
– このグラフは、短期間での予測が非常に安定していることを示唆しています。スポーツ選手やコーチは、信頼性の高い予測モデルを基に計画を立てることができそうです。
– しかし、一年後のデータではスコアがやや低下しているように見えるため、長期的な改善策や戦略が必要となる可能性があります。これにより、スポーツ関連ビジネスにおいてはトレーニング手法や選手育成の再評価が要求されるかもしれません。
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:
この時系列散布図は、スポーツにおける社会WEI（公平性・公正さ）のスコアを360日間にわたって追跡しています。以下のポイントに基づいて解析を行います。
1. **トレンド**:
– グラフの左側の最初の部分では、実績値（青いプロット）は概ね安定しています。
– その後、横軸の時間が進むにつれて、予測値（予測線）が急激に上昇しています。各予測手法による結果が異なるのが見て取れます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の段階では外れ値や急激な変動はあまり見られませんが、予測が始まると急激な上昇がみられるため、予測手法による不確実性やモデルの違いがあると考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実績値を示しており、実際に観測されたデータです。
– 灰色の帯は予測の下振れ幅を示しており、予測値の範囲を表しています。
– 緑の点は前年の比較スコアで、時間の経過による相対的な変化を理解する手がかりになります。
– ピンク、赤い×印などの線は、それぞれ異なる予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の出力を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測手法によるスコアの差異が見受けられ、その違いがデータ全体の理解の鍵となるでしょう。
– 実績と各予測値の間には一定のギャップがありますが、これは予測手法の特性に起因していると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 青い実績データが示す傾向と、予測データの上昇傾向には相関があります。
– 一部の予測は急激に上昇しているため、どういった要素がこの上昇に寄与しているかを更に分析する必要があります。
6. **直感的に感じることとビジネス・社会への影響**:
– 実績データが比較的安定している中で予測値が急激な上昇を見せていることから、この分野が変革期にある可能性があります。
– 予測が大幅に異なる場合、スポーツ業界における公平性・公正さの取り組みが評価を左右しうる要因となり、戦略的な変化が必要かもしれません。
– 未来に向けてどの予測が最も信頼性があるかを評価しつつ、データに基づいたアクションが重要となります。このグラフから得られる洞察は、具体的な対策策定とパフォーマンス向上への道標となるでしょう。
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:
1. **トレンド**:
– 最初の数日間のみ実績データ（青色のプロット）が存在し、その後は予測データ（予測AI）が登場しています。
– 予測データは最初の短期間で急上昇し、その後、予測手法に応じて異なる動きを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績のデータが比較的安定している一方で、予測初期に急激な変動があるように見受けられます。また、大部分の期間でデータが存在しない点は、データ不足または予測に関する課題を示唆しているかもしれません。
3. **各プロットや要素**:
– **実績（青色のプロット）**: グラフの初期段階に限定されており、信頼できるデータとして見なされます。
– **予測（様々な予測手法）**: 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰が異なる動きを示しており、モデルの違いによるスコアの変動を表示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測データは実績データに基づいていますが、スコアの変化は予測手法によって異なるため、各手法の精度や特性を理解するためにさらなる分析が必要です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績AIと予測AI間でデータの重なりが少なく、高精度な予測を行うにはさらなるモデル改良が必要と考えられます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このグラフを見る限り、予測は実績に比してかなり変動が大きく、信頼性について慎重に評価する必要があります。
– 予測手法それぞれに得意なスコアリング領域が存在する可能性が示唆されており、それぞれの方法を適切に組み合わせることで、より精度の高い予測を行うことが可能かもしれません。
– 実績データの不足は、ビジネスや社会において持続可能性や自治性に対する評価が難しいことを意味し、データの充実が求められます。
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:
このグラフについての分析を以下に示します。
1. **トレンド**:
– グラフの初期において、実績のWEIスコアは0.6から0.8台へと上昇していますが、その後は横ばいもしくは停滞しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 途中で急激な上昇がありますが、その後は大き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を示しており、初期に上昇しています。
– 紫、青、緑色の線は、異なる予測モデルによる予測値を示しており、時系列で変動。
– 緑の点は前年の比較を表しており、予測と比較される基準を示していると考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測間にはそれほど大きなずれがなく、予測モデルは実績をある程度追従していることが伺えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 現在データ間の相関については明確には確認できませんが、予測モデル間に同調した動きが見られるため、相互に関連していることが考えられます。
6. **人間が直感的に感じることと洞察**:
– 初期の成果向上はポジティブな動きとして捉えられますが、その後の停滞は改善の余地を示しています。
– WEIスコアがスポーツカテゴリで評価されており、社会基盤や教育機会に影響を与える可能性があります。
– マーケティングや政策における戦略調整が、停滞を打破するのに有効でしょう。
ビジネスまたは社会への影響については、スポーツ関連の教育や社会基盤の強化が今後の重要なポイントとなる可能性が示唆されます。
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:
このグラフについて以下の分析と洞察を提供します。
1. **トレンド:**
– 実績（青い点）は初期に高い値を示しているものの、期間の後半には表示がなく、短期間のデータのみが示されています。
– 予測（赤い点）も特定の時期に置かれていますが、こちらも範囲は限られています。
– 全体として、このスコアに関する継続的なトレンドはまだ結論づけるのは困難です。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 特に外れ値や急激な変動は見られません。データは限られた期間と狭い範囲に集中しています。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 青い点は実績を示し、データの初期位置を示しています。紫と青のラインは予測モデル（ランダムフォレスト回帰、線形回帰、決定木回帰）に基づく予測のアプローチの違いを示しています。
– 緑色の点は前年と比較したスコアを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 異なる回帰モデルによって若干の差異が見られるものの、大きく異なる傾向ではありません。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 初期データと予測には一貫性があり、予測範囲も狭いことから、比較的安定した状態を示しています。
6. **直感的な洞察と影響:**
– グラフが示す初期の高スコアから、ある程度共生・多様性に関しては好調であることを意味しますが、データが少ないため継続的な観察が必要です。
– スポーツカテゴリでの共生や多様性の取り組みが効果を発揮しつつあると捉えることで、さらなる投資や戦略の策定を促進する要因になるかもしれません。
このようにデータの限界を考慮しつつ、さらなるスコアの継続的なモニタリングが必要であることが分かります。
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、このスポーツカテゴリの総合WEIスコア時系列ヒートマップに関する分析と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– ヒートマップは日付と時間帯に応じたスコアを色で示していますが、特定のトレンドは見られません。このため、特定の期間における全体的な上昇や下降は識別できませんが、日中の特定の時間帯に応じた周期性がある可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップには明確な急激な変動や外れ値として認識できる部分はありませんが、明るい黄色（高スコア）と暗い紫（低スコア）の部分が隣接しています。この対比は、特定時間帯におけるスコアの変動の大きさを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡はスコアの大小を示しています。黄色が最も高いスコア（〜0.76）、紫が最も低いスコア（〜0.70）を示します。具体的には、スポーツイベントまたはアクティビティが特定の時間帯に強いパフォーマンスや参加を示していることがあります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯ごとに異なるスコアが見られます。これは、異なる時間帯に異なるレベルの活動や関心があることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– スコアの分布は一様ではなく、時間帯によって変動があります。特に朝から夕方にかけての特定の時間に高スコアが集中している可能性があります。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– 一般的に、人々は日中の特定の時間帯にスポーツ活動に参加することが多いことが示唆されます。ビジネスにおいては、これを利用して、広告やプロモーションを特定時間に集中させるなどの戦略を立てることができます。
– また、社会的には、一定の時間帯にコミュニティ活動が活発化する傾向がデータから読み取れるため、その時間帯を狙ったイベントの企画が効果的かもしれません。
この分析が役に立てば幸いです。その他詳細なデータがあれば、さらなる洞察が得られるでしょう。
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**:
– ヒートマップは3日間のデータを示しており、短期的な傾向を見るのに適しています。
– 日にちごとに異なる色が見られ、一定の周期性や大きなトレンドは認められません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に顕著な外れ値は見られませんが、7月2日には黄色の高スコアがあり、その前後と比べて急激な変動を示しています。
3. **各プロットや要素**:
– ヒートマップの色はスコアの値を示しており、紫から黄色への変化はスコアの増加を示しています。
– 青緑から始まり、最も高値で黄色に変わっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 3日間の時間軸に沿って、年齢層が16歳と19歳の2つのデータセットが視覚化されています。また、16歳での変動がより顕著です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各年齢層に基づく異なるスコアを示しており、特に16歳での急激なスコアの上昇が確認できます。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– スポーツパフォーマンスにおける特定の年齢層の短期的な急激な改善を示している可能性があります。
– 一部の年齢グループが特定の日において特異なパフォーマンスを示す要因を探ることが、トレーニングや育成プログラムの策定に寄与するかもしれません。
このような急激な変化を理解するためには、背景にある要因（例: トレーニング方法の変更、心理的要因、栄養状態など）の分析が重要です。
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:
1. **トレンド**
– 日付ごとのスポーツのWEI平均スコアを示すヒートマップです。色の変化からは、特定の日にスコアが大きく変動していることがわかります。例えば、紫から黄色への色の移り変わりはスコアの上昇、逆に黄色から紫への移り変わりはスコアの下降を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に2025-07-03に黄色のプロットが見られ、高いスコアを反映している可能性があります。この日は他と比べて顕著な変動が確認できます。
3. **プロットの意味**
– 色の濃淡がスコアの高さを示しており、紫は低スコア、黄色は高スコアを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 縦軸の時清帯（時）が8から19まで分かれており、時間帯によってスコアが異なっています。これにより、時間帯別のスコアの違いも観察できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 時間帯ごとにスコアが変わることから、特定の時間にスポーツ活動が活発になる可能性が示唆されます。
6. **人間が直感的に感じることと影響**
– ヒートマップの視覚的なわかりやすさから、どの時間帯と日に活動が最も盛んなのかが一目で理解できます。ビジネスや社会への影響としては、時間帯に合わせたスポーツイベントやマーケティング戦略の最適化につながるでしょう。また、健康促進の観点からも、どのタイミングで運動するのが効果的かの参考になります。
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からいくつかの視覚的特徴と洞察を引き出すことができます。
1. **トレンド**:
– ヒートマップには時系列データトレンドは直接的に示されていませんが、相関係数が変化することで間接的に時系列の情報を知ることができます。相関が高い（赤色）項目間は、同じようなトレンドを持つ可能性が高いです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 色が青くなっている相関（負の相関、例えば個人WEI（健康状態）と社会WEI（持続可能性と自治性））は、全体の相関関係から外れており、注意を払う必要があります。
3. **要素（色、密度など）の意味**:
– 色の濃さは相関の強さを示しています。赤が濃いほど正の相関が強く、青が濃いほど負の相関が強いことを示しています。
4. **時系列データの関係性**:
– 個人WEI（心理的ストレス）と個人WEI（経済的余裕）に強い正の相関（0.65以上）が見られます。これは、心理的ストレスが経済的状況と密接に関連していることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体的に個人の項目間での相関が強く、特に個人WEI平均と個人WEI（心理的ストレス）、個人WEI（自由度と自治）が0.89など高い相関を示しています。
– 社会WEI（共生・多様性・自由の保障）は総合WEIと0.77の強い正の相関があり、これが全体のWEIに大きく寄与していることを示唆しています。
6. **直感的な洞察やビジネス・社会への影響**:
– 個人の健康状態や心理的ストレスが他の項目と強い関連を持つため、個人の福利厚生やメンタルヘルスへの投資が総合的な向上に役立つ可能性があります。
– 社会における公平性や自治性への関心が高まると、総合WEIの向上につながる可能性があるため、企業や自治体はこれを考慮に入れるべきです。
このような相関ヒートマップは、どの領域に注力すべきかを視覚的に理解する手助けをし、戦略的な意思決定に役立てることができます。
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:
この箱ひげ図から得られる洞察を以下に示します。
1. **トレンド**:
– データは一般的に横ばいの傾向を示しており、特定のカテゴリで急激な上昇または下降は見られません。ただし、いくつかのカテゴリにはやや広い分布があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのカテゴリで外れ値が見られます。特に「個人WEI（経済的余裕）」と「社会WEI（共生、多様性、自由の保障）」では外れ値が存在しています。
3. **各プロットや要素**:
– カテゴリによって分布の形状が異なることがわかります。一部のボックスが縦に長く、散らばりが大きいことは、データのばらつきが大きいことを示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 同じ時系列データセット内のカテゴリが示されており、それぞれが独立して比較されています。特に「個人WEI」と「社会WEI」の多様な側面が比較されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 中央値が高いカテゴリもあれば、分布の幅が広いカテゴリもあります。幅の広いカテゴリは、参加者間のスコアの差が大きいことを示すかもしれません。
6. **人間が直感的に感じること、及び社会への影響**:
– 「個人WEI（心理的ストレス）」などのカテゴリが極端なスコアを持たないことは、一定の安定性を示唆しています。
– 分布の幅が広いカテゴリは、多様な背景や状況が存在する可能性があり、社会的影響を議論する際の重要なポイントになります。特に、「社会WEI（共生、多様性、自由の保障）」のようなカテゴリは、社会全体の多様性と包摂性を反映しているかもしれません。
このデータは、スポーツ関連の様々な要素を多角的に評価しており、社会的・個人的な要因がどのようにスポーツに影響を与えているかを理解するのに役立ちます。
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:
この主成分分析（PCA）グラフを見て、以下の洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– PCAはデータの線形トレンドや周期性を示すものではなく、データのばらつきやパターンを新しい軸で視覚化します。このグラフでは特定の時系列トレンドは見た目にはありませんが、データの分散の特徴を捉えています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値として目立つプロットはありませんが、データ全体が第1主成分と第2主成分の間で広く分布しています。特に左下と右上にプロットがあり、異なるパターンを示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 各ポイントは、おそらく異なる時間点やカテゴリ間の比較を示しています。主成分の軸に沿った位置は、観測されたデータがどのような変化を示しているかを表します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なるプロット間の距離から、異なるデータ点間の類似性や違いを示唆します。密集している部分があれば、似たような特徴を持つ点のグループ化（クラスタリング）を考慮できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分（寄与率0.39）がデータのばらつきの大部分を説明し、第2主成分（寄与率0.35）も重要な情報を含んでいます。この分布により、スポーツカテゴリの異なる要素がどの主成分に強く影響されているかを分析することが可能です。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間が直感的に感じられることとして、データの広がりから、各カテゴリが持つ特徴の多様性が認識できます。実際のスポーツ業界においては、これらの要素によってパフォーマンスや傾向を判断し、マーケティングや戦略立案の際に、特定の要素に対する戦略を立てる際に有用です。
全体として、このグラフはデータセットの多様な特徴を視覚的に示し、スポーツ領域におけるデータの潜在的なパターンを明らかにする一助となります。
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。