📊 データ分析（GPT-4.1による）
データ分析の結果を以下に示します。
### 1. 時系列推移
– **総合WEI:** 時系列データでは、0.69から0.78の範囲で変動しています。特に7月2日には0.79を記録し、その後すぐに0.69に下落しており、短期間で大きく変動しています。この波は、スポーツイベントの開催や外部要因の影響など、予測されていないイベントによるものと考えられます。
### 2. 異常値
– 指摘された異常値の中で、総合WEIのスコア0.79（7月2日）の急上昇とその直後の下落は特に目立ちます。この変動の背景には、一時的な好況または衝撃的な出来事があった可能性があります。
### 3. 季節性・トレンド・残差
– **STL分解**を適用すると、おそらく社会的要因やスポーツイベント（例えば、ワールドカップなどの大型イベント）が社会WEIや持続可能性に影響を与えている可能性があります。
– 残差の存在は、予測不可能な要素を示唆しており、データの変動の一部は現象で説明しきれないことを示しています。
### 4. 項目間の相関
– 相関ヒートマップ分析によれば、個人健康と社会基盤・教育機会は互いに高い相関を持っており、この相関は教育の質が健康への影響を持つ可能性を示唆しています。
– 自由度と自治、経済的余裕は、比較的低い関係性を示しており、個人の自主性が経済状況に直結していないかもしれないことを示しています。
### 5. データ分布
– 箱ひげ図から、特に個人WEI（経済的余裕）や社会WEI（公平性）は外れ値が多く分散しています。これは一部のイベントや経済政策が人々にまばらな影響を与えていることを示唆します。
– 個人健康には若干の集中性が観察され、中でも中央値付近にスコアが集中しています。
### 6. 主要な構成要素 (PCA)
– PCAから、PC1とPC2が全体の61%（0.34+0.27）の変動を説明しています。特にPC1は社会構造の変動、PC2は個人の健康や心理的ストレスが大きな要因となっていると考えられます。
### 総合的な見解
総合WEIや項目別スコアの大半は、スポーツイベントに関連した要因や季節的要因に影響されていると考えられます。経済的余裕や健康状態など、一部の指標には予測不能な外部要因による変動も観察され、特に異常値の日付に関連する要因の探索が必要です。これにより、データの異常や傾向をより的確に把握し、意思決定や戦略策定に役立てることが可能となります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフは360日間にわたるデータを示していますが、プロットは左端と右端に分かれており、明確な時系列の継続的な上昇や下降のトレンドを示していません。ただし、右端のデータポイントは全体的に高い「WEIスコア」を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部のデータポイント（左側）が予測範囲から外れる「異常値」として強調されています。予測と実際の値にはギャップがあります。
3. **各プロットや要素**
– 青のプロットは「実績（実績AI）」を示し、赤の「X」は「予測（予測AI）」を示します。
– 黒の円は「異常値」、緑のプロットは「前年（比較AI）」を示しています。
– 紫の線は「予測（ランダムフォレスト回帰）」であり、その他の回帰ラインも異なる色で表示され、異なる予測モデルの結果を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各時点で異なる予測モデルが実績と異なる結果を示していますが、いずれのモデルも未来の特定の高いスコアを予測しています（最右端の緑のプロット）。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測の間には明確な相関が確認されますが、全体的に「異常値」が目立ち、モデルの改善が必要であることが示唆されています。
6. **直感的なインサイトと影響**
– 人間の観察者としては、異常値と予測のズレに注目が集まるでしょう。これは、予測モデルの改善やデータ収集の方法論の精査が必要であることを示唆します。
– ビジネスや社会的には、スポーツにおけるパフォーマンス予測の精度向上は、戦略的な意思決定や投資の最適化に寄与する可能性があります。
### 結論
このグラフは、予測モデルの性能を評価し改善するための重要な課題を示しています。特に異常値や予測精度の改善は、スポーツの成果を最大化するために不可欠です。
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
1. **トレンド**
– 左側（2025年7月）ではWEIスコアが0.8付近で安定していますが、その後わずかに減少しています。
– その後、右側（2026年6月）ではスコアが再び0.8付近に戻っています。
– 全体的に見ると、周期的な変動は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左側に異常値が1つ見られます（黒い丸）。
– 中央には急激な変動は見られませんが、ランダムフォレスト回帰の予測が急低下しています。
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おり、一貫した動きを見せています。
– ランダムフォレスト回帰（紫色）は、他の予測手法と異なる動きを示しており、特異性がありそうです。
– 緑の点は前年データを示し、今年と類似したスコアを持っています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと前年データには類似性があり、関連性が示唆されます。
– 予測データでは、線形回帰や決定木回帰が実績データに近い動きをしていますが、ランダムフォレスト回帰のみ異なる挙動を示します。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体として、実績データと前年データ、また線形回帰や決定木回帰の予測は一定の範囲内で動いています。
– ランダムフォレスト回帰は他のデータとは独立した動きを見せ、異常値の要因が内部にある可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**
– 総じて、WEIスコアは安定したパフォーマンスを示していることから信頼性があると考えられます。
– ランダムフォレスト回帰の異常は予測モデルの見直しを示唆します。
– 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ポジティブな印象を与えるでしょう。また、予測モデルの一致は将来の計画策定において重要です。
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:
このグラフは、スポーツカテゴリにおける360日間の社会WEI平均スコアを示しています。以下にポイントをまとめます。
1. **トレンド:**
– 左側の過去データ（青い点）には、軽微な上昇トレンドが見られますが、たくさんの変動があります。右側（緑の点）は前年度のデータで、やや高めの安定した状態を示しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 青い点の中に、異常値として太い黒い円で囲まれた点が見受けられます。これは、何らかの特殊なイベントが影響を与えた可能性を示唆しています。
3. **各プロットや要素:**
– 青い点が実績のデータで、緑の点が前年度のデータです。
– ランダムフォレスト回帰（赤い線）や線形回帰（灰色）、決定木回帰（紫色）の予測データがあります。それぞれ異なる予測手法によるスコアの推移を示していますが、予測のばらつきがあります。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 現在の実績値と予測値、前年度との比較が可能であり、それぞれの手法で予測されたスコアにはばらつきがあります。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 極端な外れ値を除けば、実績データは比較的安定した推移を見せています。緑の点は前年度のデータですが、こちらはより高い安定したスコアを示しています。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響:**
– 実績データと前年度の安定性の違いから、今年は不規則な動きが多かったことがわかります。これは内部要因、外部要因（例：イベント、天候、政策変更など）によりスポーツのパフォーマンスが変化した可能性を示しています。
– ビジネスや社会的には、不安定なトレンドはリソースの調整や戦略的な対応を求められることを示唆します。また、予測モデルのばらつきからは、予測精度向上の余地があると考えられるため、改善が期待されます。
このように、このグラフは過去の実績と前年度のデータ、AIによる予測を比較し、スポーツカテゴリにおける未来の傾向を理解するための視点を提供します。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**:
– 初期の取引（2025年7月から9月頃）は、実績と予測が重なっており、ほぼ横ばいの動きを示しています。
– その後、2026年6月から7月にかけての数値は、顕著に高くなっています。この急な上昇は特異なトレンドとして注目されます。
2. **外れ値と急激な変動**:
– 初期データには少数の異常値がありますが、それらは大きな変動を引き起こしていません。
– 2026年6月からの急激なスコアの上昇は、急激な変動として特徴的であり、何らかの重要な出来事や環境の変化があった可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 青いプロットは実績を示していますが、初期には密集しています。
– 予測には3つの手法（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、初期の段階ではこれらの予測が実績に近い範囲にあります。
– 緑のプロットは「前年の実績AI」として示されており、2026年中盤に現れる際立ったスコアの象徴です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測が実績と比較的一貫性があり、大きく外れない範囲で群れていますが、最終的なピークでは大きな外れがあるように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期段階では、実績と複数の予測手法に高い相関が見られますが、最終段階の大きな上昇は、予測モデルが捉え切れなかった異常な出来事を示唆します。
6. **直感的な洞察と影響**:
– スポーツ業界における個人の経済的余裕を示すデータが予測モデルと大きく乖離しているため、特に2026年の急上昇は、新たな収入源やスポンサーシップの増加など、個人の経済的な成功を意味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は、スポーツ選手の経済的支援策の妥当性や市場の変動性への慎重な対応が考えられます。予測と実際のスコアの差異を理解することで、スポンサーや関連ビジネスの戦略立案に活用できる情報を得ることができます。
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
– グラフには、実測値（青色プロット）が期間の初期と終了部分で示されているため、直接的なトレンドは視覚的には明確でない。
– 線形回帰（青線）、決定木回帰（紫線）、ランダムフォレスト回帰（ピンク線）の予測があるが、それらも極初期に少し表示され、全体のトレンドは不明瞭。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 外れ値（黒円）として示されたデータポイントが初期に存在している。これは通常の傾向から逸脱するデータとして注意が必要。
### 3. 各プロットや要素の意味
– 青い点は実測値を示し、初期に集中。
– 灰色のプロットは、前年比較として健康状態のベースラインを示唆。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測があるが、いずれも非常に短い期間に収束している。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実測値、予測値、異常値が全て初期に集中している。
– 予測の幅（グレーの帯）は、実測データに基づく異常値を含む範囲を示している可能性がある。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 短い期間でのデータ集中のため、全体的な相関やパターンは見出しにくい。
– 前年比較の線が予測と近い位置にあることから、前年と大きな変動はないと見える。
### 6. 直感的な洞察
– 初期にデータが集中しているため、長期的な傾向をより詳しく把握するために、追加のデータ収集が必要。
– ビジネスや社会への影響としては、短期的には健康状態を維持できているが、長期的にはデータが不足しているため、持続可能性の評価が必要。
### 結論
このグラフは初期データに非常に集中しており、長期トレンドや季節性、周期性の評価が困難です。外れ値が含まれているため、データの品質や収集方法の見直しが重要です。これを基に、更なるデータ収集を行うことで、より精緻な予測や健康状態の改善策が策定さ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:
## グラフ分析
1. **トレンド**
– グラフのデータは大部分が左端（2025年7月から8月）と右端（2026年7月）に分布しています。
– 左端はデータポイントが集まっており、右端は少数の過去データが提示されています。
– トレンドとしては、直近の予測データが右端に集中している一方で、実績データは左端にのみ存在しています。これにより、期間全体を通しての心理的ストレスの変動を見ることは難しいですが、今後1年間の予測がなされていることが分かります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 紫色のライン（ランダムフォレスト回帰）で示されたデータが急落しており、視覚的に異常値とされています。
– 外れ値は黒い丸で示されており、これは通常の範囲を超えたデータを示しています。
3. **各プロットや要素**
– 青いプロットは実績、赤い×は予測を示しており、異なる回帰手法のライン（灰色、ピンク、紫色）がその予測を示しています。
– 緑色の過去データは参考情報を提供しており、年度をまたいだ比較が行えます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測データが密接に関連しており、異なる予測手法による比較が可能です。
– 過去データを基にした予測モデルが、どのような傾向を示しているのかを視覚的に分析可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測データの間に関係性があり、予測がどの程度実績に近いかを評価することが可能です。
– データは時間軸に沿って早期は密集し、直近は疎になっています。
6. **直感的な感想と影響**
– このグラフから人間が直感的に感じ取るのは、予測と実績の違いや一致度です。
– ビジネスや社会に与える影響としては、予測精度に基づき心理的ストレスの管理や介入を行うタイミングを考慮することが求められます。
– スポーツ選手にとって心理的ストレスの管理はパフォーマンスに直接影響するため、これらのデータを基に適切なメンタルヘルスサポートが可能となります。
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**
– 主なデータは2025年7月1日から2025年9月にかけて表示されており、この期間に実績データ（青）が集中しています。
– トレンドとしては、実績データが高い位置にあるものの、その後は予測値（赤）が急激に低下しています。
– 緑色の昨年のデータは一貫して高い位置にありますが、最近の実績データとは異なります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 最初の期間において、実績データに異常値（黒サークル）があり、特定のポイントで大幅に異なっています。
– 予測値は急激に下降するトレンドを示しており、特にランダムフォレスト回帰（紫色）が大きく変動しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– **青色のプロット**は実績値を示し、この期間の平均スコアは0.7を超えています。
– **赤い×印**は予測値で、実績値に比べてかなり低く推移しています。
– **緑色のプロット**は前年のデータであり、現在の実績よりも高いスコアで安定しています。
– **ピンク、紫、シアンの線**はそれぞれ、各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**
– 実績と予測の間には一定の乖離があり、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）のいずれも実績値を下回る傾向があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値と予測値の間には明かな負の相関関係が見られ、これは予測モデルの精度に関する課題を示唆しています。
6. **直感的インサイトとビジネス・社会への影響**
– スポーツにおける個人の自由度と自治に関して、実績は高いが持続性が課題であることが示唆されます。
– 現状の予測モデルは実績の変動を正確に捉え切れておらず、さらなる調整が必要です。
– これにより、スポーツ界においてデータに基づく意思決定を行う際に予測モデルの再評価や改善の余地が示されています。これは、将来的な選手の育成戦略やトレーニングプログラムの設計に影響を及ぼす可能性があります。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**:
– 評価日は2025年7月から始まっていますが、実績値は初期に集中しています。散布図が限られた期間（主に2025年8月まで）で示されています。
– 予測値は、決定木回帰とランダムフォレスト回帰が予測されており、それぞれ異なる高さを持っていますが、時間とともに特に急激なトレンドの変化は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の実績データ中に、異常値が検出されています。ただし、非常に大きな外れ値や急激な変動があるわけではありません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の点は実績データを示しています。
– 緑色の点は前年の対比データで、散布が少なく、ある領域に集中しています。
– ピンクと紫の線はそれぞれ決定木回帰とランダムフォレスト回帰の予測を示しています。
– 灰色の帯は予測の不確かさの範囲を示していますが、その幅は狭く、予測が比較的一貫していることを示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値と前年の対比データに明確な相関が見られないため、過去データがダイレクトな予測要因になっていない可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 総じて、データは特定の期間内でクラスターのように分布しており、非常に整然とした分布は見られません。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 実績と予測が比較的近接しており、実績と予測の精度が高いと感じられます。
– 社会WEI（公平性・公正さ）のスコアが安定していることは、スポーツ部門での公平性が保たれている可能性を示唆します。ビジネスや社会においては、公平性の維持が競争の透明性や参加者の満足度に寄与しうるため、ポジティブな影響を与えるでしょう。
このグラフは、特定の期間における公平性スコアの安定性を示しており、予測アルゴリズムが一定の再現性を持ってスコアを予測できていることが示唆されます。もしこのモデルがビジネスで利用されている場合、予測の精度が高いことからリスク軽減や戦略立案に有効であると考えられます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフでは、初期のスコアは比較的一定していますが、いくつかの予測モデルによる変動があります。後半のデータでは、昨年のデータが比較としてプロットされ、曲線の変化が見られますが、全体的には大きなトレンド変化がありません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期部分において、「異常値」としてプロットされたデータがあります。この異常値は、全体の傾向から外れる重要なデータポイントですが、具体的な理由はグラフからは明示されていません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色の点は実績データを示しています。
– 赤い×印は予測データ。
– 緑の点は前年のデータであり、過去のデータとの比較が可能です。
– 線は異なるAIモデルによる予測を示しており、それぞれのモデルが異なる傾向を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測の不確かさ範囲は比較的狭く、多くのモデルが一致した範囲内で変動していることを示します。
5. **相関関係や分布の特徴**
– モデル間の相関は明確に見られず、各モデルは異なるスコアを予測していますが、大幅な差は見られません。
6. **洞察と影響**
– 持続可能性と自治性に関するスコアが、スポーツの分野で比較的一定しているため、現在の取り組みが効果的である可能性を示唆しています。
– 初期の異常値は特異なイベントや要因を示す可能性があり、深掘り調査が必要です。
– ビジネスや社会への影響としては、スポーツの持続可能性戦略の安定化を追求する上で、このデータを基にしたさらなる分析や調整が重要となるでしょう。
これらの洞察は、スポーツコミュニティが持続可能性の向上を目指す上で役立つでしょう。このデータを活用し、より良い意思決定を行うための基盤として特定のイベントや要因を詳細に分析することが推奨されます。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**:
– グラフ全体を通して大きな上昇や下降のトレンドは見られませんが、紫色（ランダムフォレスト回帰）の線が初期から急上昇している点が注目されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左側の黒い丸は異常値を示しています。これはデータの中で突発的な変動または予測外のイベントを示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 青色の実績データは比較的一定のスコアを示しており、予測との差があまり見られません。
– 緑色の点は前年の比較データで、最新の実績または予測と比較するために使用されています。
– 予測のモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は異なるトレンドを示しており、特に初期において詳細な予測の差が明確です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測モデルのデータが初期段階で異なる予測をしていますが、後半になると値が収束しているように見受けられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– モデル間の相関は初期では異なるが、時間が経過するにつれて似たような傾向を示しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 直感的には、予測と実績データが概ね一致していることから、選択されたモデルは信頼性が高いと判断できます。
– 社会基盤や教育機会におけるスポーツへの投資が安定しており、将来的に予測モデルがより正確になる可能性があります。
– 異常値は市場や社会の突然の変化を示している可能性があり、その原因を探ることが、より良い戦略形成に役立つでしょう。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– WEIスコアは2025年7月1日付近に集中しており、予測データが示されています。実績（青のプロット）が7月を中心に配置されています。
– トレンドとしては、データがその後表示されていないため、変動状況が不明です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期データにおいて、予測が大きく異なる異常値（黒の円）が確認できます。これは、実績と予測が一致しない可能性を示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青のプロットは実績値、赤の「×」は予測値を示し、異常値は黒の円で表示されています。
– 紫、緑、水色、ピンクの線は異なる予測モデルの結果を反映しており、モデル間の一致度や予測のばらつきを比較できます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる時系列データとして、過去のデータ（緑のプロット）と予測された値の関係を比較することができます。
– 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）間の比較も重要です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特定のモデルの予測が一貫しているか、異なる予測結果が得られているかを評価するのに役立ちますが、表示された範囲内で予測モデル間に大きな分布の特徴は示されていません。
6. **直感的な洞察とビジネス/社会への影響**
– 初期データにおいて異常値が多い場合、モデル品質やデータ収集プロセスに潜在的な問題があるかもしれません。
– より正確な予測が可能であれば、スポーツ業界における多様性や自由の保障に関連する事業戦略をより適切に調整できます。
グラフが非常に複雑である場合、視覚化は意思決定の重要なサポート手段となり、さらなる分析や調整が必要であることが示唆されます。
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:
このヒートマップは、スポーツカテゴリにおける総合WEIスコアの時系列データを視覚化しています。以下に特徴的な視覚的要素と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– ヒートマップの色の変化を見ると、特定の時間帯におけるスコアの増減が見られます。色の変化には周期性がなく、日ごとの変動が大きい可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左下の色（深い青、数値が低い）や右上の黄色（数値が高い）は、他の色と比べて極端に異なるため、これが外れ値や急激な変動を示している可能性があります。これらの時点で何か特別なイベントがあった可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色はスコアの高さを示しています。より明るい色（黄色）は高いスコア、暗い色（紫）は低いスコアを示します。密度やパターンは特に見られず、個別の時点で変動が際立っています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各時間帯のデータは独立しているように見え、他の時系列データとの明確な関係性は見つかりません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 明確な相関関係やパターンは見つかりませんが、特定の日の特定の時間に突出してスコアが高かったり低かったりすることがあります。
6. **直感的洞察と影響**:
– このデータから、人々は特定の日や時間帯に注目して、その変動の理由を探索しようとするでしょう。例えば、特定の出来事やイベントがこの変動に関与しているかもしれません。
– ビジネスや社会においては、この情報をもとに特定の時間帯に広告戦略を調整したり、スポーツイベントの開催時間を選定するのに役立てることができます。
このヒートマップは、スポーツイベントの人気やパフォーマンスに関連する洞察を提供している可能性があり、そのデータ分析は戦略的な意思決定に役立ちます。
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:
この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**:
– 全体的なトレンドとしては、色の変化から、日や時刻による大きな周期的トレンドは見られません。一部の時間帯でスコアが高かったり低かったりしています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月5日に黄色の高スコアがあり、他に比べて明らかに高い値を示しています。急激な変動がこの時に起こった可能性があります。
– 逆に、7月4日の深い紫色の部分は、スコアが低いことを示しています。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 色の濃淡はスコアの高さを示しています。黄色が高く、紫が低いスコアを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間により、スコアが変化しているため、時間帯ごとのパフォーマンスに関する情報が得られるかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の日や時間帯にパフォーマンスが集中して高かったり低かったりするため、毎日の活動や外的要因の影響を示している可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間が直感的に感じることは、このデータからある特定の時間や日で何かが支障となっているか、もしくは特別な要因があると推測できることです。分析を通じて、それらの影響を特定し、改善策を講じることが可能です。この情報は、スポーツの強化や、練習や試合に最適な時間を選択する際に役立ちます。
このグラフを通じて、個人のパフォーマンスの変動要因を理解し、最適化のための行動に繋げることが可能です。
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:
このヒートマップに基づいて、いくつかの洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 色の変化から、期間中に一貫したトレンドが見られるわけではありません。色の分布は、急激な変動を示す箇所も含め、全体としては安定しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025-07-03の真夜中(16時)あたりが黄色く表示され、特に高いスコアを示しています。一方、2025-07-04の8時(真夜中)には紫色で、低いスコアを示しており、急激な変動がここで生じています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色のバーは、スコアの大きさを示しています。黄色は高スコア、紫は低スコアを表しています。このビジュアルは、特定の期間におけるスコアのピークやボトムを直感的に示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– ヒートマップ上には明確な周期は見られませんが、日によってパターンが異なります。日中と夜間での変動が異なるかもしれませんが、詳細な関連性はより多くのデータが必要です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の一定時間（16時と19時）にスコアが安定的に保たれていることがありますが、2025-07-04における紫色の低スコアは異常です。
6. **直感的な人間の感覚と影響**:
– 人々は、2025-07-04の低いスコアを特に注目するかもしれません。このような急激な変動は、何らかのイベントや外部要因による影響を示唆しているかもしれません。
– スポーツ分野におけるパフォーマンスの変動や、イベントの成功度合いの指標として関連付けられる可能性があります。
全体として、このヒートマップは、特定の期間でのWEIスコアの変動を視覚的に示しており、スポーツの社会的影響や外部要因の分析に役立つかもしれません。
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、スポーツカテゴリにおける様々なWEI（ウェルビーイング・インデックス）項目間の相関を示しています。以下にグラフの視覚的特徴とそこから得られる洞察をまとめます。
1. **トレンド**:
– グラフ全体では特定の時系列パターンを見ることはできませんが、強い相関が示されている部分があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に外れ値は示されていませんが、−0.2に近い相関値がいくつか見られる部分が相対的に注目されます。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– プロットの色が赤に近いほど正の相関が強く、青に近いほど負の相関が強いことを示しています。
– 例えば、「個人WEI（健康状態）」と「個人WEI（心理的ストレス）」の間に0.66の相関があるということは、健康状態の向上が心理的ストレスの軽減に関連していることが示されます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 「個人WEI平均」と「個人WEI（心理的ストレス）」の0.95の相関は、個々のWEIが全体平均に強く影響していることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」は多くの他の要素と高い相関（0.79を含め）が見られ、多様性や自由が他の幸福要因に影響を及ぼしている可能性があります。
– 一方で、「社会WEI（公平性・公正さ）」は他の多くの要素と負の影響（−0.17など）が見られ、スポーツにおける公平性の課題が浮き彫りになっています。
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**:
– 幸福感とストレス、健康の強い関連が見られ、職場や個人の健康管理において重要な示唆を与える。
– 多様性の確保が全体のウェルビーイング向上に役立つ可能性が高く、社会政策や組織の文化醸成において重要な要素となることが示唆される。
– 公平性の課題は、長期的な組織や社会の信頼を揺るがす可能性があるため、改善が必要。
このヒートマップからは、幸福感や健康増進のための戦略立案に有用なインサイトを得ることができます。
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:
## 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）**
– 各カテゴリの中央値は比較的高い範囲にありますが、上昇または下降の具体的なトレンドを特定するのは困難です。全体として横ばいの傾向が見られる可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 各ボックスプロットには外れ値が存在し、特に「個人WEI（精神的ストレス）」や「社会WEI（生態系整備、教育機会）」で顕著です。このことは、一部のデータポイントが他のデータから大きく異なることを示しています。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**
– 色のグラデーションは、カテゴリのタイプや関連性を視覚的に強調しています。明るい色ほど高いスコアに関連している可能性があります。
– 箱の高さはデータの変動幅を示し、中央の線は中央値です。これは、スコアの分布とそのばらつきを評価するのに役立ちます。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**
– 複数のカテゴリでWEIスコアが計測されていますが、明確な時間的関係性は読み取れません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 一部のカテゴリ間でスコアの中央値や分散が類似していることから、相関がある可能性がありますが、相関を定量的に評価するためには他の分析手法が必要です。
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**
– 人々は、このグラフから多様なカテゴリでのパフォーマンスの違いや類似性を直感的に認識できるでしょう。
– WEIスコアのばらつきが大きいカテゴリは、改善が必要な領域を示唆しており、政策立案者や組織が特定の分野（例えば精神的健康、教育の機会）に焦点を当てるべきであると考えることができます。
– 総合的なWEIスコアが高いことは、スポーツ部門全体または関連する社会的努力が比較的健全であることを示しており、これを基にさらなる改善計画を立てることができます。
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、主成分分析（PCA）を用いて、スポーツカテゴリにおけるデータを二次元に落とし込んだものです。以下にいくつかの洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 特に顕著な上昇や下降のトレンドは見られません。データは第1および第2主成分の二次元空間に散開している状況です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 右上および左下のプロットは、他のプロットから離れているため、外れ値の可能性があります。これらの点は、特異なスポーツイベントやユニークな要素を表している可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 各プロットは、あるスポーツイベントまたは活動の特定の時期を表していると考えられます。第1主成分（貢献率0.34）と第2主成分（貢献率0.27）の合成により、それぞれ異なる要素を強調しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– このグラフに描かれているデータは単一の時系列ではなく、異なる期間のデータポイントとみなすことができ、相関関係や動向を把握するのに役立ちます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは広く散布しており、特に第1主成分の方向に多くの変動が見られます。これは、この主成分がデータの変動を多く説明していることを示唆します。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このグラフから、人間は多様なスポーツイベントの特徴や違いを直感的に感じるでしょう。ビジネスや社会への影響としては、特定のスポーツイベントが他とどのように異なっているかを理解し、マーケティングや戦略に生かすことが考えられます。特に外れ値に焦点を当てることで、ユニークなプロモーションやイベントが可能になるかもしれません。
このPCAグラフは、データの背後にある構造を簡潔に理解するための重要なツールです。
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。