📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データ分析の結果
#### 時系列推移
– **総合WEIスコア**: 堅調なトレンドが見られますが、特に7月6日には顕著な上昇を示しています。この日は最高0.86875まで達し、その後も高い水準を維持しています。
– **個人および社会WEI平均**: どちらも全体的に上昇傾向にありますが、個人WEIは7月5日に最低0.61を記録しています。一方、社会WEIは7月6日に急激に増加し、最高0.9125に到達しています。
#### 異常値
– **総合WEI**は複数の異常値が記録されており、特には7月6日に最高の異常値（0.86875）が観測されています。この異常値は、社会的な出来事やスポーツイベントの影響を受けた可能性があります。
– **個別WEI項目**でも経済的余裕、健康状態、心理的ストレス、自由度、社会基盤の異常値がいくつか散見されます。特に、7月6日に異常値が集中していることから、特定のイベントやニュースの影響が推測されます。
#### 季節性・トレンド・残差
– **トレンド**: 全体的にWEIスコアの上昇が見られ、特に後半にかけて明確な上昇トレンドが顕著です。
– **季節性**: 特異な季節性のパターンは見られませんが、7月6日周辺でスコアが高くなる傾向があります。
– **残差**: 未解明の残差はなにか特定の接触や要因を示唆している可能性があり、詳細な分析が必要です。
#### 項目間の相関
– 相関マップでは、**社会の持続可能性**と**社会基盤**が高い相関を示しており、これらの要素が互いに影響し合っている可能性が示唆されます。また、**個人の経済的余裕**は心理的ストレスと逆相関を持つことがわかります。
#### データ分布
– 箱ひげ図により、総合スコアのばらつきが小さく、一定の安定性があることが示唆されます。個人の健康状態とストレスはともに高いばらつきを示すため、個別の状況が大きな影響を及ぼしているようです。
– 外れ値は多く観測されており、特に個人の心理的ストレス、自由度と自治において顕著です。
#### 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1 (60%) と PC2 (14%)**の寄与率は他の要素を圧倒しており、これらがWEIの主要な構成要素であることを示します。PC1は主に社会的な要素（持続可能性、インフラ）に関連し、PC2は個人的な要素（健康状態、ストレス）に関連することが示唆されます。
### 総合的な考察
提供されたデータは、短期間の間に多くの変動を示しており、特に特定の日に増大する傾向が強いことがわかります。スポーツイベントや社会的トピックが大きく影響している可能性があるため、そうした外部要因とWEIスコアとの関連性を探ることが今後の焦点となるでしょう。特に、社会の持続可能性と経済の要素に強い関連が示されており、これらがスポーツカテゴリにおける重要な因子であることが考えられます。
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**
– **現実のデータ（青いプロット）**：最初の期間（7月1日から7月5日まで）には比較的一定の傾向が見られ、平均して0.8付近のWEIスコアを記録しています。
– **予測データ**：ランダムフォレスト回帰（ピンクの線）により、7月5日以降はWEIスコアが徐々に増加し、最後には横ばいになります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一つのデータポイントが黒い丸で示されており、これは外れ値と見なされています。初期の期間で異常な変動があった可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実績を示し、黒い丸は外れ値、灰色の範囲は予測の不確かさを示しています。
– ピンクのラインはランダムフォレスト回帰による予測を表し、直線的な堅調な増加が見られます。
4. **複数の時系列データ**
– 各予測ライン（ランダムフォレスト、線形回帰、決定木）は異なる方法でWEIスコアの未来を予測し、ランダムフォレスト回帰が最も高い最終スコアを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の実際のデータは0.8付近で安定しているが、予測では上昇傾向にあり、スコアの変動を示しています。
6. **直感的な感覚と社会・ビジネスへの影響**
– WEIスコアが重要なパフォーマンス指標である場合、上昇トレンドはポジティブな兆候です。パフォーマンスの向上が期待され、関係者のモチベーションにも影響を与えるでしょう。
– 外れ値の存在はプロセスの改善点を示唆しており、さらなる分析が必要です。
– 予測の不確かさの幅は狭いですが、慎重な解釈が推奨され、多様なモデリング手法を用いることで、予測の堅牢性が高められた可能性があります。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– **過去のデータ**: WEIスコアは大きく変動せず、比較的安定しています。ただし、少数の外れ値が見られます。
– **予測**: ランダムフォレスト回帰（紫の線）は増加傾向を示しており、今後のスコアが上昇する可能性を示唆しています。一方で、決定木回帰（青の線）は横ばいを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部のデータポイントが異常値としてハイライトされています。これらは他のデータポイントよりも大幅に高い、または低いスコアを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– **青い点**: 実績のデータポイントを示しています。
– **赤いバツ**: 予測されたデータポイント。
– **黒い円**: 外れ値をハイライト。
– **グレーの範囲**: 予測の不確かさの範囲を示しており、将来のスコアのばらつきを予測しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– ランダムフォレスト回帰と決定木回帰の異なる予測線があり、モデルによって予測に違いが見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは部分的には規則的な変動を示していますが、全体的には比較的均一に分布しています。
6. **直感的に感じることとビジネスや社会への影響**
– **直感**: 現在のスコアは安定しているものの、ランダムフォレストの予測が正しければ、今後のスコアの向上が期待されます。
– **影響**: スポーツのパフォーマンスが今後向上する可能性を示しているため、選手のトレーニングや戦略を再評価する機会になるかもしれません。また、外れ値を解析することで、異常なパフォーマンスの原因を探ることも重要です。
このデータの分析により、今後のスポーツパフォーマンスの戦略的計画に役立つ情報が得られるでしょう。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績（青いプロット）は全体的に0.7から0.9の間で推移しており、特定の方向への明確なトレンドは見られません。横ばい傾向にあります。
– 複数の予測モデル（紫とピンクの線）は、互いに水平に保たれていますが、実績値とは異なる傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値としていくつかのポイントが黒い縁取りで示されていますが、これらは実績の範囲内で大きな異常とは感じられません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実際の実績を表しており、濃い灰色の領域は予測の不確かさの範囲を示しています。
– 紫とピンクの線は、異なる予測モデルによる将来の数値を示しています（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）。
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が重ならないため、モデルの精度に改善の余地があると考えられます。予測モデルは実績データの変動を捉えきれていないようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 分布は期間を通じて安定しており、実績の変動は小さいです。
6. **直感的な感想と社会への影響**
– 実績が安定していることから、現在のパフォーマンスは一定の維持がされていることが示唆されます。
– 予測モデルが実績と一致しないことは、予測モデルの信頼性や精度について再評価する必要がある可能性を示しています。
– スポーツ分野での社会的インパクトとして、選手やチームのパフォーマンス評価などにおいて、より正確なモデルの開発が期待されます。
総合的に見ると、データの安定性が確認できる一方で、予測モデルの改善が重要となり得ます。
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
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は、おおむね一定の範囲内で横ばいの傾向を示しています。
– 予測データの「線形回帰」（緑色）は一定ですが、予測データの「ランダムフォレスト回帰」（紫色）は緩やかに下降しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値（黒い円）は初期に2点確認できますが、その他の期間では目立った外れ値はありません。
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、実際のWEIスコアを表しています。
– 赤い×は予測AIのデータポイントです。
– 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の関係性**
– 線形回帰と決定木回帰は、予測データの先行きを示していますが、紹介されている範囲では実績データと大きなズレは見られません。
– ランダムフォレスト回帰は少し下降トレンドを示しており、他の予測と対比されます。
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乖離や急激な変化はなく、一部下降のトレンドを示すものもありますが、全体的に安定しています。
6. **直感的に感じること・ビジネスや社会への影響**
– WEIスコアの安定性は、個人の経済的余裕がある程度維持されていることを示唆します。
– 予測は将来のスコアが少し下がることを示しており、将来的な資源や支出に対する注意が必要です。
– スポーツ界での個人の経済的余裕は、パフォーマンスや活動に影響する可能性があるため、慎重な計画が重要です。
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:
視覚的な特徴と洞察を以下に示します。
1. **トレンド**
– 青い点で示された「実績（実績AI）」は最初の数日間で横ばいが続いています。
– その後、ピンクの「ランダムフォレスト回帰」による予測は緩やかに上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータにおいて、いくつかの外れ値（黒い円で囲まれたポイント）が観察されます。
– 特に7月3日や7月5日付近での外れ値が目立ちます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実際の実績値を示しています。
– 紫色の線はランダムフォレストによる予測を示しており、最適な健康状態への緩やかで安定した遷移を示唆しています。
– 予測の不確かさ範囲が薄い灰色の範囲で表現され、初期段階での変動が反映されています。
4. **複数の時系列データ関係性**
– 実績データとランダムフォレスト予測は次第に近づいています。一貫した実績データが得られた後、予測が安定する可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは初期に変動が大きいですが、次第に予測線に収束しているように見えます。これは、実績が予測の信頼性を強固にしていることを示唆しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間がこのグラフを見た場合、最初の不安定性にもかかわらず、安定した健康状態（WEIスコア）が期待できることを直感的に感じるでしょう。
– スポーツや健康の分野では、初期の変動を管理することで、長期的な成果を向上させる可能性があります。したがって、初期の外れ値をさらなる改善の機会として捉えることができるでしょう。ビジネスや社会においては、データ駆動型の意思決定が健康管理に有効であることを示唆しています。
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:
1. **トレンド**:
– 実績値（青い点）は、最初の数日間にわたって散布していますが、大きなトレンドは見られません。
– 線型回帰と決定木回帰の予測（赤と水色の線）は横ばいです。
– ランダムフォレスト回帰の予測（紫の線）は上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部の実績点は異常値として黒い円でマークされています。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績値を示し、点の間のばらつきは測定の不確実性を反映しています。
– グレーの背景は予測の不確かさを視覚的に示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測の方法によって、未来のトレンドの予測が異なっています。特に、ランダムフォレスト回帰は他の二つの予測と異なる見解を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値の分布はバラバラであり、ランダムな傾向が見えますが、これらの分布が予測に対して直接的な影響を与えていない可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このグラフは、スポーツ選手の心理的ストレスレベルが短期間では変動していることを示しており、それが長期的にどのように変化するかを示唆する異なるモデルを使用しています。
– ビジネスやトレーニングプログラムでは、ランダムフォレストのようなモデルを採用することで、より柔軟で包括的な予測を得ることが可能です。
– ストレス管理に焦点を当てた戦略の策定が重要です。特に、ストレスが高まる可能性を示すモデルが存在するため、早期の介入が有効かもしれません。
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:
このグラフに関する分析は以下の通りです。
1. **トレンド**:
– 初めの期間（7月1日～7月5日）は「実績（実績AI）」のスコアがほぼ一定の範囲内で変動しています。
– 予測ライン（ランダムフォレスト回帰）は7月5日以降、一定の値を保っています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の実績データ（青い点）の中に黒い円で示された「異常値」がいくつか見られます。これらは、データの不確実性や予期しない変動を示す可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は「実績（実績AI）」を示し、実際のスコアを表現しています。
– 黒い円は「異常値」を示し、通常のデータ範囲から大きく外れたポイントであることを示します。
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は直接的に対比されていますが、予測値が一定であるため、実績データの変動がどの程度正確に予測されているかは不明です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは一定の範囲（約0.6～0.8）で密集しており、変動が少ないことが示されています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 短期間でのスコアの安定性は、個人のパフォーマンスが安定していることを示しているかもしれません。社会やビジネスにおいて、安定したパフォーマンスは良い兆候です。
– 異なる予測方法の結果がほぼ一定であることから、モデル間の予測一致が示唆されます。ただし、ランダムフォレストの予測が一定である点については、データの特性を反映しているか、もしくは予測モデルの調整が必要である可能性があります。
この分析は、今後の個人パフォーマンスを予測し、効率的なリソースの配分や戦略立案に役立てることができるでしょう。
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:
1. **トレンド**:
– 実績AIの点は初期に集中し、その後データが止まっています。時系列としては急激に低下する傾向が見られませんが、全体的に高いスコア付近に集中しています。
– 予測AI（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は一定のスコア値を予測しており、安定した予測を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかの外れ値が識別され、実績のデータポイントの中に強調されています。これらのデータは一般的な分布から外れていますが、大き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AIのスコアを意味し、予測値に黒枠のない外れ値が含まれています。
– 予測曲線は安定していますが、予測の不確かさ範囲内で変動の可能性を見せています。
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で直接的な相関は示されていませんが、予測モデルは異なる方法で安定したスコアを維持しています。
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密集しており、外れ値が散見されます。予測では、その密集した範囲が考慮されています。
6. **人間が直感的に感じることと影響**:
– 人間がこのグラフを見たときに直感的に感じるのは、現在のデータは短期間で一定の範囲に集中していることです。これにより、予測AIは現状を反映しつつ、予測の安定性を提供しています。
– ビジネスや社会的には、スコアの安定性を確保するための対策が講じられる可能性があります。特に外れ値に対する対策が必要かもしれません。
このように、グラフは過去の実績と予測の安定性を一目で理解でき、外れ値に対する特別な注意が求められることを示唆しています。
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
1. **トレンド**
– 実績（青い点）には明確なトレンドは見られず、横ばいのようです。
– 予測（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）はすべて一定ですが、ランダムフォレストは他の予測よりも高いスコアで推移しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフの初期には、いくつかのデータポイントが異常値として示されています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データです。
– 赤いバツ印は予測データを示しているが、実際には表示されていないようです。
– 大きな黒い円で囲まれた点は異常値を示しています。
– 灰色のエリアは予測の不確かさ範囲です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測手法の間には明らかな相違があり、特にランダムフォレスト回帰は他の手法よりも高いスコアを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測データの密度や分布については、初期部分で変動がありますが、その後の予測は安定しています。
6. **直感的な感想と社会への影響**
– 実績データには不規則な動きが見られますが、予測が非常に安定していることから、競技イベントや社会的取り組みの持続可能性と自治性に関する予測は信頼性が高いと理解されるかもしれません。
– ビジネスや政策を考える際には、ランダムフォレストの予測を重視すると、より積極的な枠組みを描ける可能性があります。これは特にスポーツイベントの計画や継続的な改善に役立ちそうです。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 初期の実績（実績AI）は安定した水準にありますが、新しい期間にはデータがないため、過去の実績によるトレンド分析に限界があります。
– 予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、すべてのモデルでほぼ一定の値を維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 過去の実績データの中に外れ値がいくつか存在していますが、それらは予測範囲内にあります。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は過去の実績を示しています。このデータが主に左側の早い期間に集中しています。
– 予測の線が3つ示されており、それぞれモデルごとに若干異なる挙動を示します。
– 灰色の帯は予測の不確かさを示しており、実績外れ値がその中に含まれていることから、予測の信頼性がそれなりに高いことを示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測モデル間での大きな違いは見られず、全体的に類似した値を維持しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測値の偏差を考慮すると、モデルが過去の傾向を十分に捉えていると言えます。
6. **直感的な洞察と影響**
– 基本的に安定して推移していることから、教育機会やスポーツ関連の基盤が一定の水準を維持していると想像されます。
– 社会的インフラや教育の質が安定していることで、スポーツ関連の発展やインクルージョンに良い影響を与える可能性があります。
– ビジネスの観点では、予測が安定しているため、将来の計画や投資を考える際の指標として利用する価値があるかもしれません。
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:
分析に役立つ視覚的特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 初期の実績データ（青い点）は比較的横ばいで、大きな変動はありませんが、後半は突然データがなくなり、予測モデルのみが表示されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青い点で示された実績の中に、いくつかの外れ値（黒い円で囲まれた点）が観察されますが、それらは大半のデータと大きく異なるわけではありません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実際の実績データを示し、赤い×は予測されています。
– 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）がそれぞれ異なる線で示され、特筆すべきはランダムフォレストによる予測が高めで安定していることです。
– 灰色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の関係性**:
– 各予測モデルは独自の予測を示していますが、特にランダムフォレストの予測が他のモデルよりも高い値を示しています。
– 線形回帰や決定木回帰の予測と比較して、予測の範囲が狭くなっています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績に対する予測の整合性がモデルによって異なるが、全般的に実績からの大きな乖離は見られません。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 実績データが一定期間で途切れているため、予測モデルに依存した意思決定が必要となる場面が推察されます。
– WEIスコアの安定性が望ましいとされる場合、ランダムフォレストの安定した予測に基づくアクションが好ましいかもしれません。
– 社会的には、データが途切れていることが何らかの影響（データの未入力やシステム変更）を示唆しており、その対応が必要です。
このグラフの最も重要な点は、予測が実績データとどのように一致しているかを理解し、予測に基づいてどのように行動すべきかを検討することです。データの欠如期間を埋めるための、他の情報源や新たなデータ収集が考慮されるべきでしょう。
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:
分析に基づいて以下を述べます。
1. **トレンド**：
– グラフ全体を通して、一定の色調の変化が見受けられます。2025-07-01から2025-07-05までは暗い色調が多く、2025-07-06に向かって色が明るくなっています。これは、WEIスコアが上昇していることを示している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**：
– 2025-07-06に急激な色の明るさの上昇があり、この日が他の日と比べて突出した日であると考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**：
– 色の濃淡はWEIスコアを示しています。色が濃いほどスコアが低く、明るいほどスコアが高いことを表します。
– 時間帯別に見ると、特定の時間にスコアが集中することもありますが、このヒートマップでは全体的に均一な分布が確認できます。
4. **複数の時系列データの関係性**：
– 時系列データ全体では、一貫した上昇傾向があると言えます。特に最後の日での急激な上昇が目立ちます。
5. **相関関係や分布の特徴**：
– 特定の時間帯で高いスコアが観察されるため、その時間帯に重要なイベントや活動がある可能性があります。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**：
– 2025-07-06の急激な変動は、スポーツイベントや特別キャンペーンが影響しているかもしれません。このようなトレンドは、マーケティングやプロモーションに大きな影響を与える可能性があります。
– 時間帯ごとのスコアの変動に基づき、より戦略的な時間帯にリソースを集中させるべきであると考えられます。
全体として、このヒートマップは日々の傾向と特異な日の識別に役立ち、スポーツカテゴリに関する戦略的判断のための指針となります。
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:
このヒートマップは、30日間にわたる個人のWEI（運動効果指数）平均スコアを示しています。以下のポイントに注目して分析します。
1. **トレンド**:
– 全体として、毎日や時間帯によってスコアに変動があり、特定の上昇や下降のトレンドは明確ではありません。
– 日によってスコアが高い時間帯と低い時間帯があり、特定の周期性は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日19時から23時にかけて、スコアが特に高く（黄色）、これは他の日の同時間帯に比べて際立っています。
– 一部の日は、朝8時のスコアが特に低く、深い紫色〜青色として表現されています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色のグラデーションがスコアの高低を示しています。黄色に近いほど高いスコア、紫色に近いほど低いスコアです。
– プロットの密度はなく、個別の日付と時間ごとのスコアを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 特定の日や時間帯での急激な上昇または下降の後に似たパターンを持つことは確認されていないため、時間帯ごとの関係性は一貫性がありません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 高スコアと低スコアの分布は均等で、多様なパターンが存在し、その日や時間に依存しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– スポーツ選手やトレーナーにとって、特定の時間帯にパフォーマンスが高まる傾向があることは有益で、それに基づいてトレーニングを調整することができます。
– ビジネス面では、パフォーマンスの観点から特定の時間帯や活動に焦点を当てたプログラムを提供すると、効果的な結果を得られる可能性があります。
総括すると、このヒートマップからは個別の時間帯におけるパフォーマンスの変動が可視化されており、これを基にした戦略的な計画が可能です。
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:
以下にこのヒートマップの分析を行います：
1. **トレンド**：
– 色の変化から、時間帯ごとにスコアが上昇または下降している様子を観察できます。特に、初めは濃い色から始まり、徐々に明るくなっている箇所があり、これがスコアの上昇を示唆します。
2. **外れ値や急激な変動**：
– 2025年7月6日頃に、急激にスコアが上昇していると推測される黄色の明るい色が目立っています。これは、その日の特定の時間帯に異常な状況が発生した可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**：
– 色の濃淡は、スコアの高さを示しています。濃い色（紫）は低いスコア、明るい色（黄色）は高いスコアを表していると考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**：
– 横軸が時間、縦軸が日付で、それぞれのセルが特定の日時におけるスコアを表しています。時間帯ごとのスコアの変化が視覚化されており、特定の日付と時間帯がスポットライトのように強調されています。
5. **相関関係や分布の特徴**：
– 日ごとの相関までは見えませんが、時間帯ごとに似たようなスコアの変動パターンがいくつかの日にわたって繰り返されている可能性があります。
6. **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**：
– グラフからは、特定の時間帯にスポーツ活動やイベントが他の時間より活発で、注目されていることが示唆されます。したがって、この時間帯を重視して広告やイベントの計画を立てることが有効です。また、急激なスコア変動が予想される日は、異常な事象（例えば、大きな試合や大会）が行われた可能性を考慮し、準備やリソースの最適な配分を考慮する必要があります。
このヒートマップが示すデータを、戦略的な意思決定に有効に活用することができるでしょう。
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:
1. **トレンド**:
– ヒートマップは、トレンドを直接示すものではありませんが、相関の強さを通じて関係性を把握することができます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– このグラフでは、各カテゴリーの間の相関を示しているため、特定のデータポイントによる急激な変動は示されていません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃さは相関の強さを示します。赤色は正の相関、青色は負の相関を示します。
– 要素間の相関が1に近い場合、非常に強い関係があることを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各要素間の相関関係を理解することで、異なる時系列データの関係性を把握できます。例えば、「個人WEI（健康状態）」と「個人WEI（心理的ストレス）」の間に強い相関（0.66）があることがわかります。
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）」の相関（0.92）は非常に高い。
– 「社会WEI（公平性・公正さ）」とほかの要素の相関が比較的低いことから、他の要素と関連性が少ないことがわかります。
6. **人間が直感的に感じることや影響**:
– 健康状態と心理的ストレスの関係は直感的に理解しやすく、健康が心理的ストレスに影響を与えることを示しています。
– 「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」が総合的なパフォーマンスに強く影響することから、多様性や自由の重要さが強調されます。これは、組織が多様性やインクルージョンを重視する際の有益なデータとなります。
このヒートマップは、スポーツ環境における個人や社会のさまざまな側面の相互関係を視覚化するのに有効です。これにより、改善すべき領域や強化すべき領域を特定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、さまざまなWEIタイプのスコア分布を示しており、以下のような分析が可能です。
1. **トレンド**:
– 各WEIカテゴリーはスコアの広がりに違いがありますが、特定の上昇や下降トレンドはありません。このグラフは主に分布の比較を目的としています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのWEIタイプで外れ値が見られます（例えば、「個人WEI（健康状態）」や「社会WEI（社会整備・経済機会）」）。これは、そのタイプで異常なスコアを持つサンプルが存在することを示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 箱の範囲は第1四分位数（Q1）から第3四分位数（Q3）までを示し、中央の線は中央値を示します。箱の外にある点が外れ値です。色の違いは、異なるカテゴリを識別する助けになっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– このグラフでは時系列データの関係性は直接扱っていません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– WEIスコアはカテゴリによって広がりが異なり、それぞれの中央値や分布の広さで比べることができます。密な分布を示すカテゴリ（例: 個人WEI平均）は、スコアの一貫性があることを示唆しています。
6. **直感やビジネス・社会への影響**:
– 人間はこのグラフを見て、どのWEIカテゴリーがより安定しているか、あるいはどのタイプで多様性があるかを直感的に理解できます。たとえば、「個人WEI（健康状態）」の外れ値は、その領域で特定の改善努力が必要かもしれないという示唆を与えるでしょう。
– ビジネスや社会的には、安定性が高いカテゴリに対しては現状の維持を、外れ値が多いカテゴリには新しい政策や取り組みが必要である可能性があります。
このように、このグラフはWEIスコアの多面的な視点を提供し、異なるカテゴリのパフォーマンスを比較するツールとして有効です。
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:
このグラフは、30日間のスポーツデータに対して主成分分析（PCA）を行った結果を示しています。主なポイントを以下に説明します。
1. **トレンド**:
– 特に明確な上昇、下降、周期性のあるトレンドは見られません。データは全体的に均等に分散しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 右上のデータポイントは他のポイントから若干離れており、これは外れ値として注目する価値があります。このデータポイントが意味するもの（例：特定の日の異常なスポーツイベントやパフォーマンス）があるかもしれません。
3. **各プロットや要素**:
– 各ポイントは第1主成分（寄与率: 60%）と第2主成分（寄与率: 14%）に基づいています。第1主成分がより多くのバリエーションを説明しているため、データの主要な違いはこの軸に沿って表現されます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– グラフには特定のパターンが存在せず、時系列間の明確な相関があるようには見えません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは第1主成分に沿って広がっているため、最も重要な変動はこの軸に関連しています。
6. **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**:
– スポーツのパフォーマンスに関するデータの場合、この分析が示すのは、特定の日やイベントが他と異なる可能性があることです。これは、監督者やチームが異常を探すための重要な手掛かりとなります。ビジネス的には、特定のスポーツイベントやパフォーマンスを特定し、マーケティングやイベント企画に役立てることができます。
このグラフは、データの全体的なパターンよりも個々の異常や特定のイベントに注目するのに適した分析方法を提供しています。
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。
