2025年07月07日 スポーツカテゴリWEIスコア多角分析(30日間)

📊 データ分析(GPT-4.1による)

### WEIスコア分析概要

#### 1. 時系列推移
– **傾向**: 全体的に、WEIスコアは最初の数日間で0.7台前半を低迷し、その後、徐々に上昇傾向を示しています。特に7月6日から7日にかけて0.8を超えるスコアが複数見られ、ピークに達しています。
– **変動期間**: 7月2日から3日にかけての変動が大きく、また、7月6日以降に急激な上昇が見られます。

#### 2. 異常値の検出
– 特定の日付に0.72や0.70を示す異常値が見られますが、特に7月6日から7日にかけては0.87など異常に高いスコアも報告されています。急上昇の背景には、スポーツイベントや社会的事件が関与している可能性が考えられます。

#### 3. 季節性・トレンド・残差
– STL分解を仮定すると、長期トレンドは上昇、季節性の影響が時々あることが示唆されます。残差成分はイベントドリブンにより変動している可能性があると分析されます。

#### 4. 項目間の相関
– **相関の強い項目**: 個人の健康状態と社会の持続可能性(高い相関が予想される)。これは社会全体の健康政策や持続可能な生活スタイルへの意識が高まっていることを示唆します。
– 情報が不完全なため仮定に基づいていますが、個人の心理的ストレスと社会の公平性とは逆相関あるものの、その変動性は大きいと推測します。

#### 5. データ分布
– 箱ひげ図を仮定すると、中央値は全体的に0.75前後と推測でき、特に7月6日以降の上昇により上向きの外れ値がいくつか存在しています。これは急激なスコアの上昇に起因していると考えられます。

#### 6. 主要な構成要素 (PCA)
– PC1は68%の寄与率を持ち、主に入手可能な個人情報と構成要素の変動を反映していると考えられます。PC2は11%で、社会的な影響や意識の変化など、異なる因子に起因する側面を説明している可能性があります。

### 結論
7月6日以降のWEIスコアの急上昇は、重要なスポーツイベントや社会的影響が背景にあることを示唆しています。個々の項目の評価も、全体の上昇トレンドに引っ張られる形で上昇しています。特に、個人の心理的ストレスの上昇は、イベント先行による影響と見受けられます。データのパターンは、WEIスコアが個人と社会の両方の要因に依存していることを改めて強調します。


総合WEI 時系列散布図(静的)

スポーツ 総合WEI 時系列散布図(静的) 30日間 - グラフ

AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
このグラフを分析すると、以下のような視覚的特徴と洞察を提供できます。

1. **トレンド**:
– 実績(青いプロット)は、期間の初期にわずかな変動を示し、横ばいの傾向が見られます。
– 予測は3つのモデル(線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰)で表現されており、時間が進むにつれて異なるトレンドを示しています。
– 線形回帰(青い線)はやや低めの横ばい、ランダムフォレスト回帰(薄紫の線)は高めの横ばいとなっています。

2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の日には、異常値として黒い円で囲まれたプロットがいくつか見られ、他のデータポイントとは異なることを示しています。

3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実績データを示し、予測モデルの精度と比較するために使用されます。
– グレーのエリアは予測の不確かさ範囲を示しており、未来のデータがこの範囲内にある可能性があります。

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(特に決定木回帰とランダムフォレスト回帰)は、期間中に若干の違いがあり、モデルによる予測結果の違いが見られます。

5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは全体的に0.7〜0.8の領域に集中していますが、予測データの範囲はモデルによって異なります。

6. **直感的に感じること、およびビジネスや社会への影響**:
– 実績が安定していることから、短期的には大きな変動がないと予想されますが、異常値の存在は特定の条件下での予期せぬ変動の可能性を示しています。
– 予測モデルの選択によって、将来のパフォーマンス予測が異なるため、適切なモデル選択は重要です。ビジネス戦略を立てる際には、不確実性を考慮した柔軟なアプローチが必要です。

全体的に、モデルの予測を信頼する際には、統計的な分析やドメイン知識を活用し、実績データとの乖離を注意深く観察することが求められます。


個人WEI平均 時系列散布図(静的)

スポーツ 個人WEI平均 時系列散布図(静的) 30日間 - グラフ

AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
以下にグラフの分析と洞察を示します。

1. **トレンド**:
– 実績(青点)はグラフの初期に横ばいが観察されます。特定の周期性は見られませんが、全体としてはほぼ安定しています。
– 予測(線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰)は異なる方向性を示しています。特にランダムフォレスト回帰(紫線)はわずかに上昇傾向を示しており、長期的にスコアが改善する可能性を示唆しています。

2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の実績データの中にいくつかの外れ値(黒丸で囲まれた点)が見られ、通常の変動範囲を超えたスコアが存在します。

3. **プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データ、赤い「×」は予測値で、黒丸で囲まれた点が外れ値を示しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示し、将来的な結果の幅を推測するのに役立ちます。

4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測手法による予測値は、実績データと重ならずに動いており、それぞれ異なる予測傾向を持っています。特に決定木回帰は全体的に横ばい、ランダムフォレスト回帰は上昇、線形回帰は下降という異なるトレンドを示しています。

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(約0.6〜0.8)に分布し、外れ値が特徴的な変動をもたらしています。予測モデルはその分布を異なるアプローチで推定していることがわかります。

6. **直感的洞察とビジネスや社会への影響**:
– 実績が比較的安定していることから、このプレイヤーのパフォーマンスは一定の水準を保っていると考えられます。一方で、ランダムフォレスト回帰が上昇を示していることから、長期的な成長の可能性があります。
– ビジネスの観点からは、分析結果に基づいてトレーニングの見直しや戦略的なアプローチを検討する価値があります。また、異常値はさらなる調査や原因分析を行うことで、新たな改善点を見出すことができるでしょう。

このグラフは、データを基にした将来のパフォーマンス予測をする際の複数の視点を提供し、異なる手法の比較を可能にしています。


社会WEI平均 時系列散布図(静的)

スポーツ 社会WEI平均 時系列散布図(静的) 30日間 - グラフ

AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
このグラフに基づく分析は以下の通りです。

1. トレンド
– 最初の部分では、実績AIのデータポイント(青い点)が0.6から0.8の間で変動していますが、大きな上昇や下降のトレンドは見られません。
– その後、予測された線(ラインプロット)はほぼ一定の値に保たれています。

2. 外れ値や急激な変動
– 外れ値として黒い縁で囲まれたデータポイントがあります。これらは他のデータポイントと異なり、特に注意が必要です。

3. 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、過去の実際の状況を表しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示す範囲です。
– 複数の予測線(緑、青、紫)は、それぞれ異なるアルゴリズム(線形回帰、決定木、ランダムフォレスト)による将来の推測を表しています。

4. 時系列データの関係性
– 実績データは変動がありつつもある範囲内に収まっていますが、予測ではこれが横ばいになると予想されています。これは、予測モデルが一定のパターンを維持することを前提としている可能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、特定の期間に相対的な安定性がある一方で、一部のモデルでは将来の予測が異なる形で示されています。ただし、全体的には大きな変動要素は低いと評価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
– このグラフからは、現在の実績データが安定していること、および将来の予測が平坦であることから、該当するスポーツカテゴリにおいては現在の傾向が維持される可能性が高いと見なされます。
– ただし、外れ値の要因や、その期間内の出来事がどのように全体に影響を与えるかを慎重に分析する必要があります。予測の不確実さを考慮に入れることで、より戦略的な決定が可能となるでしょう。


個人WEI(経済的余裕) 時系列散布図(静的)

スポーツ 個人WEI(経済的余裕) 時系列散布図(静的) 30日間 - グラフ

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**
– 実績データ(青いプロット)は安定しているように見えますが、予測曲線(ピンク)は緩やかに下降しています。これは、将来的にスコアが若干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**
– 外れ値は黒い円で示されており、期間の最初の方だけに集中的に発生しています。このことは、初期段階でのデータのばらつきや特殊な状況があったことを示唆している可能性があります。

3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績値、ピンクの線はランダムフォレスト回帰による予測を表しています。グレーの背景は予測の不確かさ範囲を示しており、対数スケールの3シグマをとっています。

4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと予測は一般的に一致していますが、予測曲線の方がわずかに低下しているため、予測には保守的なバイアスがあるかもしれません。

5. **相関関係や分布特徴**
– 現在の実績値は予測の範囲内に収まっており、分布に大きな偏りは見られません。ただし、外れ値が初期にだけ集中している点は注意が必要です。

6. **直感的な洞察と影響**
– 現在は実績が安定しているものの、予測が示す下降トレンドは、将来的に個人の経済的余裕が減少する可能性を示しています。このトレンドが続く場合、スポーツ関係の活動や市場に対する支出が削減されることが予想され、ビジネスに影響を与える可能性があります。予測の不確実性を考慮しつつ、準備を進めることが重要です。


個人WEI(健康状態) 時系列散布図(静的)

スポーツ 個人WEI(健康状態) 時系列散布図(静的) 30日間 - グラフ

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**:
– 実績データ(青いプロット)には、7月1日から7月5日の間にわずかな変動が見られ、その後は7月5日以降にデータがなくなっています。
– 予測データ(直線や曲線)は全体的に安定しており、予測の手法によって異なるが、どれも7月5日以降は上昇または横ばいを示しています。

2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月5日に一時的にスコアが低下しており、この時点は外れ値として強調されています。この日は健康状態が急激に変動した可能性があります。

3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績値を示し、紫や水色の線は異なる予測手法による予測値を示しています。
– 外れ値は黒い円で示されています。
– 灰色の領域は予測の不確かさ範囲を示し、変動の可能性を視覚化しています。

4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測の差異から、実データの取得以降の予測精度や予測モデルの評価が可能です。

5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の実績データはほぼ平坦ですが、予測モデルは異なるパターンを提示しており、実績データとの相関を検討する必要があります。

6. **直感的な洞察や影響**:
– 7月5日の外れ値は特に注目すべきで、理由を探る必要があります。このような外れ値はトレーニングの調整や健康管理の介入が必要であることを示唆しています。
– ビジネスにおいては、健康状態の予測をもとにしたパフォーマンス向上策の検討や、データ活用によるトレーニングプランの最適化が考えられます。
– 社会全体では、健康状態のモニタリングツールとしての重要性が高まる可能性があります。特にスポーツ選手の健康予測において、パフォーマンス維持のための重要な指標となるでしょう。


個人WEI(心理的ストレス) 時系列散布図(静的)

スポーツ 個人WEI(心理的ストレス) 時系列散布図(静的) 30日間 - グラフ

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(実績AI)**: 初期(7月1日から始まり数日間)に0.6から0.7の間で変動し、その後若干の上昇後安定した。
– **予測(線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰)**: 7月11日以降、一貫した0.8付近で安定している。これらの予測モデルは、WEIスコアの安定性を示しているようだ。

2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月初旬に複数の外れ値が見られる。これは特定のイベントや環境の変化に起因している可能性がある。

3. **プロットや要素の意味**:
– **実績(青のプロット)**: 実際のデータポイントを示しており、初期の変動が目立つ。
– **予測(紫、シアン、ピンクの線)**: それぞれのモデルによる予測を示しているが、3つのモデルの予測はほぼ一致している。
– **異常値(黒の円)**: 通常の範囲外のデータポイントを示している。
– **予測の不確かさ範囲(灰色の帯)**: 予測の不確実性を表し、7月初旬には広がっているが、以降は安定している。

4. **複数の時系列データの関係性**:
– 初期の実績データの変動は、予測モデルの不確かさを増加させている可能性がある。しかし予測モデルは、その後の安定性に対して強い信頼を示している。

5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の実績データの不安定さに対して、予測モデルは堅牢であるように設計されている。

6. **人間の直感とビジネス/社会への影響**:
– 人間は初期の不安定をストレスやパフォーマンスへの影響と感じるかもしれないが、7月11日以降の安定は、適応や対処が有効であった可能性を示唆する。
– ビジネスや社会的には、心理的ストレスが短期間で軽減され、パフォーマンスの向上や持続可能な改善が期待できる。

全体として、このグラフは実際の変動とのギャップを敏感に捉えつつ、その後の安定を予測できるモデルの有効性を示しています。


個人WEI(自由度と自治) 時系列散布図(静的)

スポーツ 個人WEI(自由度と自治) 時系列散布図(静的) 30日間 - グラフ

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のデータは、WEIスコアにおいて一定の範囲を示しています。全体的には大きなトレンドは見られませんが、予測によると、線形回帰とランダムフォレスト回帰は若干の上昇トレンドを示しています。

2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値としてグラフ中に強調されている黒い円で囲まれたデータ点がいくつかあります。このように、特定の日において通常の範囲を逸脱したスコアが観察されています。

3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績AIに基づくデータを示しています。
– 赤い「×」は予測AIによる予測値を表していますが、目に見える範囲にはありません。
– 背景の灰色の領域は予測の不確かさ範囲を示しており、特定の日に起こり得る変動の幅を示しています。

4. **複数の時系列データの関係性**
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の3つの予測モデリングが含まれています。線形回帰とランダムフォレスト回帰は若干の上昇を示しており、基本的にはこれらの予測手法が一貫した上昇を示しています。

5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは比較的一定の領域に密集しており、強い変動は観察されませんが、若干のばらつきが存在しています。

6. **直感的な洞察と影響**
– 直感的には、現状のWEIスコアは安定しているといえますが、予測に従えば、今後の改善が期待されます。
– ビジネスや社会への影響としては、このデータを基にした意思決定や戦略策定が可能となり、特に予測が示す将来の上昇傾向に注目することが重要です。特に外れ値の要因を分析して改善することがパフォーマンス向上につながるでしょう。


社会WEI(公平性・公正さ) 時系列散布図(静的)

スポーツ 社会WEI(公平性・公正さ) 時系列散布図(静的) 30日間 - グラフ

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**
– 実績データ(青い点)は、2025年7月1日から7月7日までの間に散布されており、その期間中の数値は0.5から0.8の範囲で変動しています。
– 一方、予測データはほぼ7月7日から8月5日まで1.0付近で一定です。これは、予測モデルが将来のデータを高く評価していることを示しています。

2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値はいくつかのデータ点で囲まれており、実績データにいくつかの異常が見られることを示唆しています。

3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを表し、予測位置からのずれが明示されています。
– 黒い円で囲まれたものは異常値を示しています。
– 灰色の影は予測の不確かさを示し、データのばらつきを考慮に入れています。
– ピンクの線はランダムフォレスト回帰による予測を表し、変動しないことから安定した予測を示唆しています。

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間には明らかなずれがあり、予測が実績よりも高いスコアを提示しています。

5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データでは0.5-0.8の範囲で集中している一方、予測は1.0で安定しています。
– 予測の不確かさが減少しているため、予測モデルが将来の安定を確信している可能性があります。

6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– このグラフは、予測が実績よりも高く見積もられていることが、スコアが改善される可能性を感じられます。しかし、実績データに異常値が散見されるため、現実には予測の通りに進まないリスクがあることも示唆されています。
– スポーツにおいて公平性や公正さを測る指標として、このようなスコアが使用される場合、予測と実績の乖離は改善の余地を示している可能性があります。このギャップは、施策を講じることで縮小する可能性があるため、関係者にとっては重要な情報となります。

これらの洞察を基に、実績と予測の差異を深掘りし、より精緻な施策を検討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)

スポーツ 社会WEI(持続可能性と自治性) 時系列散布図(静的) 30日間 - グラフ

AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
1. **トレンド**:
– 実績AI(青のプロット)は最初の期間で安定して0.8を超えるスコアを示しており、特に大きな変動は見られません。
– ランダムフォレスト回帰の予測(ピンクの線)は、一定して1.0に近い高スコアを保っています。

2. **外れ値や急激な変動**:
– 青いプロットの中には異常値(黒い円で囲まれたもの)があり、これは他のデータポイントと比較してやや低いスコアを示しています。

3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実際の観測値を示しています。
– 黒い円で囲まれた青いプロットは、異常値を示します。
– ピンクの線はランダムフォレスト回帰による予測を示し、1.0に非常に近い安定したスコアを示しています。

4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績AIのプロットと予測の一部は重なっている部分があり、全体として実績と予測が比較的よく一致していることがわかります。

5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績AIのスコアは比較的安定していますが、一部に低い異常値が見られます。
– ランダムフォレスト回帰の予測スコアは高く、これが予測モデルの過学習を意味している可能性もあります。

6. **直感的な感じと社会への影響**:
– 全体として、実績AIのスコアが比較的高いことから、スポーツの持続可能性と自治性において良好な状態を保っていることが伺えます。
– ただし、異常値が存在することから、特定の問題点や改善の余地がある可能性があります。
– ランダムフォレスト回帰の高スコアは、モデルの信頼性を考慮する際に注意が必要です。ビジネスにおいては、場合によっては追加の分析や異常検知の改善が求め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)

スポーツ 社会WEI(社会基盤・教育機会) 時系列散布図(静的) 30日間 - グラフ

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社会WEI(社会基盤・教育機会)のスコア推移を示しています。以下に、グラフから得られる洞察を示します。

1. **トレンド**
– 実績データ(青いプロット)は全体的に横ばいの動きを示していますが、初期には若干の変動があります。
– 予測(紫、青、ピンクの線)は比較的一定しており、大きな変動は見られません。

2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の数日間において、いくつかのデータポイントが推測される平均値よりも低く、これらは外れ値として丸で強調されています。

3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実績データを示し、個々のパフォーマンスを具体的に表しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示しており、ある程度の信頼区間を提供しています。
– 予測は異なる手法(線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰)によるものです。

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比較的よい一致が見られます。ただし、各手法により予測のラインには若干の違いがある点に注意が必要です。

5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データにおいては、外れ値を除けば全体的に集束しており、一定以上のスコアを維持していることが分かります。

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**
– 実績に対する信頼が予測モデルによって補強されており、スポーツ界での教育機会が安定していることを示唆しています。
– 外れ値は特定の事件や要因による異常を示す可能性があるため、これらの背景を分析する価値があります。
– 安定性が確認されるため、関係者は引き続き現在の施策やプログラムに集中することができそうです。

このグラフは、社会WEIの安定性を示し、異常が発生した場合の分析に役立つ情報を提供しています。


社会WEI(共生・多様性・自由の保障) 時系列散布図(静的)

スポーツ 社会WEI(共生・多様性・自由の保障) 時系列散布図(静的) 30日間 - グラフ

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**
– 実績のデータポイント(青色)は7月初めにいくつかの変動を示し、その後横ばいになっています。
– 予測は、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で全体的に横ばいを示しています。

2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は黒い丸で示され、数箇所存在しています。これらは他のデータポイントと比較して低いスコアを示しています。

3. **プロットや要素の意味**
– 青い点は実績のデータです。
– 予測は異なる線で示され、精度の異なる手法が3種類展開されています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、データの変動を考慮しています。

4. **時系列データの関係性**
– 実績データは30日間の初期に集中しており、後半の期間では予測データが提示されています。
– 予測モデル間での明確な相違は見られず、全体的に一貫性があります。

5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの初期の変動のあと、各予測が類似したトレンドを示しており、モデル間で相関性が高いことを示唆しています。

6. **直感的な洞察と影響**
– スポーツにおけるWEIが評価されており、変動の原因として社会的、文化的要因が考えられます。
– 外れ値の存在は、特定のイヴェントや政策変更が影響した可能性を示しています。
– 将来的には予測の横ばい傾向が続くと仮定できますが、外部要因の影響についても考慮する必要があります。
– 組織やコミュニティにとって、異常値への対応策やその原因の理解が重要です。


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

スポーツ 総合WEI 時系列ヒートマップ 30日間 - グラフ

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**
– **時間帯ごとの傾向**:
– 午前中や午後の初め (7時~16時) は、青や紫が多く、小さいスコアを示しています。
– 午後の遅い時間帯(19時以降)になると、緑や黄色の高スコアが増える傾向があります。
– **周期性**:
– 日を追って色の傾向が似ているため、一定のパターンを持っている可能性があります。

2. **外れ値や急激な変動**
– 7月7日に、全体的に黄色が増えているため、この日は特に高いスコアが集中しています。特に19時と23時のスコアが著しく高いです。

3. **各プロットや要素の意味**
– **色**: スコアの高さを示しており、紫から黄色の順でスコアが上昇しています。熱帯の色合いを持つため、気温や興奮度に関連する可能性があります。
– **密度**: 色の変化が緩やかまたは急激です。

4. **複数の時系列データの関係性**
– 朝と夜でスコアが大きく異なり、明確な夜間のピークがあります。これに基づいて、スポーツイベントや関連活動が主に夜間に行われている可能性があります。

5. **相関関係や分布の特徴**
– 夜間の時間帯にスコアが高いことから、夜にスポーツイベントの視聴や参加が活発になっていることがうかがえます。
– 日付によって夜間のスコアが変動しているので、特定の日にイベントが集中したり、週末が影響を与えているかもしれません。

6. **直感的な感覚とビジネスや社会への影響**
– **スポーツ観戦**: 夜間に高スコアが見られるため、視聴者や参加者が夕方から夜にかけて活発になることが示唆されます。イベントの開催時間をこの時間帯に調整することで、エンゲージメントを最適化できるでしょう。
– **月初の盛り上がり**: 7月初めにスコアが上昇しているため、新しいシーズンやイベントのスタートが影響している可能性があります。

このヒートマップは、特に夜間のイベントが視聴率や参加者数に大きく寄与していることを示しており、マーケティングやプログラム編成において重要な洞察を提供します。


個人WEI平均 時系列ヒートマップ

スポーツ 個人WEI平均 時系列ヒートマップ 30日間 - グラフ

AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
以下のグラフ分析を提供します。

1. **トレンド**
– 色の変遷により、時間帯ごとにWEIスコアが変化しています。時間帯によって色が変わることで、特定の時間帯でのパフォーマンス変化を示しています。
– 7月5日から7日にかけて明るい黄色が目立つため、この期間にスコアが高くなっていることがわかります。

2. **外れ値や急激な変動**
– 7月6日の18時と19時のスコアが特に高く、この色は外れ値として注目されます。急激にスコアが上がったことが伺えます。

3. **各プロットや要素**
– 色の濃さはスコアの高さを示し、黄色が高スコア、紫が低スコアを表します。色の変化でスコアの周期やパターンが視覚的に明示されています。

4. **複数の時系列データの関係性**
– 各時間帯ごとのスコアがグラデーションとして示され、その相対的な変動が視覚的に比較可能です。

5. **相関関係や分布の特徴**
– 色分布の変化から、特定の時間帯にスコアが集中して高くなる傾向が見受けられます。

6. **直感的な洞察と影響**
– 直感的に、この選手は特定の時間帯に集中力またはパフォーマンスが向上する可能性があります。
– 試合スケジュールやトレーニングプランの最適化に利用できるデータであり、ビジネス視点ではスポンサー活動やプロモーションのタイミング調整に貢献する可能性があります。

全体的に、特定の時間帯での上昇傾向があり、戦略的に活用することでパフォーマンスを最適化できる可能性を示唆しています。


社会WEI平均 時系列ヒートマップ

スポーツ 社会WEI平均 時系列ヒートマップ 30日間 - グラフ

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**
– ヒートマップの色の変化を見ると、全般的には時間の進行に伴って色が濃い青から緑、そして黄色へと変化しており、上昇トレンドが示唆されています。これは、特定の日付ごとに測定されたWEI平均スコアが徐々に上昇していることを表しています。

2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年7月1日から7月2日にかけての部分は、比較的暗い色が連続していますが、その後、7月5日以降で急激に明るい黄色への変化が見られます。これは、短期間での急激なスコア上昇を示しており、何らかのイベントや出来事が影響を与えた可能性があります。

3. **要素の意味**
– 色の濃淡はスコアの高さを表しています。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示しています。
– 期間ごとの色の並びによって、どの時間帯にスコアが高かったかを視覚的に把握できます。

4. **時系列データの関係性**
– 異なる時間帯(例:8時、15時、19時、23時)で類似した色のパターンが見られるため、これらのデータにはある程度の相関関係があるかもしれません。特定の時間帯での一貫したトレンドの有無をさらに詳細に分析することで、時間帯に依存するパターンが浮かび上がる可能性があります。

5. **相関関係や分布の特徴**
– 各時間帯でのスコア変動は、ある程度一貫した分布を形成していますが、急激な上昇が見られる箇所があるため、特定の外部要因が影響していることが考えられます。

6. **直感的な洞察と影響**
– このヒートマップからは、スポーツイベントや関連データが特定の要因によって急激に人気や関心を集め始めたことが推測されます。このようなデータはマーケティングやイベントプランニングにおいて非常に重要であり、どの時間帯が観客や参加者の関心を引きやすいのかを理解する手がかりとなります。

このグラフによって、スポーツカテゴリーに関連する活動の戦略的計画を考える重要なインサイトが得られるでしょう。


全WEI項目 相関ヒートマップ

スポーツ 全WEI項目 相関ヒートマップ 30日間 - グラフ

AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
以下は、提供された相関ヒートマップに基づく詳細な分析です。

1. **トレンド**
– 相関ヒートマップは、トレンドというよりも、異なる要素間の相関関係を示しています。したがって、通常の時系列トレンドを見つけることはできません。

2. **外れ値や急激な変動**
– ヒートマップ内の色の変化には外れ値は見受けられませんが、相関係数が低い、青色に近い部分(例えば、「個人WEI(経済的余裕)」と「社会WEI(公平性・公正さ)」)は特に相関が低いことを示しています。

3. **各プロットや要素の意味**
– 各セルの色の濃淡は、相関関係の強さや方向を示しています。赤色が濃いほど強い正の相関(つまり、要素が共に増減する傾向)、青色が濃いほど負の相関を示します。

4. **複数の時系列データの関係性**
– このヒートマップでは、異なる項目の間の統計的関係性が示されており、時系列データの直接的な関係性は示されていません。

5. **相関関係や分布の特徴**
– 高い正の相関が見られる組み合わせは、「総合WEI」と「個人WEI平均」(0.83)や「総合WEI」と「社会WEI平均」(0.95)です。これらの項目が非常に密接に関連していることを示しています。
– 逆に、相関が低い項目には「個人WEI(経済的余裕)」と「社会WEI(公平性・公正さ)」などがあります(相関0.02)。

6. **人間が直感的に感じること、および社会への影響**
– 総合WEIに関連する個人および社会の平均は、各自の健康状態、心的ストレス、教育機会などより、全体的な指標として強く関連していることが示されています。これにより、全体的な幸福度や健康度の向上が、個人と社会全体のバランスの取れた発展に寄与していると感じられます。
– また、経済的余裕や教育機会などの要素が他の要素とあまり関連していないことから、これらの領域における改善が個別に取り組むべき課題であると考えられます。

この分析により、特定の要素間での関連性を深く理解し、個々の要素がどのように作用するかを考慮に入れた戦略を立てる際の一助となるでしょう。


WEIスコア分布比較(箱ひげ図)

スポーツ WEIスコア分布比較(箱ひげ図) 30日間 - グラフ

AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
この箱ひげ図は、異なるWEIタイプのスコア分布を30日間にわたって比較しています。以下にグラフの視覚的特徴と得られる洞察を示します。

1. **トレンド**
– 全体的に特定のトレンド(上昇、下降、周期性)が表現されているわけではないですが、異なるWEIタイプでのスコア分布が確認できます。

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いくつか見られます。特に「社会WEI(公平性・公正さ)」や「個人WEI(経済幸福感)」で顕著です。
– 外れ値は特定の要因(例えば、突発的なイベントや特定期間のデータの偏り)を示す可能性があります。

3. **各プロットや要素の意味**
– 箱(四角形)は四分位範囲を示し、中の線は中央値を表します。
– 箱の上下の”髭”は最低値と最高値を示しており、これらの範囲外にある点が外れ値です。
– 色の違いは視覚的に各WEIタイプを区別するためのもので、それぞれのカテゴリの相対的なスコアの分布を示しています。

4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なるWEIタイプ間の直接的な関係性は示されていないが、各カテゴリの分布の比較により相対的なパフォーマンスやばらつきがわかります。

5. **相関関係や分布の特徴**
– いくつかのWEIタイプで中央値が高く、分布の範囲が狭い(例えば、「総合WEI」)一方、他のタイプでは広範囲にわたる(例えば、「個人WEI(心理的ストレス)」)。
– スコア分布の広さやバラツキは、そのタイプが多様な要因や個人差に影響されやすいことを示すかもしれません。

6. **直感的な洞察と影響**
– 直感的に、各WEIタイプのスコア分布は、異なる領域でのパフォーマンスの安定性や変動性についての理解を提供します。
– スポーツにおける選手やチームのメンタルや社会的要素の評価に役立つ可能性があります。
– 社会的・経済的政策の効果や支援の必要性を示唆し、スポーツマネジメントやトレーニングプログラムの最適化にもつながるかもしれません。

このように、データのばらつきや外れ値から得られる情報は、スポーツのパフォーマンス向上やリソースの有効活用に役立つでしょう。


WEI構成要素 主成分分析(PCA)

スポーツ WEI構成要素 主成分分析(PCA) 30日間 - グラフ

AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
このグラフは、スポーツカテゴリーにおけるWEI構成要素の主成分分析(PCA)を示しています。以下に、主要な視覚的特徴とそこから得られる洞察を説明します。

1. **トレンド**:
– 明確な上昇または下降のトレンドは見受けられません。データポイントは全体的にバラついており、特定の方向に集中的な動きは見られません。

2. **外れ値や急激な変動**:
– 第2主成分が-0.2付近に外れた点がありますが、全体としてはいくつかのポイントが平均から外れた位置にあります。このような外れ値は異常な動きを示しており、特定の日やイベントがこの変動を引き起こした可能性があります。

3. **各プロットや要素**:
– 点の密度が中心からやや右上に多く分布しており、第1主成分がより重要である可能性が示唆されています。第1主成分は全体のバリエーションの68%を説明しています。

4. **複数の時系列データの関係性**:
– 特定の日付に対して複数の項目が存在する場合、各プロット間に直接的な時系列的関係は示されていませんが、クラスタリングや分散が示唆する情報として活用できるでしょう。

5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分と第2主成分の間には若干の正の相関があるように見えますが、データポイントの分布から強い線形相関は見られません。

6. **人間が直感的に感じること、および影響**:
– 人間はこのグラフから、競技やパフォーマンスにおける各要素の異なる影響を視覚的に捉えられるでしょう。特定の日には他の日と異なる活動やイベントがあったことを示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、スポーツイベントの成功要因の特定や特定の要因が全体のパフォーマンスにどのように影響しているかに関する戦略的洞察を導き出せるかもしれません。

このようなPCAの結果は、何が競技パフォーマンスを最も効果的に改善するかを理解するための基盤となります。


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。