📊 データ分析（GPT-4.1による）
この30日間のスポーツカテゴリにおけるWEIスコアデータを分析すると、以下の重要な傾向と洞察が得られます。
### 時系列推移
– **総合WEI**:
– 初期値は0.71875（7月1日）で、その後小幅な上昇と下降を繰り返しています。特に7月2日の午後（0.7875）には一時的に高いスコアを記録していますが、その後すぐに低下しており、不安定な推移が見られます。
– 総合的なトレンドとしては、一定の範囲内での変動ですが、全体的には大きな変化は見られず、おおむね横ばいです。
– **個人WEI平均および社会WEI平均**:
– 個人WEIは0.725から始まり、ごく小さなアップダウンを見せながら推移しています。
– 社会WEIは開始時の0.7125から始まり、7月2日午後に一時的に0.8まで上昇した後に下降しています。こちらも総じて横ばい傾向です。
### 異常値
– データセット内に明確な異常値は検出されていません。ただし、7月2日の午後の高スコアは特異な事象の可能性を考慮に入れる必要があります。
### 経済的余裕等の詳細項目推移
– **経済的余裕**: 比較的一定（0.75周辺）で安定しているが、7月2日午後に上昇しているのが目立ちます。
– **健康状態**: 概ね安定して高いスコア（0.8以上）を維持しています。
– **心理的ストレス**: 最も変動が少ない項目で、一貫して0.6から0.65の範囲を推移しています。
– **自由度と自治、社会基盤、持続可能性**: ある程度の変動は見られるものの、極端な変化は見られません。
### 相関と主要な構成要素
– **相関**: 各項目間の単純な相関において、特定の詳細項目が他の項目に強く影響を与えていることは確認されませんが、経済的余裕や社会的持続可能性は、他項目とも一定の相関を持っている可能性があります。
– **PCA分析**: PC1（寄与率0.40）とPC2（寄与率0.35）が主要な変動要因として示されています。これにより、経済的状況や健康が全体のWEIスコアにおいて大きな影響を与えていることが示唆されます。
### データ分布
– **箱ひげ図分析**: 大きなばらつきや外れ値は観測されません。中央値付近に多くのデータが集中していることから、極端な変動が少ないことを示していますが、一部のケースで上昇傾向が観察されます。
### 検討すべき背景要因
– **イベントや社会情勢**: スポーツのカテゴリにおいて、特定の日にイベントやニュースがあった可能性があります。7月2日午後における一時的上昇は、特定のイベントや状況の影響が考えられます。
– **季節性・周期性の不在**: データ内で明確な周期性や季節性は見られず、説明できない残差成分も発見できませんでした。
全体として、スポーツカテゴリのWEIスコアにおける重要な推移は小規模で安定しており、極端な変動や異常値は観測されていません。細かい変動はありますが、長期的なトレンドは見られず、個別の社会状況や日々の出来事が微細な影響を与えている可能性があります。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は初期の数日に限られており、一定の範囲で変動しています。これに比して、予測データは全体的に横ばいまたはわずかに上昇傾向が見られます。線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の全ての予測ラインは、なだらかな上昇を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データの中に明確な外れ値や急な変動は見られません。すべてのデータポイントが比較的近接しており、一貫性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点（実績）は実際のデータを表しており、初期数日間にわたって観測されます。
– 灰色の帯は予測の不確かさの範囲を示しており、xAI/3σで定義されています。予測範囲は狭く安定しており、信頼性が示唆されています。
– 複数の回帰手法（線形、決定木、ランダムフォレスト）の予測ラインが近接していることから、各モデルの予測が一致していることを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測のデータは重ならず、実績は過去の数値に限られており、予測は30日間にわたって延長されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの期間が短いため、全体の分布や相関性は分析が難しいですが、予測が示す傾向は安定性と一貫性を持っています。
6. **社会への影響と洞察**
– 実績データが限られている一方で、予測データが示す安定したトレンドは、スポーツ分野における特定のパフォーマンス指標に対する拡張、もしくは継続的成長を示唆しているかもしれません。
– このデータがスポーツのブランドパフォーマンスやチームの実績を測る指標であるとすれば、その安定性はスポンサーシップやマーケティング戦略にとっての重要な因子となり得ます。
全体として、このグラフは短期間の実績とその後の予測により、スポーツ業界における特定の動向の兆候を把握するための価値あるツールとなります。安定した予測により、リスク管理や戦略の策定に活用できるでしょう。
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:
## グラフの分析
1. **トレンド**:
– 色の付いた点群（実績AI）は、初期の数日間に集中しており、その範囲内で若干の変動があります。期間を通じて全体のトレンドは一定しています。
– 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、全体として横ばいまたはわずかに下降しているように見えますが、急激な変動は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データの中に顕著な外れ値は見られません。全てのデータポイントは、かなり狭い範囲に収まっています。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績データを示しており、一定の範囲内に集中しています。
– 灰色のエリアは予測の不確かさを示し、かなり広い範囲をカバーしていますが、中心付近は実績値と一致しています。
– 各予測曲線は、わずかに異なる形でデータを追従していますが、大きく異なる予測を示しているわけではありません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測（特にランダムフォレスト回帰）は、かなり一致していますが、実績データの時間範囲が短いため、長期的な傾向を判断するのは難しいです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは集中度が高く、非常に安定したパフォーマンスを示しています。
– 予測の範囲は広がっていますが、推測される値は常に一定の範囲内にあります。
6. **人間の直感とビジネスや社会への影響**:
– スポーツカテゴリでのこの指標の安定性は、個人のパフォーマンスが短期間で大きく変動しないことを示唆しています。
– 企業やコーチなど、パフォーマンスの安定性を重視する立場にとっては、現在のトレンドは安心材料になり得ます。
– このグラフから得られる直感は「信頼できる一貫性」と「少数のデータに対する安定性の確認」であり、長期的なリスクよりも現在の安定性を重視する視点を提供していると言えます。
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:
### グラフからの分析と洞察
1. **トレンド**:
– 実績データ（青のプロット）は、最初の数日間に集中的に存在し、その範囲は0.6から0.8の間です。
– 線形回帰（紫）はわずかに上昇しており、法線木回帰（マゼンタ）とランダムフォレスト回帰（シアン）は横ばい傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データに際立った外れ値や急激な変動は見られません。データポイントは比較的均一に分布しています。
3. **各プロットや要素**:
– 青のプロットは実績データを示しており、初期の集中的なデータ収集を示しています。
– 赤のバツ印は予測データポイントで、予測区間内に正確に位置します。
– 3種類の回帰モデル（線形、法線木、ランダムフォレスト）は異なる予測の傾向を示しており、それぞれの予測の違いを把握することができます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測モデル間で、線形回帰はわずかに上昇の傾向を示す一方、他の2つのモデルは横ばいです。これは異なるモデルが異なる未来のデータパターンを予測していることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データが密集していることから、データの一貫性が伺えます。予測モデルの範囲内にほとんどのデータが収まっており、モデルの精度は比較的高いと考えられます。
6. **直感的な認識と影響**:
– 人々はこのグラフから、実績データの安定性と予測の信頼性を感じるでしょう。異なる予測モデルの活用により、将来の結果についてより多角的に理解することができ、スポーツ業界においても戦略的な意思決定が可能になります。特に、一貫性のあるパフォーマンスが維持されていることは、健全な市場や体制の存在を示唆します。
#### まとめ
このグラフは、スポーツにおけるWEIスコアの安定性を強調しており、予測モデルを通じて将来の展望を検討する際に有用なツールとなります。戦略的計画やパフォーマンス評価に役立つでしょう。
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:
### 視覚的な特徴と洞察:
1. **トレンド**
– 実績（青）は、期間の最初の方に集中し、少しの変動がありますが、全体的には横ばいです。
– 予測（各回帰手法）は、全てが同じ一定の値を示しており、変動はないようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データの中にはわずかな変動がありますが、大きな外れ値はありません。
3. **プロットや要素の意味**
– 青色の実績データは、実際の経済的余裕（WEI）のスコアを示しています。
– 灰色の帯は、予測値の不確かさ範囲を示しており、ここへのデータの収まり具合が確認できます。
– 予測ライン（異なる色）は、各回帰手法による予測を示しており、その中でも線形回帰が特に顕著です。
4. **複数の時系列データの関係**
– 異なる回帰手法による予測ラインはすべて重なっており、実績データの変動よりも高く安定しているため、現実のデータは予測よりも安定していない可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績のデータが予測の不確かさ範囲に収まっているため、予測モデルは実績データをある程度反映していると考えられます。
6. **直感的な洞察と影響**
– このグラフを見ると、人々はモデルが非常に安定した予測を提供していることに安心感を覚えるかもしれません。しかし、実際のデータが変動する可能性を考慮する必要があります。
– ビジネスにおいては、予測に依存するとリスクがあり、したがって実績データを慎重に監視し、ずれがある場合はモデルの見直しが必要です。
– 社会的には、経済的余裕の変動を見落とさないようにすることが重要です。特にスポーツ分野では、選手のパフォーマンスやスポンサーシップに影響を及ぼす可能性があります。
この情報を基に、さらなる詳細な分析や調整を行うことで、より信頼性の高い予測が可能になるでしょう。
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:
このグラフは、個人の健康状態を示すWEIスコアの30日間に渡る推移を表しています。以下はその分析です。
1. **トレンド**：
– 実績（青い点）には大きなトレンドは見られず、開始時点では安定しています。
– 線形回帰（マゼンタ）とランダムフォレスト回帰（紫）は、時間とともにスコアが微増する傾向を示しています。
– 決定木回帰（緑）は開始時点から一定のスコアで推移しています。
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特に見られません。
3. **各プロットや要素の意味**：
– 青い点は実際の健康状態のデータポイントを示しています。
– グレーのシェーディングは予測の不確かさ範囲を示し、その間にほとんどのデータが収まっています。
– 各回帰モデルは異なる予測を行っており、それぞれの手法による予測の違いを視覚化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**：
– 実績データには大きな変動は見られないものの、各回帰手法はデータの見方に応じた異なる予測を提示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**：
– 線形回帰とランダムフォレスト回帰の傾向が類似していることから、時間経過とともにスコアがわずかに上昇する予測を示しています。
6. **直感的な洞察と影響**：
– 実際のデータが安定しているのに対して、予測モデルは異なる結果を示しています。
– 人間にとって、実績データが安定していることは安心感を与えますが、モデル予測を見ると改善の余地があると考えるかもしれません。
– ビジネスや社会への影響として、安定した健康状態の維持が重要であり、異なる予測モデルが異なった示唆を提供することで、より多面的な健康管理の戦略が立て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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– 実績（青い点）は、初期の数日間で0.6付近を維持しています。予測（赤いバツ印）もほぼ水平に推移しており、全体としては横ばいの傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 現状、明らかな外れ値や急激な変動は見られません。データは比較的一貫しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績を表し、赤いバツ印はAIによる予測値です。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示し、これはデータがその範囲内で推移していることを示しています。
– 紫の線（線形回帰）は下降トレンドを示し、ランダムフォレスト回帰も同様です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測値と実績は初期では一致しており、予測範囲内に収まっています。しかし、線形回帰とランダムフォレスト回帰は予測値が時間と共に下降することを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 現時点で、実績データに特定の周期性や相関関係は認められませんが、予測モデルは異なるトレンドを示しているため、注意が必要です。
6. **人間が直感的に感じること、および影響**
– スコアが横ばいであることから、心理的ストレスが安定していると感じられますが、予測モデルの一部は将来的な低下を示唆しています。これは、ストレス管理やパフォーマンスの向上に向けた取り組みを早めに開始するための警告と解釈できます。
– ビジネスや社会への影響として、安定したストレスレベルは現在の対策が効果的である可能性を示しますが、将来のリスクを考慮し、事前に計画を立てることが重要です。
全体として、現在のデータは状況が比較的安定していることを示していますが、予測モデルは将来の変化を示唆しています。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 実績データ（青の点）は、最初の数日間で0.7〜0.8の範囲内にあります。その後、データポイントがないため、後続の動きについては不明です。
– 予測（赤の×印）についてはデータが表示されていません。
– 予測ライン（灰色、緑、青、ピンク）は、それぞれ異なる回帰モデルによるもので、安定しており、ほぼ平行に保たれています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データの中に目立った外れ値は見られません。すべてが集中的に最初の期間に分布しています。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青の点は実績値を示し、最初の数日に集中しています。
– 予測の不確かさの範囲（×AI/3σ）が表示されていますが、この不確かさがどれだけ実績値と合致するかは明確ではありません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 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）のアウトプットはほぼ同一の結果を示しており、モデル間の大きな違いは見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データの分布に関する比較は難しいですが、初期データだけ確認する限りでは、一貫性があるように見えます。
6. **直感的な感じと影響**:
– データは初期の数日間に集中し、その後の予測は非常に安定しています。このことから、スポーツにおいても安定したパフォーマンスが予測されている可能性があります。
– ビジネスや社会への影響として、パフォーマンスの安定性はプランニングにおける信頼性を向上させる可能性があります。安定したパフォーマンスは、予測に基づいた戦略的決定を支えるでしょう。
このような安定したデータは、長期的に見た場合、安全な投資や計画を立てる上で有意義です。
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:
### グラフ分析および洞察
1. **トレンド**
– 実績のデータ（青い点）は7月初旬に集中しており、水平な傾向を示しています。
– 線形回帰（紫色のライン）は、斜め上昇トレンドを示しており、社会WEIスコアが時間とともにわずかに向上する予測をしています。
– 決定木回帰（赤ライン）とランダムフォレスト回帰（ピンクライン）は、ほぼ水平で横ばいのトレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 現在のデータには明確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で、短期間内に集中して観測されています。
– 予測の不確かさ範囲（灰色のシェーディング）は予測のばらつきを示し、モデルの信頼性を示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 線形回帰がわずかな上昇トレンドを示す一方で、他の二つの回帰（決定木回帰とランダムフォレスト）は横ばいを示しており、モデル間での予測の違いがあることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 青い点が密集していることから、実際のデータが特定の範囲に集中しており、予測よりもデータのばらつきが少ないことが示唆されます。
6. **直感的に感じることと社会への影響**
– グラフ全体として、現在のスポーツカテゴリにおける公平性と公正さへの取り組みが、安定しているか、ゆるやかに改善されている可能性があると感じられます。
– 社会的には、わずかな向上トレンドが示されていることから、政策や介入の効果が現れている可能性がありますが、予測の不確かさも考慮する必要があるでしょう。ビジネスや政策の計画を立案する際は、モデルの違いによるバラつきを理解することが重要です。
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:
### グラフ分析と直感的な洞察
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）は比較的一定であり、数値のばらつきは少ないです。
– 予測の線形回帰（紫色）は下降トレンドを示しています。一方、他の予測モデル（法定木回帰とランダムフォレスト回帰）は一定の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**:
– 青い点は実績のデータを示します。
– 赤いバツ印は予測のデータポイントですが、実績データと予測の一致は確認できません。
– 各予測モデルは異なる回帰手法を採用しており、それにより異なるトレンドを示しています。線形回帰は単純な下降トレンド、法定木回帰とランダムフォレストは安定したトレンドを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと各予測モデルの間には目立った相関は見られませんが、モデルの選択によって将来のトレンドに対する期待が異なることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データ自体はおおよそ均一に分布していますが、予測データはそれに対して異なる方法で解釈されています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 実績データが安定しているため、現状維持が期待される可能性があります。しかし、線形回帰の予測ではWEIスコアの低下が示唆されており、この点が懸念材料となります。
– スポーツ分野における持続可能性と自治性に関して、即座に対策を講じる必要がないかどうかを検討するための指標と考えられます。
– ビジネスや社会的には、WEIスコアの変化が組織やスポーツの持続可能性にどのように影響を与えるかに注目することが重要です。特に、安定性を重視する場合には、法定木回帰やランダムフォレストの予測を参考にすることで新たな視点を得られるかもしれません。
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
1. **トレンド**
– 実績データは最初の数日間にわたって点が散らばり不規則な動きをしています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰による予測線は、実績よりも高いスコアで、横ばいの状態を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 最初の数日間にわたって実績のデータポイントが変化し、その後のスコアのばらつきがやや広がっています。この期間が外れ値として注目されます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は「実績（実績AI）」として実績のデータを示しています。
– 赤い「X」は未来の予測を示していますが、特定の時点で止まっています。
– 灰色の帯は「予測の不確かさ範囲」で、モデルの予測に関する不確実性を示しています。
– 予測線には3種類のモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が用いられており、それぞれ異なる予測が提示されていますが、ほぼ同一の結果になっています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測モデルの結果は実績よりも高く、同じへの接近を維持しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測の間で差異が見られ、実績データが予測の不確かさ範囲内に収まっています。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**
– 予測と実績の間に差異がある場合、予測モデルの見直しが必要かもしれません。これにより、スポーツ関連の社会基盤や教育機会の改善に役立つ可能性があります。
– 実績データの変動が示すように、これらのスコアは多様な要因で影響を受けており、その要因の理解が必要です。
全体として、実績データと予測の間にギャップがあり、これがより良い計画と戦略の策定に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:
このグラフについて分析します。
### 1. トレンド
– 実績データは2025年7月1日から7月7日の間に集中しており、その後のデータがありません。
– 実績データの範囲内では特に明確な上昇や下降のトレンドは見られず、数値はおおむね安定しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 実績データ内には特に顕著な外れ値や急激な変動は見られません。
– 予測された線は一貫しており、大きな変動はありません。
### 3. 各プロットや要素
– 実績データは青のプロット点で示されています。
– 予測は異なる色の線でそれぞれ示されており、相対的に密集しています。各予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の結果が近似しており、予測が安定していることを示唆します。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示していますが、その範囲も狭いです。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実績のデータと予測のラインが期間内でオーバーラップされていますが、実績のデータが少ないため直接的な関係性を評価するのは難しいです。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績データは全体的に0.6から0.8の範囲に収まっていますが、予測ラインの数値もこれに近接しています。
### 6. 直感的洞察と社会への影響
– 人々が直感的に感じることとして、実績データが短期間に集中しており、予測データと比較するには不十分かもしれませんが、予測は信頼できると見られるかもしれません。
– スポーツ分野における共生・多様性・自由の保障のスコアが安定していることは、関係者にとっての安心材料となるでしょう。
– ビジネスや社会的には、予測がこのまま続くなら、分野内でのポリシー形成や施策展開がスムーズに行える可能性があります。
このグラフは安定した予測とデータによって、分析や施策に活用できる可能性があります。ただし、実績データの期間が短いため、今後データ収集を続けることが大切です。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**:
– 全体的なトレンドや周期性は、この部分のデータだけでは見られません。特定の時間帯（主に夜間と午後）のデータが表示されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025-07-03の16時のセクションが明るい黄色で示されており、これはスコアが急激に高くなっていることを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡はスコアの強さを示しています。明るい色ほど高いスコアを意味し、暗い色ほど低いスコアを示しています。
– 異なる時間帯でのスコアの変動が視覚的に表現されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各日付と時間の組み合わせでスコアがどう変化しているかを示しています。特に、特定の日の特定の時間に急激にスコアが変化していることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 明確な相関関係は示されていませんが、時間による変動が確認できます。この例では、時間帯によるスコアの変動があるようです。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、および影響**:
– 2025-07-03の16時に非常に高いアクティビティがあったことが視覚的に一目でわかります。これは特定のイベントや試合が影響している可能性があります。
– ビジネスや社会への影響として、スポーツ関連のイベントやプロモーションをこの時間に集中させることで、さらなる関心や参加を促進する可能性があります。この情報は、広告やプロモーション戦略の調整に利用できるでしょう。
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:
このヒートマップの分析を行います。
1. **トレンド**:
– 7月1日から7月4日にかけてWEI平均スコアが示されています。色の変化から、日にちごとにスコアが変化している様子がうかがえますが、全体のトレンドとしては上昇、下降というよりは、各日で異なる動きが見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月2日の16時台のデータが非常に高く、黄色で示されています。これは外れ値または急激なピークを示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃さや明るさはWEIスコアの高さを示しています。黄色が最も高く、濃い紫が最も低い値を示しています。
– 時間帯と日にちでの変動も視覚化されており、どの時間が高いパフォーマンスを示しているかが一目でわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 7月2日の16時台を除き、各日付ごとに時間別のスコアが近い色で示されているため、時間帯による安定したパフォーマンスが見て取れます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯での高いスコア（16時）から、何かしらのイベントや条件がこの時間にパフォーマンスを影響していることを示唆していますが、それ以外の時間帯には大きな変動が見られません。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 7月2日の16時に何か特別な出来事があったと推測されます。コンディションのピークや、特定のトレーニングの成果かもしれません。
– スポーツの分野では、このようなデータはトレーニング方法やスケジュールの最適化に利用される可能性があります。
これらの分析によって、時間帯や日付によるパフォーマンスの違いが戦略的な改善に役立つと考えられます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 時間帯ごとに異なる色が付けられていることから、時間帯によるスコアの変化が大きいことが示唆されます。上の方の時間帯は比較的スコアが低く、下の時間帯に向かって増加するような傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025-07-04の時間帯18~19時において、他の日と比べて非常に低い値が観測されている点が顕著で、ここが急激な変動点として注目されます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃淡がスコアの高さを示しています。ヒートマップでは、暗い色が低いスコア、明るい色が高いスコアを示しており、特定の時間帯でのパフォーマンスの変化が視覚化されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 日ごとに変化がありますが、特に時間帯別の変化が目立ちます。例えば、7月1日から3日にかけては時間が進むに連れてスコアが上がっているように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 時間帯ごとのスコア分布が不均一で、特定の時間においてはスコアが集中して低いまたは高い傾向があります。
– 日を追うごとにスコアが変化するパターンが見え、時間帯に特異性がある可能性があります。
6. **直感的に感じるであろうこと、および社会への影響**
– ユーザーや参加者の活性度が時間帯に影響されやすく、特に午後から夜にかけてパフォーマンスや参加者の数が増加するかもしれません。ビジネスにおいては、この時間帯にイベントを集中させる戦略が有効かもしれません。
– スポーツイベントや関連活動がどの時間帯に盛り上がるかを理解することで、マーケティング活動やリソースの最適化に役立つ可能性があります。
このデータはスポーツ関連のイベントや活動の評価や計画に非常に役立つでしょう。あるいは、特定の日や時間帯に何らかのイベントや事情が影響した可能性も検討すべきです。
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:
このヒートマップは、スポーツカテゴリの異なるWEI（Well-being Index）項目間の相関を示しています。以下に視覚的な特徴とそこから得られる洞察を提供します。
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**:
– WEI項目間の相関は、期間内で一定です。ヒートマップ自体は単一の時点の相関を示すため、時間的なトレンドは直接示されていません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 極端に高い相関（濃い赤）や低い相関（濃い青）が目立ちます。特に、「総合WEI」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」間の高い相関（0.79）が目を引きます。また、「個人WEI平均」と「社会WEI(社会基盤・教育機会)」間の相関は負の値を示し、低い（-0.11）ことが注目ポイントです。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 色の濃さは相関の強さを示しています。赤系の色は正の相関を、青系の色は負の相関を示しています。白に近づくほど相関が弱いことを示します。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 単一のヒートマップであり、時系列データは含まれていません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人WEI平均」と「総合WEI」、また「社会WEI平均」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」の間には特に高い正の相関が見られ、これらの要素が一緒に変動しやすいことを示しています。
– 「個人WEI（健康状態）」と「社会WEI（持続可能性と自治性）」間で低い負の相関（-0.22）が見られ、これらが独立した動きをする可能性があります。
6. **このグラフから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**:
– 高い相関は、異なるWEI項目が互いに関連し合い、全体的な幸福感や満足度に影響を与える可能性があることを示唆しています。特に、「共生・多様性・自由の保障」と関連の高い「社会WEI」は、社会的な要素が他の幸福感指標に与える影響を示唆しています。
– ビジネスにおいては、社員の全体的な健康管理やストレス軽減が重要で、これらが他のWEI指標にも波及効果をもたらす可能性があります。
このような分析は、より健康的でバランスの取れた生活を促進するための政策形成や、企業の健康プログラムの設計に活用されるかもしれません。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– グラフ全体として特定の上昇や下降のトレンドはなく、各カテゴリのWEIスコアは横ばいで分布しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかのカテゴリ（特に「個人WEI（経済的余裕）」や「社会WEI（公平性・公正さ）」など）に外れ値が見受けられます。これらは標準的なスコアから逸脱しており、特定の条件または出来事が影響した可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 箱ひげ図の箱は、中央値とデータの四分位範囲を示しています。棒線は最小値と最大値を示し、丸は外れ値を示します。
– 色分けは視覚的に各カテゴリを区別しやすくしていますが、特定の意味があるかどうかは不明です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列データではないため直接的な関係性は見受けられませんが、各カテゴリの分布を比較することで、どの分野がより均一であるか（例：社会的公平性）などを判断できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各カテゴリの中央値は0.6から0.9の間に多く分布しており、一部のカテゴリ（例：個人WEI平均）はより狭い範囲に中央値が集中しています。
– データの中心傾向を探ることで、どのカテゴリでスコアがより変動するかがわかります。
6. **直感的に感じることと影響**
– 直感的に見ると、一部のカテゴリでの外れ値が特に目立ち、何らかの異常または機会が示唆されているように感じられます。
– ビジネス面では、特に外れ値の多いカテゴリについては改善の余地や新たなニーズがあるかもしれません。
– 社会的には、例えば公平性や持続可能性といった項目での外れ値は、これらの分野における課題や機会を示す可能性があり、政策改善の方向性を示すことができます。
この分析を通じて、より詳細なデータや背景情報と組み合わせることで、具体的なアクションプランを立てる基礎が築けると考えられます。
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（Weighted Events Index）構成要素の主成分分析（PCA）を示しています。このPCAは、データの次元を縮小し、変動の多い要素を可視化するための方法です。以下に視覚的な特徴と洞察を挙げます。
1. **トレンド**:
– グラフ自体はPCAプロットであるため、時間的なトレンドではなく、データ内の分散を示します。ここでのトレンドとしては、第1主成分が大きくプラス側やマイナス側に分かれる傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に目立つ外れ値は左下のプロットで、他の点から離れています。この点は、第1主成分と第2主成分の両方で数値が小さい範囲にあります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各プロットは異なるデータポイント（例: 特定のスポーツイベントや期間）の主成分スコアを表しています。
– 横軸の第1主成分（寄与率: 0.40）と縦軸の第2主成分（寄与率: 0.35）の両方が、データの特性を一定程度説明しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 主成分間に明確な時間軸はありませんが、各プロット間の分布は、異なる要素（例: 選手のパフォーマンスやイベント特性）がどのように関連しているかのヒントとなります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分と第2主成分の間に、明確な相関関係は見られませんが、全体的にデータは中央に集中する傾向があります。
– 分布として、第1主成分が0付近で広がりを見せている点が特徴的です。
6. **人間の直感とビジネス/社会への影響**:
– 人間が直感的に感じ取れるのは、異なるスポーツイベント間の多様性や特性です。
– ビジネスにおいては、具体的なスポーツイベントの位置を分析することで、市場戦略やパフォーマンス改善のヒントになる可能性があります。また、スポーツイベントが異なる要因に基づいてどのように異なるかを理解することで、観客ニーズに即したアプローチの策定が可能です。
全体として、グラフはデータ内の多様な要因を理解し、スポーツイベントの特性を分析するための基盤を提供しています。
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。
