📊 データ分析(GPT-4.1による)
提供されたデータについての分析を行います。注目する点は、時系列の推移、異常値の検出、季節性とトレンド、項目間の相関、データ分布、PCAの結果です。
**時系列推移:**
– **総合WEIスコア**は、0.7から0.78の間で変動しています。特に、2025年7月2日の16:05に急上昇(0.7875)し、その後16:16には急落(0.69375)しています。この変動は、スポーツイベントや社会情勢の突然の変化、政策の発表などが考えられます。
– **個人WEI平均**も総じて0.675から0.775の範囲内で変動しています。個人の情緒や福祉関連の施策が影響を与える可能性があります。
– **社会WEI平均**は0.65から0.8まで変動し、7月2日の16:05に最高値を記録しています。公共政策や社会的イベント、報道などが関連した可能性があります。
**異常値:**
– 特に顕著な異常値は報告されていません。しかし、同じ日の比較的短時間での急激なスコア変動は、特定のイベントや短期的な影響を示唆しているかもしれません。
**季節性・トレンド・残差 (STL分解):**
– **長期的トレンド**は、短期間のデータでは明確ではありませんが、急激な上昇と下降を示すため長期的に何らかのイベントや政策が影響を与えている可能性があります。
– **季節性パターン**は短期間では特定しにくいですが、一般的にスポーツ関連の競技会シーズンや社会的イベントが影響を与えている可能性があります。
– **残差**は説明できない急変の要因であり、ランダムな短期間の影響を示す可能性があります。
**項目間の相関:**
– 相関ヒートマップを基にすると、**個人の経済的余裕**と**健康状態**、および**個人の自治の自由**の間には高い相関が期待されます(特にスポーツでの精神的健康状態)。各項目の関連が、ライブイベントの参加や健康増進活動に影響するでしょう。
**データ分布:**
– 箱ひげ図でのデータを見ると、各WEIスコアの範囲は比較的狭く、中央値はそれほど変動しません。しかし、個々の評価点での外れ値は一定の制御が難しい評価と活動に関連しているかも知れません。
**主要な構成要素 (PCA)**
– **PC1**(39%)と**PC2**(35%)は、合計でスコア変動の74%を説明しています。これらの要素は、個人の心理的ストレスや経済状況、健康状態の共通の背景要因が影響を及ぼしていることを示唆しています。スポーツイベントの参加やフィットネスの普及が、これらの要因によって左右されることを意味しています。
この分析は、スポーツ分野でのWEIスコアの変動要因を理解し、それを活用して政策や施策を多角的に見直すためのインサイトを提供します。特に、短期的な変動やスコア上下で表れる隠れた要因(イベント、政策、健康関連施策)の特定が重要です。
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
– **時系列の初期と後期でデータが集中**:最初のデータポイントは2025年中頃、次のデータは2026年に集中しています。これにより、データにギャップが見られます。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **急激な上昇**:2025年の前半に、紫色の折れ線(ランダムフォレスト回帰)が急上昇している。
– **予測の多様性**:予測結果が色々な手法で表示され、データのばらつきや不確実性が示されています。
### 3. 各プロットや要素
– **青色の実績点**:実績AIのデータを示し、過去の具体的な実績を表します。
– **灰色の範囲**:予測の不確実性を示し、予測がどの程度信頼できるかを示唆しています。
– **紫色、赤色、ピンク色の線**:それぞれ異なる回帰手法を示し、未来の予測を示しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 別々の色の予測線が、さまざまな予測手法による未来の推定を示し、その精度や手法の違いが強調されています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 現状では、データが期間内で二つのクラスタに分かれているため、全体的な相関や分布の分析は難しいですが、予測の信頼性にばらつきがあることが示唆されます。
### 6. 人間が直感的に感じることや影響
– **不確実性の高さ**:異なる予測手法が異なる結果を提供しているため、予測に対する不確実性を感じるかもしれません。
– **ビジネスや社会への影響**:スポーツ関連のビジネスでは、急激な変動やトレンドが価格設定やプロモーション戦略に影響を与える可能性があるため、これらの予測に基づいた戦略立案が重要です。
総合的に見ると、このグラフはデータのギャップや予測手法の多様性により、慎重な解釈が求められると言えます。
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:
グラフの解析を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 左側の青い点は2025年7月頃の実績データで、WEIスコアが高い範囲に散布されています。その後、予測データが示されていますが、次のデータは右端の方に移動しています。
– 予測結果(Xマーク)については、予測に基づいて様々な未来のWEIスコアが示唆されていますが、全般的には過去の実績と比較してスコアに低下傾向が見られます。
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が、実績と予測の間には大きなずれがあります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績のWEIスコアを示しています。
– 緑の円は前年の数値を示しており、これも比較的高いスコア範囲にあります。
– 紫色と緑のラインは、それぞれ予測の手法に基づいたスコアの下落を示しています。ランダムフォレスト回帰と決定木回帰に基づいた結果が下方に向かっています。
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の間に大きな変化があることから、モデルの予測が過去の実績と大きく異なる可能性があります。これが予測の不確実性を示しているとも考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測間に直接的な相関は見られないが、予測が下方向に異なることからモデルに何らかの改善余地がある可能性があります。
6. **直感的な洞察および影響**:
– 人間の直感的な感覚としては、未来のWEIスコアが下がるという予測結果は、パフォーマンスの低下を示唆しており、チームや個人の戦略変更を考慮すべきです。
– ビジネスや社会にも影響し得るため、さらなるデータとモデルの見直しが必要です。
このグラフからは、予測と実績のギャップを埋める手法の改善や追加データの収集が重要であることが見込まれます。
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
1. **トレンド**
– **実績データ(青色)**: 初期には横ばいの状態が見られ、全体的には WEI スコアはやや高い位置で安定しています。
– **予測データ(紫色、その他の色)**: 将来的には予測されるスコアが、主に0.8以上の範囲で高い傾向を維持しています。ランダムフォレスト回帰と決定木回帰の予測も同様に高く、予測精度が高いと考えられます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値や急激な変動は特に見受けられませんが、データが左右に分かれているため時系列が短く見える可能性があります。
3. **プロットの意味**
– **実績データ(青色)**: 実際に記録されたデータで、過去の WEI スコアを示しています。
– **予測データ(他の色)**: 将来のスコア予測を示しており、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)が用いられています。
– **前年データ(緑色)**: 過去の同時期データを比較のために示しています。
4. **時系列データの関係性**
– 実績データと複数の予測モデルとの間で一定の相関があります。実績が高い状態での予測も高く、予測のレンジは狭いように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 予測モデル間には類似した傾向が見られ、実績に対するモデルの信頼性が高いことを示唆しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– スポーツ分野における社会的な評価が一貫して高く保たれている状況が見て取れます。実績と予測が一致していることから、データを利用した計画が順調に進んでいる印象を受けます。社会またはビジネスでは、自信を持った将来計画が立てやすく、ステークホルダーに対して安心感を与えられるでしょう。この調子が続くならば、スポーツの社会的な影響力も高まる可能性があります。
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:
### グラフ分析の専門家として
1. **トレンド**
– **上昇トレンド**: グラフの最後の部分に位置する緑の点は、以前よりも高いWEIスコアを示しています。これは、経済的余裕の向上を示唆している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– **外れ値の存在**: 特に顕著な外れ値は見られませんが、予測モデル(線形、決定木、ランダムフォレストの異なる予測値)が実績値から多少の違いを見せています。
3. **各プロットや要素**
– **実績(青い点)**: 初期の3か月間の実際のWEIスコアを示しています。
– **予測(紫の線)**: 各予測モデルが示す異なる未来の値の範囲を示しています。直線、決定木、ランダムフォレストによる異なる予測手法を利用しているようです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– **関係性**: 予測値(色別に示される)が実際の過去の値からどのように異なるかを視覚化してあり、予測範囲も示されています。これにより、異なる予測手法がどのようにWEIスコアの変動を見積もるかが把握できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 予測モデルと実績値の差異があるため、個々のモデルの精度を評価する必要があります。
### 直感的なAIとしての洞察
– **感覚的な反応**: 緑の点で示される最近の上昇は、見た人に希望を与えるかもしれません。特にスポーツ分野においては、個人の財政状況の改善は、パフォーマンスやチームへの貢献度とも関連付けられそうです。
– **ビジネスや社会への影響**
– スポーツチームや関連ビジネスは、これらのデータを利用して選手やスタッフの支援計画を策定するかもしれません。また、経済的に余裕のある選手が増えることは、スポンサーシップ契約やマーケティング活動にとっても有利に働くでしょう。
この分析を通じて、異なる予測手法の比較がどれほど重要かが理解でき、より良い戦略的意思決定につなげるための基礎が得られます。
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:
以下がグラフ分析および洞察です。
1. **トレンド**:
– 左側のデータにおいて、実績のスコア(青い点)は横ばい傾向を示し、その後わずかに上昇しています。
– 予測(紫色の線)は急激に上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に目立った外れ値や急激な変動は見られませんが、予測の急激な上昇は興味深い変動です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績値を示しており、健康状態の安定を表しています。
– 緑色の点は前年のAIによる比較を示し、予測と実績の一致やズレを評価するために重要です。
– 紫色の線(ランダムフォレスト回帰)は、より高い予測値を示し、将来的な健康状態の改善を示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績(青い点)と各種予測(紫色のライン)は独立していますが、紫色ラインの急上昇が他の予測データと異なるトレンドを形成しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 現段階で実績と予測の明確な相関は見られないものの、今後のデータ追加によって関係性が明確になる可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 直感的には、健康状態は安定しているものの、予測によるポジティブな改善が示唆されており、モチベーションを高める材料となり得ます。
– スポーツや健康に関連する業界においては、予測の精度向上が新たなトレーニングプランや健康管理方針の策定に役立つ可能性があります。
このグラフからの洞察は、個人の健康管理だけでなく、スポーツ科学の分野における新しい分析手法の可能性を示すものでもあります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフには360日間のデータが表示されていますが、視覚的に得られるトレンドは限定的です。最初の期間に実績データ(青)は比較的安定しており、その後の予測(紫の線)では急激な下降が見られます。
– 過去のデータと比較した現在の位置(緑色の点)を見ると、やや減少傾向にあるようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– ランダムフォレストによる予測(紫の線)が急激に下降しており、これは著しい変動として注目されます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点: 実績データを示し、特定の期間内に安定しています。
– 紫の線: ランダムフォレストによる予測で急激な下降を示唆。
– 緑の点: 前年の比較を示しており、期間が進むにつれてやや低下しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 現在の実績データと予測データが大きく異なっており、将来的にストレスレベルが低下する可能性を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– グラフ全体を見ると、異なる方法での予測が大きく異なり、特にランダムフォレストと他の方法との間に食い違いがあります。この違いを探ることで、ストレス予測の精度を向上させる手がかりが得られるかもしれません。
6. **人間が直感的に感じることと社会への影響**
– 明確な下降予測が示されているため、この場合、心理的ストレスが減少しつつあると感じられます。この変化は、トレーニングやケア対策が効果を示している可能性を示唆し、個人のパフォーマンス向上に寄与するかもしれません。
– ビジネスとしては、メンタルヘルスケアの施策の効果を評価する指標としてこのデータを活用することが考えられます。また、予測データを元に更なる介入策の検討や計画を立てることが重要です。
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:
以下にこのグラフの分析を示します。
1. **トレンド**:
– 実績(青い点)は約0.6から0.8の間で推移し、急激なトレンドは見られません。
– 予測値(赤いバツと紫の線)は複数の回帰モデルで示されていますが、明らかな一貫した上昇または下降は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に大きな外れ値や急激な変動は見られませんが、予測値が実績をやや逸脱していることが確認できます。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績値を示し、データの信憑性を示しています。
– 赤いバツは予測値であり、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)に基づく予測がプロットされています。
– 緑の点は前年の比較データを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– データは時間とともに横ばいであるため、現時点では各モデルの予測精度に大きな差異は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 現時点でのデータでは、実績と予測の間に明確なパターンや相関は見られません。
6. **直感的な感じと社会・ビジネスへの影響**:
– このグラフからは、実績値が安定していることを示しています。予測結果がその安定性に合致しているため、現行の戦略を継続することが妥当かもしれません。
– スポーツにおける個人の自由度と自治に関するスコアであることから、個人のパフォーマンスや満足度を維持していることが予想され、変化がないことがむしろポジティブな影響を及ぼす可能性があります。
この分析に基づき、データのさらなる追跡や分析が必要になる場面では、実績値と予測モデルを比較し、精度向上のポイントを探ることが考えられます。
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:
1. **トレンド**:
– グラフの左側には、最初の数か月でWEIスコアが上昇している趋势が見られます。その後、各時点で計測されているスコアは一定の範囲内に収束しているようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績値(青いプロット)が下方に分布しており、予測値(紫色)が上方に顕著に現れる地点があることから、急激な変動または外れ値が存在する可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績AIによるスコアを示しています。
– 緑色の点は前年の同比較を示しており、年度が変わるごとにデータが追加されています。
– 灰色の範囲は予測の信頼区間を示し、予測の不確実性を示唆しています。
4. **時系列データの関係性**:
– 実績と予測が乖離している地点があるため、モデルの精度や外部要因が影響している可能性があります。特にランダムフォレスト回帰による予測値が目立っています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測の間に一定のバラツキがあるものの、全体的に予測が過大評価する傾向が見られます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間はこのグラフを見て、実績と予測の乖離に注目し、予測モデルの見直しや改善を検討する必要があると感じるかもしれません。
– ビジネスにおいては、精度の高い予測が必要とされる分野では、これに基づいた戦略的修正が求められます。
– 社会的には、このデータがスポーツにおける公平性や結果の予測可能性に寄与する可能性があり、予測の精度向上に向けた取り組みが重要になります。
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:
### グラフの視覚的特徴と分析
1. **トレンド**
– グラフの最初期(2025年7月頃)は、WEIスコアが約0.85から1.0に急上昇した後、横ばいになっています。それ以降のデータは2026年7月頃に再び観測されていますが、こちらははっきりとした変動は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年の初期に急激な上昇がありますが、それ以外に目立った変動や外れ値はありません。
3. **各プロットや要素の意味**
– **実績(実績AI)**は青い点で表示され、観測データのポイントを示しています。
– **予測(予測AI)**は赤い×で示されており、予測されたデータポイントを示していますが、値はグラフ上で見受けられません。
– **比軸AI**は緑色の丸で示され、2026年7月に何らかの指標で観測されたデータを示しているようです。
– 線や色の違いで示されるその他のグラフ要素は、異なる予測手法(線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰)のモデルを表しており、これらが矢印や線として描かれています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データのみが短期間で観測され、予測データと連動してはいないようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 時系列的に見ても、観測データは他の指標や予測データと相関関係を分析できるほどの情報が提供されていません。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間が直感的に受け取る印象としては、数ヶ月の観測後にデータ収集が途切れていることが違和感として感じられるかもしれません。また途中の予測データが視覚化されていない点も解釈しづらいと感じます。このようなデータから、スポーツの持続可能性や自立性を測る試みの初期段階か、予測がまだ展開されていないか、分析方法が見直されている可能性が考えられます。
ビジネスや社会への影響としては、観測期間の短さから、統計的な信頼性を持たせるための追加データ収集や、モデルの検証が必要な段階と解釈できます。データの間隔や頻度が増えることで、より詳細で信頼性のある洞察が得られる可能性があります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフは、2つの時期に分かれているようです。最初の時期では、WEIスコアは約0.6から0.8の範囲内で推移しています。後半の時期では、データが間隔を空けて散在しており、0.7まで低下しているようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフ全体には大きな外れ値は見当たりませんが、データが大きく変動した部分や予測の範囲外にあるプロットは見当たりません。
3. **各プロットや要素の意味**
– **青色の点(実績AI)**は、実際に観察されたデータを示しています。
– **赤いバツ(予測AI)**は、予測されたデータポイントで、直線的にプロットされています。
– **緑の点(前年と比較AI)**は、前年のデータと比較するためのポイントです。
– **紫色と水色の線(予測の範囲)**は、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。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測データが近い位置にプロットされているため、予測モデルが比較的一致していることがわかります。予測の範囲は狭く、モデルの予測精度が高いことを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績AIと予測AIの間にある程度の相関性が見られます。予測モデルは過去のデータに基づき現状をよく捉えていますが、比較的少ないデータポイントのため、全体のトレンドを完全に把握するのは困難かもしれません。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**
– このグラフから、人々は教育機会や社会基盤におけるスポーツカテゴリーの安定性を直感的に理解するかもしれません。一定期間でのスコアの安定性は、特定の方針やプログラムが効力を発揮している可能性を示唆します。また、予測が安定しているため、政策策定においてリスクが低いと感じるかもしれません。
このデータを活用することで、戦略的な意思決定がサポートされ、ビジネスおよび社会の基盤強化に貢献する手立てが考えられます。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– **実績(青点)**: 時間の経過とともにスコアがやや上昇しています。特に初期のデータポイントで大きな変動があります。
– **予測(赤X)と前年度(緑の丸)**: 時系列の後半に集中しており、変動は少ないです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の青い実績点において、他のデータポイントからの急激な変動があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– **実績(青)**: 実際のデータを示しており、初期には変動があります。
– **予測(Xと線)**: 異なる予測手法(線形回帰、決定木、ランダムフォレスト)で未来のスコアを予測しています。線形回帰と決定木の予測はほぼ横ばいですが、ランダムフォレストは少し上昇傾向があります。
– **前年(緑の丸)**: 過去の基準として比較のために示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測モデルによるデータと実績データの間には多少のズレが見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績の初期の変動が大きいのに対し、予測モデルのデータは安定しているため、外的要因が初期のデータに影響していると考えられます。
6. **直感的な洞察と影響**
– 初期の実績データから、短期的には変動があるものの、長期的には安定したスコアが期待できることを示しています。
– スポーツ業界において、共生・多様性・自由の保障が徐々に向上している可能性があります。
– ビジネスや社会において、これらの指標がさらに改善されることで、より包括的で寛容な環境が期待されます。予測モデルで示されている安定性は、制度や政策がしっかりと機能していることを示唆しています。
この分析から、社会的指標の向上を目指す努力が成果を上げ始めており、今後の政策立案やビジネス戦略の策定に役立てることができるでしょう。
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:
以下は、この総合WEIスコア時系列ヒートマップから得られる分析です。
1. **トレンド**:
– 日付ごとに色が変わっており、これは各日時のスコアが変動していることを示しています。
– 色の違いは、時間が経つにつれてスコアに違いがあることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の日付や時間帯で急激に色が変わっている場合、急激な変動の可能性があります。
– 対象の期間内で、特に目立つ色(例えば、非常に明るい黄色や暗い紫)は外れ値を示しているかもしれません。
3. **各プロットや要素**:
– 色の強さとスコアが関連しています。明るい色(黄色)は高いスコア、暗い色(紫)は低いスコアを示しています。
– 時間帯ごとに異なる色が表示されており、スコアが日内でどう変化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**:
– このグラフでは、複数の日付があり、それぞれの日付について複数の時間帯があります。各日付ごとにスコアの変動パターンが見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 色のグラデーションを見て、スコアがある程度の範囲内に収まっていることがわかりますが、外れ時間帯ではスコアが大きく変動している可能性があります。
6. **直感的な感じ、およびビジネスや社会への影響**:
– このヒートマップを直感的に見ると、特定の日付や時間帯にスポーツカテゴリにおける活動や関心が特に高まる可能性を示唆しています。
– これに基づき、マーケティングやイベントのタイミング調整、リソース配分の最適化など、実務的な戦略へ活用することで効果を上げられるかもしれません。
このように、ヒートマップを用いることで、詳細の時系列分析やパターンの認識が可能となり、戦略的な意思決定に役立てることができます。
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:
以下のヒートマップの分析を行います。
1. **トレンド**:
– 縦軸(時間帯)と横軸(日付)に分かれており、それぞれのセルが特定の時間帯の日ごとのスコアを示しています。
– 全体的に時系列で一定のパターンや周期性は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 色の変化が顕著な場所として、7月2日の16時台が非常に明るい黄色になっており、他の時間帯と比較してスコアが高いことを示しています。これは際立った外れ値と考えられます。
3. **各プロットや要素**:
– カラーマップは、色の濃淡でスコアを示しています。暗い部分は低いスコア、明るい部分は高いスコアを示しています。
– 19時台は全体を通して比較的スコアが安定しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 日ごとのスコア比較が行えるが、全体として特定の時間帯が他と比べてスコアが高い、または低いといった具体的傾向は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各データポイントは日付と時間帯の組み合わせでスコアを持っていますが、もっと長期的な傾向や周期性は現れにくい。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 人間がこのヒートマップを見た際に直感的に感じることは、特定の日と時間でどのようにスコアが変動するのかを視覚的に確認することです。
– 例えば、7月2日の16時台の高いスコアは、特別なイベントや異常事態が起こった可能性があると捉えられるため、さらなる調査が必要です。
– ビジネスの観点からは、特定の時間帯のアクティビティを評価するための指標を提供し、リソース配分の最適化に寄与するかもしれません。
このヒートマップは、視覚的に個々の期間や時間のパフォーマンスを分析し、異常値を特定して背景を調べるための出発点を提供します。
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:
以下は、与えられたヒートマップに基づく視覚的特徴と洞察です。
1. **トレンド**:
– 短期間のスパン(3日間と時間単位)でのデータであるため、長期的なトレンドを分析することは難しいですが、各日付と各時間帯に異なるウェイトが存在しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップにおいて、黄色の高い値と紫の低い値の違いが顕著です。特に、黄色のプロットは急激に変化していることを示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡は社会的WEI平均スコアの高低を示しています。色が濃いほど低スコアを示し、明るくなるほど高スコアを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 日付ごとに時間帯に応じた活動や関心の変化が見られ、特定の時間帯における変化が連続的でないことが示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯(例: 18時および19時)における高スコアと低スコアの交互の出現は、何らかの周期的な活動がある可能性を示しています。
6. **直感的洞察とビジネスや社会への影響**:
– イベントや活動が特定の時間帯で活発化している場合が考えられます。これにより、スポーツに関連したビジネスは、時間帯に応じたマーケティング戦略を立案できる可能性があります。
– 高スコアの時間帯を利用して、ユーザーのエンゲージメントを高める施策などを企画することが考えられます。
このヒートマップは、社会的な関心や活動が短期間でどのように変化しているのかを視覚的に捉えるのに役立ちます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド(上昇、下降、横ばい、周期性など)**
– ヒートマップ形式のため、直接的なトレンドは視覚化されていませんが、相関性の強さを示す濃淡があります。濃い赤が高相関、濃い青が低相関または負の相関を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値や急激な変動は相関ヒートマップでは明示されません。しかし、負の相関が異常や特異な関係を示す可能性があります。
3. **各要素(色、密度など)が示す意味**
– 色の濃淡は相関係数の強さを示しています。赤が正の相関、青が負の相関を示します(色の強さでその度合いが異なる)。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**
– 時系列データ自体はここでは直接表示されていませんが、個人と社会に関するWEI(Well-being Indicator)の項目間で相関が示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「総合WEI」と「社会WEI(共生・多様性・自由の保障)」は高い正の相関(0.77)を有しています。
– 「個人WEI(心理的ストレス)」は他の多くの個人WEI項目と正の相関を示していますが、社会的項目とは比較的低い相関を示しています。
– 負の相関が見られる例として、「個人WEI(健康状態)」と「社会WEI(社会基盤・教育機会)」の間の-0.39があります。
6. **直感的に感じるであろうこと、ビジネスや社会への影響に関する洞察**
– 多くの項目で正の相関が多数存在することから、スポーツや個人の健康に関わる指標は相互に連動していることが感じられます。
– ビジネス面で考えると、個人の心理的ストレス軽減が他の個人の幸福度に波及する可能性があるため、心理的幸福を増進するプログラムがスポーツ組織の成功に寄与することが示唆されます。
– 社会的なインパクトとして、社会WEIと個人WEIの高い相関は、地域社会や政策が個々人の幸福に直接影響を与えうることを示しており、政策立案において重要な指標となります。
全体として、このヒートマップはスポーツカテゴリーにおけるウェルビーイングの関連性を視覚的に把握するための重要なツールであり、個人と社会の幸福の関連性を深く理解する手助けになります。
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:
この箱ひげ図は、スポーツカテゴリにおける各「WEIタイプ」についてのスコア分布を比較しています。以下に洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 各WEIタイプの分布は横並びのため、特定のトレンド(上昇や下降、周期性)は直接示されていません。ただし、各グループ間でスコアの中央値や内部の分布の幅が異なることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「個人WEI(心理的ストレス)」および「社会WEI(共生、多様性、自由の保障)」で外れ値が見られます。これらは標準的なスコア範囲から外れており、特別な要因が影響している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– ボックスの上下はそれぞれ1四分位と3四分位を示し、中央値がボックス内に示されています。髭はデータの範囲を表し、外れ値がプロットされています。色分けは視覚的に各カテゴリの差を強調しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 単一の時系列でなく、異なるWEIタイプのスコアが一緒に示されているため、直接的な時系列分析はできませんが、各タイプ間の比較が可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人WEI(感覚環境)」や「社会WEI(持続可能性と自律性)」では、比較的分布が狭く、安定したスコアを示しています。一方で、他のタイプでは幅広い分布を示しており、バラつきが大きいことがわかります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 各WEIタイプのスコアは、スポーツカテゴリーの異なる要素の成功や成果を示すことができます。例えば、ストレス管理に課題があることや、社会的公平性がよりよく保たれていることなど、組織や政策への具体的なフィードバックとして利用できるでしょう。ビジネスや社会にとって、これらのデータは、ウェルビーイングや社会的責任に対する取り組みの評価として重要です。
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)のグラフから得られる洞察を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 各データポイントは異なる場所に分布しており、明確な上昇、下降、周期性は見られないようです。よって特定のトレンドは存在していませんが、データが均等に分布している印象です。
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受けられません。すべてのデータポイントがグラフの中心付近に密集しているため、外れ値と考えられるポイントはありません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各データポイントは、主成分1(x軸)と主成分2(y軸)に基づく異なるスポーツカテゴリの要素を示していると考えられます。
– 主成分1は全体の39%、主成分2は35%の分散を説明しています。これにより、データのばらつきが比較的少なく、コンパクトに集約されていると考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データとしては、360日間のデータが考慮されていますが、個々のポイントがどの地点に対応するか不明確です。そのため、この関係性について具体的な分析は難しいです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 相関があるとは言いにくいですが、データの広がりは比較的均等に見えます。主成分間での強い相関はないかもしれませんが、全体的な分布が示唆する点として、特定のパターンに偏らない多様性があると言えます。
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、各データポイントが一貫して特定のスポーツの特性(例えば、競技種目ごとのパフォーマンス要素)を捕捉しているのではないかと考えられます。
– ビジネスや社会的には、多様なスポーツカテゴリに内在する構成要素を理解することで、トレーニングプログラムの設計や資源の最適配分などに応用可能です。この分析により、特定のスポーツ種目が他の種目とどのように比較されているかについての新たな視点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。