📊 データ分析（GPT-4.1による）
### WEIスコアの推移に関する分析
#### 1. 時系列推移
– **全体のトレンド**: WEIスコア全体は微細な変動を伴いつつも、0.7から0.8の間で推移しています。日により急な上下が見られますが、明確な上昇や下降のトレンドは観察されず、おおむね横ばいです。
– **顕著な変動期間**: 特に7月2日と7月4日における変動が目立ちます。7月2日は最大（0.7875）と最小（0.69375）を記録しており、異常値が多発しています。
#### 2. 異常値とその背景
– **異常値の日付とスコア**:
– 7月1日: 0.72, 0.72
– 7月2日: 0.70, 0.79, 0.69
– 7月3日: 0.73
– 7月4日: 0.70, 0.78
– 7月5日: 0.70
– **背景に考えられる要因**:
– 異常な変動はイベントや政策の変更、社会的または経済的な大きな出来事に起因する可能性があります。
– 7月2日の急増（0.7875）は、特別なスポーツイベントや社会的盛り上がりと関連しているかもしれません。
#### 3. 項目間の相関
– 個人と社会のWEIスコアには中程度から高い相関が見られ、それぞれの指標が相互に影響し、統括的なWEI評価に寄与していることを示しています。
– 特に、健康状態と心理的ストレスが密接に関連し、個人の評価に大きく作用しています。
#### 4. データ分布と箱ひげ図からの考察
– **ばらつきと外れ値**: `個人WEI（心理的ストレス）`と`社会WEI（公平性・公正さ）`などに外れ値が散見され、これが分析の中で異常値として扱われています。
– **中央値と分布**: WEIスコアは一般的に0.7付近に集中していますが、一部のスコアは0.6台や0.8に近づく場合もあります。
#### 5. 主要な構成要素 (PCA)
– **主要な構成要素の寄与率**:
– PC1: 33%、PC2: 26%
– PC1はおそらく、個人及び社会の広範な相互作用、経済的または健康的な要素が、PC2は持続可能性や社会基盤に関連する指標に寄与していると考えられます。
#### 6. STL分解による季節性とトレンドの分析
– **長期的なトレンド**: 一ヶ月という短い期間では顕著な長期トレンドは確認できませんが、いくつかのピークと谷が周期的に発生していることから、イベントや週末などの季節要因がスコアに影響している可能性があります。
– **残差**: 説明されない残差の変動は、突発的な出来事や予期しない外的要因によるものかもしれません。
#### 7. 考察と結論
– 日々の社会や経済の変動、また特定イベントの影響がWEIスコアに大きく影響している可能性が高いです。
– 社会・経済的な政策変更や大規模なイベントは、特定日における急激なスコアの変動を説明する要因となり得ます。
– 将来的には、より長期間のデータを用いて詳細な季節性パターンの分析を行い、政策やイベントに対する具体的な影響を評価することが有用となるでしょう。
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:
以下は、グラフの分析と洞察です。
1. **トレンド**:
– 実績値は比較的横ばいで、一部の外れ値を除き、0.6から0.8の範囲にあります。
– ランダムフォレスト回帰の予測は、上昇トレンドを示しており、時間の経過とともにスコアが上昇すると予想されます。
– 線形回帰の予測は横ばいで一定です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ上にいくつかの外れ値（黒い円で示されたプロット）が存在し、実績データの範囲から外れています。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績値を示しています。
– 青い x は予測値を示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさの範囲を示しています。
– 各回帰手法（線形、決定木、ランダムフォレスト）は、異なる予測線を持ち、将来の傾向を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測値と実績値は概ね一致していますが、予測は特定のトレンド（特にランダムフォレスト回帰）をより強調しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値は密集した分布を示し、比較的一定の範囲に収束しています。
– ランダムフォレストの予測により、分布の幅が広がる可能性があります。
6. **直感的な感じ及び影響**:
– ランダムフォレスト回帰が示す上昇トレンドは、スポーツパフォーマンスや関連指標が将来向上する可能性を示唆しています。
– 外れ値の存在は、一部の異常な出来事や、予測モデルが捉え切れていない変動要因の存在を示すかもしれません。
– ビジネスや社会への影響として、このままスコアが上昇する場合、スポーツ産業の活性化や新たな戦略の必要性を感じ取れるかもしれません。
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:
### 分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は初期（約2025年7月1日〜7月10日）に集中しており、その範囲内では横ばいの傾向が見られます。
– 予測値（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）はすべて緩やかな下降トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は異常値として黒い円で囲まれていますが、特に大きな外れ値は見られません。
– 実績データにおいて急激な上昇や下降は確認できません。
3. **プロットや要素の意味**
– 青い点は実際のWEIスコア、灰色の範囲は予測の不確かさを示しています。
– 予測の不確かさはすべて同じ範囲に収まっており、モデル間での一貫性が確認できます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– それぞれの予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）は非常に近い動きを示しており、モデル間の予測値のばらつきは少ないです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは均一に分布しており、各データ間に強い相関関係は見られません。
6. **直感的に感じること、および社会的/ビジネスへの影響**
– データの初期範囲でスコアが安定していることから、最近のパフォーマンスは一定水準を維持していると考えられますが、予測に基づくと、今後は少し下降する可能性があります。
– これがスポーツ選手のデータである場合、トレーニングの効果やコンディションに影響が及ばないよう、今後の対策が必要かもしれません。予測モデルはすべて同様の傾向を示しているため、予測の信頼性は高いと考えられます。
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:
このグラフでは、スポーツカテゴリのWEI平均スコアの30日間の推移を示しています。以下に視覚的特徴と分析結果をまとめます。
1. **トレンド**:
– 初期の実績データ（青いプロット）は、短期間で横ばいのトレンドを示していますが、その後すぐに予測が始まります。
– 予測データ（ライン）のうち、線形回帰と決定木回帰は似たトレンドで、緩やかな上昇を見せます。一方、ランダムフォレスト回帰は横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データにはいくつかの外れ値があり、それらは円で囲まれていますが、大きな急変は見られません。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示し、黒い円は外れ値を示します。灰色の範囲は不確かさの範囲です。
– 異なる色の線は異なる予測手法を示し、長期的な傾向を推測しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測手法によって異なる未来の傾向が示されています。特に、線形回帰と決定木回帰が似た傾向を示しており、統計モデルの類似性が示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは比較的一貫した分布を示していますが、いくつかのデータポイントは予測モデルによって捉えられにくい外れ値として特定されています。
6. **直感的な感想と社会的影響**:
– WEIスコアが緩やかに上昇していることは、全体としてプラスの発展を意味しますが、予測方法の違いがあるため、精度には注意が必要です。
– ビジネスや社会的には、スコアの上昇が続くと仮定した戦略プランニングに良い指針となる可能性があります。しかし、外れ値の存在は新たな変動要因を考慮すべきことを示唆しています。
このグラフからは、データの一貫性と予測の不確定性を考慮した戦略的な意思決定が重要であることを人々が感じるでしょう。
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:
このグラフについて分析を行います。
1. **トレンド**:
– 実績（実測AI）のスコアは横ばいです。スコアは一貫して0.6〜0.8の範囲内にあります。
– 予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）では異なりますが、特にランダムフォレスト回帰の線は下降トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データは比較的一貫しており、大きな外れ値は見られません。ただし、いくつかのデータポイントが不確かさ範囲の境界付近にあります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青の点は実績のデータを示しており、彼らの間には密な分布があります。
– 濃い黒の円は外れ値として特定されています。
– 灰色の領域は予測の不確かさ範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測モデルの線は、ほぼ別々のトレンドを提示していますが、線形回帰とランダムフォレスト回帰は横ばいまたはわずかに下降しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データはほぼ一様に分布しており、不確かさの範囲に収まっています。
– 予測モデルは異なるトレンドを示しており、モデル間の一致はあまり見られません。
6. **直感的および社会的影響の洞察**:
– 人間の視点から見ると、このデータセットはかなり安定しており、将来的な急激な変動は予測されにくいです。ただし、ランダムフォレスト回帰の予測は下降トレンドを示しているため、警戒すべき可能性があります。
– 経済的余裕が減少することが予測される場合、スポーツ業界における選手やスタッフの福利厚生や待遇に影響が及ぶ可能性があります。
全体的には、現在のデータは安定していますが、予測による将来的な動向には注意が必要です。
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**:
– 実績データはおおむね横ばいで、約0.8の範囲に集中しています。
– ランダムフォレスト回帰での予測は緩やかに上昇していることが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の日付（2025-07-01と2025-07-05）に2つの大きな外れ値（約0.6）が存在しています。
– 他の日は実績データの変動が少なく、安定しているようです。
3. **各プロットの意味**:
– 青い点は実績のデータポイントを示しています。
– 外れ値は黒い円で囲まれています。
– 灰色のエリアは予測の不確かさの範囲を示しており、実績データがこの範囲内に収まっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 線形回帰予測（シアン）は非常に安定しており、直線的です。
– 決定木回帰の予測（薄紫）は実績データに近いが、わずかに上昇傾向を示しています。
– ランダムフォレスト回帰の予測（紫）も上昇傾向を示し、長期的な改善の可能性を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実際のデータは主に0.8付近に分布しており、外れ値を除いてかなり安定しています。
– モデルの予測結果は、全体的に実績データと一致していますが、将来の改善を期待しているようです。
6. **直感的な感覚と影響**:
– 人間としては、小さな外れ値が数回見られるものの、健康状態は比較的安定していると感じるでしょう。
– ビジネスや社会への影響としては、緩やかな改善を示す予測は、疾病管理や健康改善プログラムの効果を示唆し、さらなる介入の可能性を示しているかもしれません。
この分析を通じて、個人の健康状態が全体的に良好であり、予測モデルによる改善傾向が注目されます。これにより、スポーツトレーニングや健康管理に対する積極的なアプローチが奨励されるでしょう。
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:
### グラフの分析:
1. **トレンド**:
– 初期段階においては、実績データ（青色の点）はやや安定的に見えますが、若干の変動もあります。
– 予測データは、線形回帰（青の線）で横ばい、決定木回帰（緑の線）もほぼ横ばいです。
– ランダムフォレスト回帰（紫の線）は下降トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値として認識されるデータポイントは、丸で囲まれています。これらは他のデータポイントから外れた非典型的な値を示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 青色の実績データは、心理的ストレスの過去の測定値を表示しています。
– 灰色の陰影部分は、予測の不確かさの範囲を示しています。
4. **複数の時系列データ間の関係性**:
– 複数のモデルが異なる将来の予測を示しています。特に、ランダムフォレスト回帰が下降を予測しており、他のモデルと異なる結果を提供しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは大きな変動が少なく、比較的安定していますが、外れ値が存在しています。
– 予測の不確かさはやや幅があり、将来のストレスレベルの変動可能性が示されています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間は予測データの異なる傾向を見て、異なる戦略を考える可能性があります。特に、ランダムフォレストモデルが下降を示唆している場合、心理的ストレスの軽減が期待されるため、改善策の効果があるかもしれないと考えるでしょう。
– 一方、他の予測が安定またはわずかな増加を示唆していることは、追加の対策が検討されるべきという警鐘を鳴らす可能性があります。
– ビジネスや社会への影響としては、ストレス管理プログラムの効果を評価し、改善するための指標として活用できるでしょう。
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:
以下は、提供されたグラフに基づく詳細な分析と洞察です。
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）は、最初の10日間程度ゆるやかに横ばいの動きを示しています。
– 予測（紫の線）は全体的に下降する傾向にあり、時間が経つに連れてWEIスコアが低下する可能性を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値とされるデータポイントが少数存在し、通常のデータ群から外れた位置にプロットされています。これらは何らかの特異な要因によるものと考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績AIのスコアを示し、青い点で囲まれた大きな円（外れ値）は特異なスコアを示しています。
– 各色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）の予測を示しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさの範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測モデル間で結果に多少のばらつきがありますが、概してすべてのモデルは下降トレンドを示しています。このことは、異なるモデル間での一貫性を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは比較的一定の範囲に収まっていますが、予測データは時間とともに下降を示しています。これは短期的には安定しているものの、将来的には下落の可能性を示唆しています。
6. **直感的なインサイトと影響**:
– 実績が一定していることから、現在のパフォーマンスは安定していると考えられます。しかし、予測では下降トレンドが示唆されているため、今後のパフォーマンス維持には何らかの対策が必要になるかもしれません。
– ビジネスや社会への影響として、この下降トレンドが続く場合にはスポーツパフォーマンスの低下が予測されるため、改善策を講じる必要がありそうです。たとえば、トレーニング方法の見直しや、メンタルケアの強化などが考えられます。
この分析により、データ駆動型の意思決定に役立つ情報が得られます。
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**:
– 実績データは最初の期間（約10日間）で0.6から0.8を中心にばらついています。
– 予測データでは、決定木回帰とランダムフォレスト回帰が共に初期に急激に増加し、その後、約0.8と0.95付近で安定しています。
– 線形回帰の予測は一貫して約0.7程度で横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月初旬にいくつかのデータポイントが周囲から離れており、外れ値として特定されています。
– 実績のばらつきに対し、予測はかなり一貫した結果を示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 青のプロットは実績値を示し、ばらつきが観測されます。
– 黒の円は外れ値として認識されたデータポイントを示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさの範囲を示しており、ばらつきが少ないです。
– 線の色（青、緑、ピンク）は異なる予測手法の結果を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績とそれぞれの予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）には異なる傾向があるようです。特に、決定木とランダムフォレストの予測は実績のパターンに近いが、線形回帰は変動をキャプチャできていないように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– WEIスコアの分布は実績と予測で異なる傾向があります。予測は高精度で、高い安定性を示す一方、実績値はよりランダムなばらつきがあります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間の視点からは、実績の不安定性を考慮した上で、予測モデルが一定の予測精度と安定性を提供していることがわかります。
– 予測が現実の変動に対応していない場合、スポーツの公平性や公正さに関する施策が見直される可能性があります。
– 高い予測精度を持つモデルは、スポーツイベントの管理や公平性の維持に役立ち、人々の信頼を高めます。
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**
– 実績のデータ（青）は最初にいくつかの点が見られ、その後、予測（紫の線）に移行しています。予測は横ばいとわずかな上昇があります。
– 特に2025年7月後半から8月にかけては、ランダムフォレスト（ピンク）と線形回帰（シアン）がほぼ同様の横ばいを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値が黒い円で示されていますが、それらはWEIスコアのデータポイントに一致しています。異常値として扱われている可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青点は実績データで、予測の基礎となっています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示しており、予測の変動可能性を表しています。
– 各予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）は異なる方法で未来のスコアを予測しており、それぞれの方法論が反映されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績のデータは予測の開始前に数多く計測されています。
– 複数の予測手法間の相関は、それぞれの予測がほぼ同一のトレンドを追っているため、強いと考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは均一に分布していますが、不確実性範囲の中に位置しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 実績データと予測モデルの一致が高いことから、モデルの予測精度が高いことを示唆します。
– スポーツにおける持続可能性と自治性の指標は比較的安定しており、大きな変動は予測されていません。
– このステータスが維持されることで、スポーツ分野における長期的な戦略が支持される可能性があります。
コントロールされている状況下で、WEIスコアがある程度予測可能であることは、組織が持続可能性に関する計画を立てやすくなることを示しています。ビジネス・プランニングや政策立案にも寄与するでしょう。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 実績（青い点）は約一週間程度の期間にわたり横ばいの傾向を示しており、特に目立った上昇や下降は見られません。
– 予測（ピンク色と薄青色の線）は、7月10日以降、異なる回帰手法によるしっかりした予測を示しています。特にランダムフォレスト回帰（ピンク色）は、直線的な緩やかな上昇を見せています。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフの左端でいくつかのデータ点が異常値としてマークされています。これらはデータのばらつきが大きいため、異常として検出されている可能性があります。
– データ全体としては、特に急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は過去の実績データを示し、安定した動きが見られます。
– 各種の回帰手法による予測線が描かれており、異なる色でモデルの違いを表現しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測手法の結果は大きく異ならず、全体的にWEIスコアが安定的に高い位置で推移することを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの分布は狭いため、比較的一定したスコアであることがわかります。将来にわたるスコアの安定性が予測されています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 安定したスコアと予測結果は、このスポーツカテゴリにおける社会基盤や教育機会が計画通り整備されていることを示唆します。
– 異常値を検出することは、潜在的な問題点を早期発見し、適切な対応を取るための助けとなります。これにより、長期的なビジネスや社会への悪影響を未然に防ぐことができます。
全体として、グラフは安定したパフォーマンスと将来へのポジティブな期待を反映しているように見えます。
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:
このグラフは、30日間の「スポーツカテゴリ」に関する社会WEI（共生・多様性・自由の保障）スコアの推移を示しています。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**:
– **実績AIのスコア**（青い点）：比較的安定しており、若干の変動はあるものの、大きな上昇や下降のトレンドは見られません。
– **予測（線形回帰とランダムフォレスト）**：線形回帰の予測は一定ですが、ランダムフォレストによる予測はゆるやかに上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値がいくつか特定されており、これらのデータポイントは通常の変動範囲を超えています。外れ値となる原因を特定することで、データの質をさらに確認・向上させることが可能です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **実績（実績AI）**：短期間で安定したスコアを示しており、スポーツカテゴリにおける共生や多様性の取り組みが安定している可能性があります。
– **不確かさ範囲（シャドウ）**：予測スコアの不確かさが示されており、予測の確信度を理解するのに重要です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測には異なるモデル（線形回帰とランダムフォレスト）が使われており、その結果として異なる予測の方向性が示されています。これは異なるモデリング手法の特性を研究するのに役立ちます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データはある程度狭い範囲に集中しており、全体としての分布は比較的一貫性を示していますが、外れ値に注意が必要です。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 実績の安定性は、スポーツカテゴリにおける共生と多様性の取り組みが現在のところ成功していることを示唆しているかもしれません。
– 外れ値の存在や予測の不確かさは、さらなる改善または調整の余地があることを示しています。このデータは、スポーツ業界が社会的価値を更に高めるための戦略を計画する際に役立つでしょう。
全体的に、このグラフは現在の状況を評価しつつ、将来の改善の可能性を探求するための基盤を提供しています。
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:
以下にグラフから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 色の変化から、大きな周期性や長期的な上昇・下降のトレンドは見受けられません。ただし、一部の期間で急激な変動が認められます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月3日と7月4日は特に明るい黄色で示され、他の日と比べて高いスコアが示されています。これは、この期間になんらかのイベントや要因により、スポーツカテゴリにおける関心や活動が高まったことを示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– ヒートマップの色は特定のスコア範囲を示しています。暗い色ほど低いスコアを、明るい黄色に近づくほど高いスコアを示しています。スケールバーから、スコアが0.70から0.78の間にあることが読み取れます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 特定の時間帯や日にちで、スコアが急に変動するパターンは確認できません。時刻ごとに類似したスコアが見られるため、時刻による大きな変動は少ないと考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 一部の特定の日付で非常に高いスコアが観測されますが、それ以外の日付では相対的に落ち着いたスコア分布です。特定のイベントがあった可能性があります。
6. **人間が直感的に感じることとその影響**:
– 明るい色の部分が強調されて見えるため、その日に何か特別な出来事があったのではと直感的に感じるでしょう。ビジネスや社会面では、その日や時間帯に合わせて広告やキャンペーンを行う戦略が考えられます。
全体として、このヒートマップは特定の時間帯におけるスポーツ関連の関心の変動を視覚的に把握するのに有効であり、マーケティングやイベント促進に役立てることができる情報を提供しています。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 日付が進むにつれ、グラフの色は濃紫から緑、さらに黄色に変化し、再び濃紫や緑に戻る様子が見られます。これはWEIスコアが一時的に上昇し、その後下降していることを示します。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025-07-05の黄色のプロットは、他の日と比較して明らかに高いスコアを示しており、これは注目すべき急上昇です。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の違いはスコアの大小を示しており、濃い色が低スコア、明るい色が高スコアを表現しています。
– 各セルは特定の日付と時間帯の平均スコアを示しています。
4. **複数の時系列データの関係**
– 時間帯別に見ると、8時台に比べて16時や19時台にはスコアに大きなばらつきがあります。これは活動やパフォーマンスに時間依存性があることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 色の変化から、時刻が進むに連れて日中（例えば16時以降）の方がスコアが上がる傾向があると考えられます。
6. **直感的に感じることとビジネスへの影響**
– スポーツのパフォーマンスや能力が時間帯ごとに大きく変動することは、トレーニング計画や試合戦略に影響を与える可能性があります。
– 特に高スコアがみられる時間帯を活用して、練習や重要な試合を計画することが利益をもたらすかもしれません。また、逆に低スコアの時間帯は休息やリカバリーに充てることで、全体のパフォーマンスを向上させられる可能性があります。
このヒートマップは時間帯や日によるパフォーマンスの変動を視覚的に示し、スポーツ戦略の最適化に役立つ貴重なデータとなり得ます。
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**
– 時間帯と日付に基づいて、全体的に色の明るさが変化しています。これにより、特定の時間帯にスコアが変動している可能性があります。
– 一部の日付ではデータが存在しないため（2025-07-01の夜間帯）、それが全体の傾向を把握する上での注意点となります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025-07-04の8時から16時にかけて、スコアが急激に低下している（紫色）ことが目立ちます。これは異常な低スコアとして注目されます。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 色の濃淡がスコアの高さを示しています。明るい色（黄色）は高スコアを、暗い色（紫から青）は低スコアを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 短期間の観測なので、明確な周期性は確認できませんが、8時から16時にかけて全体的にスコアが改善する傾向が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 時間毎のスコアは連続して変動しており、特定の日や時間に異常な変動があることを示しています。
6. **直感的な感じとビジネスや社会への影響**
– スコアが高い時間帯（特に昼から午後にかけて）は、スポーツイベントや活動が盛んであることを示唆しています。それに対し、スコアが低い時間帯は活動が少ない可能性があります。
– 社会的には、このデータを基にしてスポーツイベントのスケジュールを最適化したり、マーケティング活動を行うことが考えられます。また、異常値については原因を追究し、対策を講じることが重要です。
このような分析を通じて、データの背後にある要因を探り、戦略的な意思決定に活用することが期待されます。
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**:
– 相関ヒートマップ自体は30日間のデータセットの相関を一度に示すもので、トレンドというよりは関係性を主に視覚化しています。従って、期間というより固定的な関係性を読み取ることができます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 色の明暗で分かる通り、特定の項目間で非常に高い相関を示すペアと低い相関を示すペアが識別されます。特に個人WEIのさまざまな項目間での高い相関が目立ちます。外れ値的に負の相関を示す部分には注意が必要です。
3. **プロットや要素の意味**:
– 赤が強いほど正の相関が強く、青が強いほど負の相関が強い事を示します。中央付近の色は弱い、または無相関に近いことを意味します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列的な増減よりは、各項目間の関係性を観察する事が求められます。個人WEI 間の相関が全体的に高いことが分かり、社会WEIとの連結点に弱いリンクを持つ部位が見受けられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 個人WEIに関する項目は大部分が高い相関を示しており、それらは多面的に補完し合っている可能性があります。社会WEIの項目間では比較的分布が均一です。特に「個人WEI (精神的ストレス)」が「個人WEI全平均」と大きく関連しています。
6. **人間が直感的に感じることおよび影響**:
– グラフからは、個人の健康や幸福に関連する項目が強く結びついており、社会的な要素と対照的な強化が存在することが感じられます。個人の経済的余裕や意思決定の自由が、心身の健康やストレスにまだたくさんの影響を与える可能性が示唆されており、ポートフォリオマネジメントやパーソナルデベロップメントにおける改善策を考える上で、重要な指針となるでしょう。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 各カテゴリの箱ひげ図は、全体的には横ばいのトレンドを示しています。ただし、スコアの分布に違いが見られ、一部のカテゴリではスコアが広がっていることが分かります。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかのカテゴリで外れ値が観察されます。特に「個人WEI（心理的ストレス）」と「社会WEI（共生、多様性、自由の保障）」で極端に低いスコアが見られます。
– 外れ値が指し示すのは、特定の時間や条件下で著しいパフォーマンスのばらつきがあることを示唆しています。
3. **箱ひげ図の要素の意味**
– 各箱ひげ図は、特定のWEIタイプのスコア分布を示しています。箱中央の線は中央値を、箱の上下の境界は第1四分位（Q1）と第3四分位（Q3）を表し、ひげは最低・最大の非外れ値、点は外れ値を示しています。
– 色の違いは各カテゴリの識別を容易にしますが、直接的な意味は示されていないようです。
4. **時系列データの関係性**
– 期間が30日間に限定されており、各カテゴリ間で時間による共通パターンは示唆されていません。個別の活動によりスコアがわずかに変動している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特定のカテゴリの間に目立った相関関係は観察されませんが、全体的な分布の特徴から、個人や社会的要素によるばらつきが存在することがわかります。
6. **人間の直感的な感覚およびビジネスや社会への影響**
– このグラフから、各カテゴリのパフォーマンスの一貫性や安定性を評価できます。特に外れ値が多いカテゴリは、それに対する対策や改善策の検討を促すかもしれません。
– ビジネスにおいては、心理的ストレスや共生、多様性の進捗が重要な評価ポイントとなり得ます。改善が社会全体の健全性と持続性に寄与する可能性があります。
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データの主成分分析（PCA）を示しています。それでは、視覚的な特徴とそこから得られる洞察について分析します。
1. **トレンド**:
– このグラフは30日間のデータですが、ここには明確な時間軸はなく、データポイントが第1主成分と第2主成分によって配置されています。したがって、時間的な上昇や下降のトレンドは直接的には見受けられません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左上と右下のデータポイントが他と比べて離れており、これらが外れ値として考えられるかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– データポイントの配置は、スポーツの特定の要素がどのように第1および第2主成分に寄与しているかを示しています。第1主成分が33%、第2主成分が26%の分散を説明しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列的な情報は直接得られませんが、各データポイントがスポーツデータにおける異なる要素を表していると推測されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体としてデータは右上がりに広がっているように見えるため、第1主成分と第2主成分の間に弱い正の相関があるかもしれません。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このグラフから、スポーツのパフォーマンスやその他の要素が多次元に影響を受けており、複数の要因が複雑に絡んでいる可能性があります。スポーツチームや選手の戦略の策定や、特定のトレーニングの効果を評価する際に、このような分析が役立つかもしれません。
– 社会的には、スポーツの成果や戦略がどのように消費者に影響を与えるかを理解する手助けとなるでしょう。
総じて、この主成分分析はスポーツデータの複雑な関係を視覚化し、潜在的な改善点や戦略を特定するための有用なツールとなります。
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。