📊 データ分析（GPT-4.1による）
データ分析結果を以下に示します。
1. **時系列推移**:
– **総合WEI**: 総合WEIスコアは時系列に沿って小幅な変動を示しますが、7月1日から6日までの期間において一定の上昇傾向が見られます。特に7月6日の午後にはWEIスコアが高くなり、0.83から0.84に達しました。これは、社会的な要因の向上が寄与している可能性があります。
– **個人WEI平均と社会WEI平均**: 個人平均では7月5日のスコアが0.61と低下しており、この日は心理的ストレスが最大0.5と低かったことが影響している可能性があります。対照的に、社会WEI平均は時間の経過とともに上昇し、特に7月6日の夜には最大で0.90を記録しています。
2. **異常値**:
– 7月1日、2日、4日、5日、6日における総合WEI変動が異常値として検知されました。これはしばしばイベントや特定の出来事によるもので、心理的および社会的要因の即時的影響として捉えられます。特に、7月6日の急上昇は、社会的持続可能性と共生・多様性の指標の急改善が主要因と見受けられます。
3. **季節性・トレンド・残差**:
– 明確な季節性は観測範囲内で確認できないものの、数日の周期でスコアが変動する短期のトレンドが見られます。この短期的な変動はスポーツイベントの開催状況やニュースの影響を受けていると考えられます。
4. **項目間の相関**:
– 相関ヒートマップからは、特に社会持続可能性と社会的な公平性との間で高い相関が認められます。これは持続可能な社会基盤や教育機会の向上が公平性に寄与している可能性を示しています。
5. **データ分布**:
– 箱ひげ図からは、個人の心理的ストレスが最もばらつきが大きく、中央値に対して片方に外れ値が存在する点が注目されます。総合的にWEIスコアは比較的に安定していますが、外的要因による一時的な変動が各項目に影響を及ぼしている可能性があります。
6. **主要な構成要素 (PCA)**:
– PCAによると、PC1とPC2が多くの変動を説明しています。PC1（0.50の寄与率）は全体的な社会的基盤の強さを反映し、PC2（0.18の寄与率）は個人の健康状態やストレス管理がどのように各指標に影響を与えうるかを示しています。このことから、社会の持続可能性と個人の健康管理の両方がWEIの主要な変動要因として評価されています。
**まとめ**:
データ分析から、特に7月6日に社会的な要因が総合WEIを押し上げたことが示されています。短期間のイベントや政策の変化が広範囲な変動を引き起こすことがわかります。また、各項目間の相関関係は、継続的な社会的貢献や個人の健康状態がWEIにとって最も重要なファクターであることを指摘しています。
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
– **期間内のトレンド**: グラフは全体で360日間にわたりますが、データはまとまった時期に集中しており、特定の日付での急激な変動が見られます。特に実績データが左側に、予測データが右側に集中しているようです。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **実績データの変動**: 実績データは青色の点で示され、最初の数日間に急激な変動があります。この変動は異常値と関連している可能性があります。
– **急激な変動**: 予測データ（特にランダムフォレスト回帰）は縦方向に急激な上昇を示しており、この変動がどのように現実のデータに反映されるかが重要です。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **実績データ（青色）**: 実際のAIによる実際の測定値を示します。
– **予測データ（赤い×印）**: 予測AIによる将来の推測値を示します。
– **異常値（黒い丸）**: 通常のパターンから外れたデータ点として特定されています。
– **前年データ（緑色の点）**: 前年のデータと比較しています。この比較が予測の精度に影響を与える可能性があります。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– **予測手法の違い**: 線形回帰、ランダムフォレスト回帰、決定木回帰などの異なる予測手法が使用されています。それぞれの手法が異なる傾向やパターンを示しており、結果が大きく異なる場合はモデル選択と性能評価が鍵となります。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **実績AIと予測AIの相関**: 実績データと予測データの間の相関を検討することで、予測モデルの精度を評価できます。現在のプロットからは、モデルの違いが大きく異なる予測をもたらしている可能性があります。
### 6. 直感的な洞察と影響
– **人間の直感的解釈**: データの不均一な分布や急激な変動は、スポーツの成果やトレーニング方法の再検討の必要性を示唆しています。
– **ビジネスや社会への影響**: モデルの選択による予測の精度が競技成績や戦略に大きな影響を与えるため、データに基づく柔軟な戦術変更が求められます。また、異常値への対応が改善点を洗い出す手段となるでしょう。
このグラフから、複数のモデルを活用しながらデータに基づいた戦略的な意思決定が重要であることが浮き彫りになります。
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:
このグラフは、個人のスポーツカテゴリにおけるWEI平均スコアの推移を示しています。以下に視覚的な特徴と洞察を述べます。
1. **トレンド**:
– グラフ内の実績データ（青の点）に明確なトレンドは見られません。初期にはいくつかのデータが密集しており、その後データの間隔が広がっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ左側の黒い円で示された異常値がいくつか見られます。これらは通常の範囲を外れる値で、他のデータ点と比較して特異な特徴を持っています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青のプロットは実際の実績を示し、緑のプロットは前年のAIデータを示しています。
– 紫やピンクの線は様々なモデル（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、それぞれ予測の精度や傾向を判断する材料となります。
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の比較により、パフォーマンスの改善または悪化の傾向を直感的に判断できます。
– モデル予測の線は、実績データとの一致度合いを示すため、予測の信頼性を評価するのに役立ちます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 異常値がいくつかある以外、大多数のデータは比較的高いWEIスコアの範囲に収まっています。
– 特定のモデルが他のモデルと比較して実績に近い場合、そのモデルの予測精度が高いといえるかもしれません。
6. **直感的なインサイトと影響**:
– 人々はこのグラフを見て、モデルによる予測の精度を評価したり、過去の実績と比較した現状のパフォーマンスを理解するでしょう。
– スポーツにおけるパフォーマンス改善のために、モデルに基づく予測を活用することが考えられます。ビジネスの決定やトレーニングプランの策定に寄与する可能性があります。
この分析により、モデルによるパフォーマンス予測の信頼性を評価し、スポーツ選手の成長や成果を分析する基盤が提供されることが期待されます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフの左側では、約7月初めに複数の「実績」データポイント（青のプロット）が近接して配置されています。これに対し、「予測」データ（赤の×）はまばらに分布しており、予測モデルの不確実性が示唆されます。
– 右側のプロットグループでは、特に緑色の「前年」データが多く集まっており、特定の期間に一定のパターンがあることが示されますが、全体的なトレンドは明確ではありません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青い「実績」データに囲まれた黒の輪郭のデータポイントは「異常値」を示しており、他のデータから大きく外れています。これが何らかの重要なイベントや誤差を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 「実績」データ（青）と「前年」データ（緑）は、各々の期間でのパフォーマンスを示しており、比較が可能です。
– 様々な予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の予測（色付きの線）は、異なる手法のパフォーマンス予測を視覚的に提供しています。
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比較により、予測モデルの信頼性と精度を検証できます。
– 前年のデータと予測データとのずれや一致は、既存のモデルやトレンドがどれだけ現在のデータにも適用可能かを評価する材料となります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測の間に直線的な相関は見られませんが、過去との比較では特定の期間中に繰り返すパターンがある可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 異常値の存在は、スポーツ関連のデータにおける予期せぬイベントや戦略的な変更を示唆しているかもしれません。
– 前年と現在のデータ比較は、シーズンのパフォーマンス向上や成功失敗の要因分析に役立ちます。
– さまざまな予測モデルによる結果の精査を通じて、最良の意思決定をサポートする可能性があります。
このように、グラフはデータに基づく未来の予測や現状の問題点を浮き彫りにする重要な手段です。
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:
以下に、グラフの分析を示します。
1. **トレンド**:
– グラフは直線的かつ分散がなく、異常値を除きます。
– 時系列のデータは明確に分散しているわけではなく、特定の期間に集中しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期部分において、異常値として識別された点があり、それ以外は外れ値が見当たりません。
– 紫色のラインは全体的に急な変動を示しており、一時的な下落の可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績を示し、高いWEIスコアを維持していることを示唆します。
– 緑色の点は前年のAI予測で、現在と比較するための基準となっています。
– X印は別の予測手法によるスコア予測ですが、実績と異なる場所にあります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数のAI予測手法が存在し、各手法が異なる予測を示しています。
– 特に直線回帰（紫）とランダムフォレスト回帰（ピンク）との間での乖離が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データの分布は評価日が進むにつれて散らばることが期待されますが、実際には早期に密集し、その後変動します。
6. **直感的な洞察および影響**:
– 直感的には、初期におけるWEIスコアが高止まりし、その後に多様な予測がなされているが大多数が類似していると見受けられます。これは、スポーツにおける個人の経済余裕に対する今後の安定性が期待されることを示唆しています。
– 事業や社会において、予測手法の選択は結果に大きな影響を与えるため、適切な予測モデルの選択が重要となるでしょう。予測の信頼性を評価することで、より正確な意思決定が可能になると考えられます。
この分析は、WEIスコアが重要なスポーツ選手や関係者の経済的評価において、どのようにデータを活用し、将来的な予測を行うことが適切かを示唆しています。
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（上昇、下降、横ばい、周期性など）**
– WEIスコアにははっきりとした周期性が見られません。初期のデータ点は濃い青色で示されている実績データがあり、年後半にライトグリーンで示される前年との比較データがあります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期段階において、異常値が黒で囲まれたデータ点として強調されています。また、この時期に急激な変動が観察されます。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**
– 色が異なる複数の線が予測に関連しており、それぞれ異なる予測手法を表しています（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示しています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**
– 異なる予測モデル間での予測値における分散がせいてされていますが、全体的には一貫性のある方向性が見られるわけではありません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期データと予測値の比較を示すが、全体の傾向は不明瞭です。異常値の存在が全体の評価に影響を与えています。
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**
– 健康状態の評価には一貫したパターンがなく、予測モデルの不確実性が高いことが示唆されます。
– スポーツ選手の健康管理においては、これらの予測を基に個別の対策や調整が必要です。異常値の時期を特定し、その原因を分析することが、予防策や改善につながる可能性があります。
この分析では、特にデータの信頼性や予測精度に注目したさらなる検討が必要です。
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:
## グラフ解析と洞察
### 1. トレンド
– **初期のデータ**: 2025年7月付近において、WEIスコアは0.5付近で、ここから上昇傾向があります。
– **全体の傾向**: データが表示されているのは初期の一部と最後の時点のみで、長期的トレンドを明確に判別することは難しい。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 初期のデータポイント（円で囲まれたもの）は異常値としてマークされていますが、多くのデータが近い範囲にあります。
– **急激な変動**: 折れ線グラフは緩やかな上昇を示していますが、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**: 実績値を示しています。
– **赤い×**: AIによる予測値を示します。
– **外れ値の円マーク**: データから明らかに外れるポイントとされています。
– **色付きの線**: 線形回帰（青）、決定木回帰（紫）、ランダムフォレスト回帰（ピンク）による予測の傾向を表現しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実績値と各種予測値（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）には、比較的整合性がありますが、詳細な関係性をみるためには各手法の予測精度を更に確認する必要があります。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **短期間の予測**: 各手法とも異常値の範囲内に収まりながら、実績値に基づいて予測が設定されています。
– **予測の範囲の精度**: 各予測線が一様に上昇し、異常値の範囲（灰色のバー）に収まっているため、良好な予測と言えそうです。
### 6. 人間が直感的に感じることと社会的影響
– **感情的反応**: 『高いならばストレスが高まっている』と考えられるWEIスコアが、いずれも比較的上昇傾向にあるため、予測されるストレス管理の必要性が強調されるでしょう。
– **ビジネス・社会への影響**: データに基づくストレス管理の取り組みや、予測モデルの導入によるスポーツ選手の心理的ケアが重要。このような分析は、選手のパフォーマンスを最大化するためのエビデンスに繋がることが期待されます。
今後の対策として、ストレス管理のための具体的な介入策やサポート体制の構築が求められると考えられます。
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:
このグラフは、個人の自由度と自治を示すWEIスコアの時系列データを反映しています。それぞれの要素から以下の洞察が得られます。
1. **トレンド**
– 実績（青）の点は2025年7月初めに集中しており、予測データとの比較対象になっています。
– 前年（緑）のスコアは2026年7月頃に分布しています。全体的に過去から未来にかけてのスコアの変化は少ないように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 黒で示された異常値がいくつか見られるが、これらは実績の範囲内に含まれています。
– 予測データ間での急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色のプロットは実績データを示し、各モデルの予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）はそれぞれ異なる色の線で示されています。
4. **複数の時系列データの関係**
– 実績と予測のデータが密接に連携しており、実績に基づいた予測モデルの精度が検証されることが意図されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各時系列データ間の相関関係は視覚的に示されていませんが、予測の範囲（xAI/3σ）を考慮すると、比較的安定した傾向が予想されます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– このデータは、スポーツにおける個人の能力の安定性を示唆しており、特定のトレーニング方法や外的要因が大きな影響を与えなかったと考えられます。
– ビジネスにおいては、トレーニングの戦略や選手の評価の透明性を向上させるためには、異なる予測モデルの結果を検討し、長期的な人材育成に活用できるでしょう。
この分析は、スポーツ界におけるデータ活用の重要性を再確認させ、人材の持続的な成長を促進するための方向性を示唆しています。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド：**
– 見たところ、実績AIのスコアは0.6から0.8の範囲で一定の推移を示しており、大きな上昇や下降は見られません。この期間には顕著なトレンドの変化は見られないようです。
2. **外れ値や急激な変動：**
– 異常値は黒枠の円で示され、総じて実績データ内です。これは、一般的なスコアの範囲から外れた結果を示しています。
3. **プロットや要素の意味：**
– 青点は実績値を示し、予測値と比較を行うための基準となります。
– 予測には異なる手法が用いられており、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰のそれぞれについて異なる色で示されています。
– 薄灰色のバンドは予測の不確かさの範囲を示しており、予測の信頼性を評価するのに役立ちます。
4. **複数の時系列データの関係性：**
– 実績と予測の違いを比較することで、どの予測手法が実績に近いかを評価することができます。
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大きなずれは見られず、予測は一定の範囲で実際のデータに近いことがわかります。
6. **人間が感じること、および影響：**
– このWEIスコアの安定性は、スポーツにおける公平性や公正性が維持されていることを示唆しています。
– 異常値の存在は、特定の期間やイベントでの不公平が発生している可能性を連想させ、詳細な説明や原因分析が必要となるでしょう。
– ビジネス的には、このデータがスポーツ組織にとって貴重なインサイトを提供し、改善策の基礎になる可能性があります。
これらの観察から、変動の少ない時期は政策や仕組みが安定していることを示唆し、一方で異常値はさらなる分析が必要です。予測手法の比較により、実績データに最も近い手法を特定し、今後の改善に役立てることができます。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 登録された日付の初期には、実績と予測は両方とも高いスコアを示していますが、その後急激に減少します。直近に近づくほど、スコアは再び上昇する傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の日付においては明示的な外れ値が観察されます（異常値として黒い円で示されています）。
– 実績スコアの急激な減少が見られ、その後安定するまでにプロセスが必要であったことが示唆されます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績は青い点で表示され、予測は赤い点で示されています。
– 異常値は黒い円で強調されています。
– 薄い緑色の点は前年の値を示し、比較のために提供されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 最初の期間に予測と実績のスコアが一致しており、予測の精度が高いことが示されています。しかし、その後の期間では予測スコアがスコアが回復することを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体的なトレンドとしては、一度急にスコアが減少し、後半で回復するというパターンが見られます。
– 実績と予測の間には時期によって異なる相関が観察されます。
6. **洞察と影響**
– 初期の不安定性は、スポーツカテゴリーにおける持続可能性や自治性の実装への課題を示唆していますが、長期的には安定化している兆候があります。
– 実績のスコアが再び上昇していることから、持続可能な実施が確立されつつあることが考えられます。このことは、持続可能性の実践が長期的な成果を生む可能性を示唆しています。
– ビジネスや社会においては、初期の課題を乗り越えた後の持続可能な実践の重要性を感じ取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:
以下はこのグラフから得られる洞察です：
1. **トレンド**:
– 実績は安定しており、スコアは0.8前後で落ち着いています。予測スコアはわずかに上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い円で示された異常値が存在しますが、この異常値は他のデータポイントから大きく外れていません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いポイントは実績を示し、予測ポイントは赤で示されます。
– 紫の線（決定木回帰）、ピンクの線（ランダムフォレスト回帰）は予測のトレンドを示しており、先行きの目標値を示しています。
– 緑のポイントは前年のデータを示し、前年とほぼ横ばいの関係にあります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測（赤）と実績（青）のスコアは密接に関連しており、予測手法の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**:
– 現在の実績と予測の間に特に大きな分布の変動は見られず、非常に安定しています。
6. **直感的な印象と社会的影響**:
– スポーツの社会基盤・教育機会に関連するスコアが安定しており、今後の予測も堅調です。これは、関連するプログラムや政策が継続して成功を収めていることを示している可能性があります。
– 異常値が許可された範囲内で発生しているため、特段の修正や戦略の変更を必要としないかもしれません。
– こうしたデータは、スポーツに関する政策決定や戦略立案において、リスク管理や評価基準の適用に役立つと考えられます。
このグラフは、スポーツ関連の社会基盤や教育が引き続き有効であることを示唆しています。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 最初の部分において、実績値は0.9付近で推移しつつ、若干の変動があります。その後、予測値が一時的に上昇して1.0に近づくが、さらなる詳細は見られません。
– 他の期間の実績値や予測値データは非常に少なく、期間の後半では前年度のデータのみがいくつか観測されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績値には目に見えて顕著な外れ値はありません。
– 予測データ間の変動が小さいため、全体として安定した予測が行われていることが考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **実績（実績AI）**: ブルーのプロットで表示されており、データの確実な傾向を示しています。
– **予測（予測AI）**: 赤い「×」で示され、将来的な予測値を示しています。
– **前年度（比較AI）**: 緑の円で表示され、過去のデータとの比較が可能です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測のデータ間で大きな乖離は見られず、非常に一致している印象です。
– 前年度のデータは実績とやや異なる傾向がありますが、比較しても大きな差異はありません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体的に高いWEIスコアが維持されており、カテゴリとしての多様性や自由の保障において、非常に良好な状態であることが示唆されます。
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**:
– WEIスコアの高水準の維持は、スポーツ分野における社会的合意や多様性の受容度が高いことを示しており、これは競技の透明性や多様性の促進にとって非常にポジティブな指標です。
– ビジネスにおいては、これらの高い基準がスポンサーシップや参加者の増加に繋がる可能性があります。社会的には、スポーツが一層コミュニティの結びつきを強めるための重要な役割を果たしていることが示されています。
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:
このヒートマップに基づく分析と洞察を以下に示します：
1. **トレンド**
– ヒートマップ全体としては明確な長期トレンドを示しているわけではありませんが、色の濃淡から短期間の動きを観察できます。期間中の大部分は濃い紫色から青緑色の範囲にありますが、7月6日には急激に黄色くなっていることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 最も目立つ変動は7月6日の黄色のプロットです。この日は他の日と比較して異常に高いスコアを示しています。
3. **各プロットや要素**
– 色の違いはスコアの大小を表しています。紫色系が低スコア、青緑は中間スコア、そして黄色が高スコアを示していると解釈できます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる時間帯（8時、16時、19時）が示されていますが、7月6日の19時に急激なスコアの上昇が見られ、他の日の異なる時間帯との顕著な変化があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 場合によっては、特定の時間帯や日に特に変動があるかもしれませんが、このサンプルからは7月6日の特異値が目立ちます。全体的には、一部の時間帯に定期的なスコアの上昇がないようです。
6. **人間が直感的に感じること・ビジネスや社会への影響**
– このヒートマップは、特定のイベントや要素がスポーツスコアに影響を与えた可能性を示唆しています。高いスコアは特異な出来事、例えば重要な試合やトーナメントがあった可能性を考慮させます。
– ビジネスにおいては、このようなスコアの劇的な変動は商品の需要や関連サービスの提供に直接影響を与える可能性があります。
– 社会的には、この大きな変動が注目を集め、多くの観客やメディアの関心を引き起こした可能性があります。
このグラフは、迅速な対応や深堀り分析を行う価値があると感じられるような印象を与えるでしょう。
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:
このヒートマップを詳細に分析してみましょう。
1. **トレンド**:
– 日付ごとに異なる時間帯で濃淡が変化しており、これはスポーツカテゴリでのWEI平均スコアの変動を示しています。
– 特定の時間（16時や19時）に色が濃い、または薄い時間帯があることから、日内変動が存在する可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月5日と7月6日の19時台にかなり異なる色（薄い黄緑から明るい黄色）の変動が見られます。これは急激なスコアの上昇を示しているかもしれません。
– また、7月1日の同時間帯に低めのスコアが観察され、これは外れ値として考えられるかもしれません。
3. **要素の意味**:
– 色の濃淡はスコアの高さを示しており、明るい色ほどスコアが高いことを示唆しています。
– ヒートマップの構造から、スコアは時間帯によっても異なることを視覚的に伝えています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各時間帯での日別のスコアの変動を見ることで、時間帯によるパフォーマンスの違いや特定期間の傾向を分析できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 明るい黄色や緑の部分は高スコアを示し、特定の日の特定の時間帯にパフォーマンスが向上していることを意味します。
– 色の変化が急激な部分は相関の乏しい可能性を示唆しています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 特定の時間帯にスコアが高いことから、その時間帯や日が個人にとって最適なパフォーマンスのタイミングであることを示しているかもしれません。
– ビジネスやトレーニングの観点から、効果的なトレーニング時間や戦略を立てるのに役立つでしょう。
– 不規則な外れ値の存在は、特定のイベントや体調、環境条件がスコアに影響している可能性を考慮する必要があります。
この分析を基に、さらなるデータ収集や状況の把握を進めることで、個人のパフォーマンス最適化に寄与することが期待できます。
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:
グラフの分析から以下の洞察が得られます：
1. **トレンド**:
– 日付が増すにつれて、特定の時間帯に濃い青から緑、さらに黄色に変化している部分が見られます。この変化は、特定の日付において値が上昇または変動していることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に2025年7月6日の19時に、他と異なる色の黄色のブロックが見られます。この部分は、他の部分よりもかなり高いスコアを示しており、外れ値や急激な変動があることを示唆しています。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃淡はスコアの高さを示しており、青は低いスコア、緑は中間、そして黄色が高いスコアを表しています。色の密度と分布から、日によってスコアに違いがあることが分かります。
4. **複数の時系列データ間の関係性**:
– 特に時間帯によってスコアに変動があるため、特定の時期に一定のイベントやアクティビティがある可能性を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯によってスコアの変動があるため、一日を通して一定の周期性があり、特定の日に特にスコアが高くなる傾向があるようです。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このヒートマップは、特定の時間帯や日において、スポーツ関連の社会的関心やイベントが高まっていることを示唆しています。時間帯による変動は、放送時間や試合スケジュールなどが影響している可能性があります。
– ビジネスや社会においては、このデータを活用することで、広告投下のタイミングやコンテンツ提供の計画に活用でき、効率的な運営が可能となると考えられます。
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:
このヒートマップは、全WEI項目間の相関関係を示しています。以下に各ポイントについて分析します。
1. **トレンド**
– ヒートマップ自体は静的な特徴を持つため、時間的トレンドは直接的に示されていません。しかし、相関が強いカテゴリ間では類似した動きが期待されます。
2. **外れ値や急激な変動**
– ヒートマップ内では、外れ値というよりも、特定の要素間の低い相関が注目するべきポイントと言えます。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 赤い領域は高い正の相関（1に近い）、青い領域は負の相関（-1に近い）を示しています。
– 特に「総合WEI」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」は高い正の相関（0.88）を持ち、これらの要素が密接に関係していることを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– ヒートマップにおいて、時系列データの相関から、たとえば「個人WEI平均」と「個人WEI（心理的ストレス）」の相関(0.89)が高く、心理的ストレスが個人の総合的なWEIに影響を与えていることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 相関の高いペアは、たとえば「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」と「社会WEI（持続可能性と自治性）」(0.79)も挙げられ、これらが連動していることが示されています。
– 一方で、「社会WEI（公平性・公正さ）」と「社会WEI（社会基盤・教育機会）」の間にはほぼ相関がないこと（0.04）が示されており、これらの要素が独立している可能性が示唆されます。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 高い相関を持つ要素は、政策や戦略を策定する上で、これらの領域を連動して考慮する必要があることを示唆しています。
– たとえば、心理的ストレスが個人のパフォーマンスに大きな影響を与えるため、職場環境の改善が企業にとって重要です。また、社会の共生や多様性が広がることで、持続可能な発展につながる可能性があります。
このように、ヒートマップからは各要素間の関連性が視覚的に把握でき、これを元に具体的な戦略や改善策を導くことが可能です。
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:
1. **トレンド**
– 各カテゴリのWEIスコアに大きなトレンドは見られませんが、それぞれに特徴的な分布があります。
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、特に「個人WEI（認知柔軟性）」や「社会WEI（生態系整備、教育機会）」で顕著です。
3. **各プロットや要素**
– 箱ひげ図は、データの中央値、四分位範囲、および外れ値を示しています。
– 色は各WEIタイプを区別するために使用されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各カテゴリ間の直接的な時間的関係は読み取れませんが、異なるWEIスコアの分布を比較することで、特定のカテゴリが他に対してどのような位置にあるかを視覚的に理解できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「個人WEI（心理的ストレス）」は低い分布を示し、ストレスが分散している可能性があります。
– 「社会WEI（共生、多様性、自由の保障）」は比較的高い中央値を持ちます。
6. **直感的な洞察と社会・ビジネスへの影響**
– 一部のカテゴリで外れ値が多いことは、特定のスポーツ領域での多様性や不均一性を示唆しています。
– WEIスコアが社会の公正さや多様性への貢献を直接的に示す場合、それらが高い要素はビジネスや政策において注目ポイントとなるでしょう。
– 低いストレスのスコアは、関連するスポーツイベントやトレーニングが心理的に有利であることを示唆するかもしれません。
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）グラフは、スポーツカテゴリにおけるデータを二次元で可視化し、変動のパターンを探るのに役立ちます。それぞれのポイントはデータの要素を示しており、以下の視覚的特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 特定のトレンド（上昇、下降、周期性）は見られませんが、データは第1主成分軸に沿って比較的広く分散しています。これは、データの多様性や複数の変数が存在することを示唆しています。特に、第1主成分の寄与率が50%と高いため、この軸はデータの大半のバリエーションを説明しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフの右上端（第1主成分が0.3以上）に位置するポイントは、他のデータポイントから離れているため、外れ値として注目に値します。このポイントは、特異な事象や特殊なケースを示す可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 各ポイントの位置（横向きの広がり）が、対応するデータの特徴やパターンを反映しています。明示された軸に基づいて、第1主成分はデータの主要な変動性を示し、第2主成分は追加の変動性を補完的に提供します。
4. **複数の時系列データ関係**:
– 時系列データの直接的な関係性を示す情報はありませんが、ポイントの分布から、それぞれのデータが持つ特徴は時系列的にも異なることがあると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは第1主成分に沿って広く分布し、第2主成分での変動は小さめです。これにより、第1主成分がデータの主な相関を捉えていることが明らかです。
6. **直感的洞察とビジネスや社会への影響**:
– スポーツ業界において、異なるデータポイントの広い分布は、多様な消費者や市場ニーズを示唆している可能性があります。外れ値は特定のスポーツイベントやチームが他と異なるパフォーマンスを示したことを示しており、こうしたデータはマーケティング戦略の改善や市場動向の分析に有用です。また、寄与率の高い第1主成分に着目することで、主要な影響要因を把握しやすくなります。
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。
