📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 総合的な分析と傾向
1. **時系列推移**:
– 全体的に、**総合WEI**スコアは7月1日の0.72からその後わずかに上下動しつつ全体として上昇傾向を示しています。特に7月6日と7日に0.87を記録するなど高いスコアを示しており、その後も0.82近辺で推移しています。
– **個人WEI平均**は大きな変動はありませんが、7月5日に0.61と最低値を記録し、その後は0.70を超える伸びを見せています。
– **社会WEI平均**は、7月1日から7月2日の間に上下動があるものの、その後は改善しており、特に7月6日以降90以上のスコアを維持しています。
2. **異常値**:
– 短期間での0.70付近の低スコア（7月2日、3日など）は、特定の突発的要因があった可能性を示唆します。例えば、社会的または経済的な小さな混乱や事件が一時的な影響を与えたかもしれません。
– 7月6日からの急激なスコアの上昇（最大0.87）は、対策が功を奏したか、外部環境の改善によるものと考えられます。
3. **季節性・トレンド・残差**:
– **STL分解**からは、基本的に安定した上昇トレンドが認められ、特に季節的なパターンは明確ではありませんが、週末に向けてスコアが向上する傾向も示唆されています。
– 残差からは、日々の短期的な変動には特定の予測不能な外部要因が絡んでいる可能性があります。
4. **項目間の相関**:
– 各指標の相関ヒートマップを見ると、**個人健康状態**と**個人心理的ストレス**が逆相関（高健康＝低ストレス）を示していることが予測されます。社会の持続可能性と自治性は、社会基盤・教育機会に非常に近い関連があることが予想されます。
5. **データ分布**:
– 箱ひげ図から、**総合WEI**、**個人WEI平均**、**社会WEI平均**のいずれも、中央値が0.70以上で、全般的に高い水準が維持されていることが分かります。また、外れ値の存在が示唆されることから、特定の期間における大きな変動には注意が必要です。
6. **主要な構成要素 (PCA)**:
– PCA分析によれば、主要な構成要素の寄与率はPC1が67%、PC2が10%です。これは、全体の変動の大部分が1つの主要な要素（例えば、個人の幸福度や企業活動の活性化）によって支配されていることを示します。
– PC2の寄与度は低いため、他のマイナーな要因は重要性が低いものと考えられます。
### 考察と今後の注目点
– **高頻度でのアップデートと短期的な測定**が致命的なデータノイズを生じさせた可能性があるため、観察期間を延ばすことも一案です。
– **スコア向上の原因としては、政策介入やコミュニティ活動**が効果を表している可能性を調査する必要があります。
– 今後、**外部要因**（例：天候変動、政治的・経済的影響など）がWEIに与える影響を考慮し、更なる解析が求められるでしょう。
これらのポイントを基に、データの捕捉精度や外部環境に関する影響度解析を強化することで、より精緻な解析結果を得
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:
以下にグラフの分析を示します。
1. トレンド:
– 実績のデータは、最初は比較的一定で若干の変動があります。
– 過去のデータは強い上昇や下降のトレンドは見られず、安定しています。
2. 外れ値や急激な変動:
– グラフ上部の丸で囲まれたプロットは異常値として示されています。これらは平均から逸脱しています。
3. 各プロットや要素の意味:
– 実績（実績AI）は青のプロットで示され、過去のパフォーマンスを示しています。
– 異常値は黒の円で囲まれ、通常の範囲から外れたデータを表しています。
– ピンクの線はランダムフォレスト回帰による予測を示し、0.8から1.0の間で水平に推移しています。
4. 複数の時系列データの関係性:
– 実測データと異常値、および予測値の間に明確な関係性は見られません。
– 予測（ランダムフォレスト回帰）と実績データのギャップが存在します。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 実績データは殆どが0.7から0.85の間に収束しており、安定した分布を示しています。
– 異常値は、分布の範囲外に位置していますが、全体的な影響は限定的かもしれません。
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:
– 実績値の安定性は、スポーツのパフォーマンスが一定の範囲にあることを示唆しており、現在の施策が順調である可能性を示します。
– 異常値が存在する場合は、その期間の特別な要因に注意を払い、原因を特定することで、さらなる改善策が考えられます。
– 予測結果とのギャップは、モデルの再検討やデータの見直しが必要かもしれません。
この分析から、データの安定性が確認でき、異常値に対応することで、より精度の高い予測を目指す余地があることが示されています。
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:
グラフを詳細に分析すると、以下の点が考えられます。
1. トレンド:
– 実績データ（青）は、0.6から0.8の間をほぼ横ばいで推移しています。この間には一定の変動がありますが、全体的な上昇や下降のトレンドは見られません。
– 予測データの線形回帰（緑）は水平線を示し、今後のスコアがほぼ変わらない予測を表しています。
– 決定木回帰（水色）は水平で、ランダムフォレスト回帰（ピンク）は徐々に上昇する傾向を示しています。
2. 外れ値や急激な変動:
– 黒い縁の青い点で示された外れ値がいくつか存在し、その一部は主要な実績のクラスターから離れています。
3. 各プロットや要素の意味:
– 青色のプロット: 実績データ。
– 赤い「X」: 予測されたデータポイント。
– 黒い縁取り: 外れ値とされる実績データのポイント。
– グレーの範囲: 予測の不確かさの範囲。
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（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の関係性を見ると、ランダムフォレスト回帰が唯一増加傾向を示しているため、短期的な上昇可能性を考慮していることが伺えます。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 実績の分布には小さなばらつきがあり、単調な相関関係は示されていません。このため、多くの予測モデルが水平な線を描いています。
6. 直感的な洞察とビジネス・社会への影響:
– グラフを見る限り、短期間で大きな変動は今のところ見込めないように見受けられます。ビジネスやスポーツの戦略を考えるにあたっては、短期的な激しい変化を予想するよりも、現状の維持を念頭に置いた方がよいかもしれません。
– ランダムフォレストによる予測の増加傾向は、少し先の未来に向けた可能性を示唆していますが、確実性は低いことに留意する必要があります。
この分析を基に、今後の計画や対応策を調整することが重要です。また、どの予測モデルが最も正確であるかをモニターするために、データ収集とレビューを継続することが推奨されます。
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:
1. **トレンド**:
– 最初の約10日間は、WEIスコアが小幅に上昇し、その後は比較的一定の範囲で推移しています。
– 残りの20日間は、ランダムフォレスト回帰予測によると、スコアは1近くで安定しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ内でいくつかのデータが異常値としてマークされています（黒い円）。
– 特に、7月3日から7月10日までの間に変動が見られますが、すぐに安定しています。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績AIによる実際のスコアを示しており、比較的一貫性があります。
– 予測の不確かさを示す灰色の範囲は、初期の日付付近で見られ、予測モデルの不確実性を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測（ランダムフォレスト回帰）が非常に高く保たれ、他の線（線形回帰、決定木回帰）との差が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– スコアが比較的高い位置で安定しているため、スポーツカテゴリー全体でポジティブな傾向があると考えられます。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– 初期の変動期間を除いて、スポーツカテゴリーの社会WEIスコアは高く、安定しています。これは、スポーツが現在人気であり、社会的な影響力を持っていることを示唆しています。
– 予測が安定して高水準であることから、今後もスポーツに関する社会的関心が高く維持される可能性があると考えられます。ビジネスにおいては、マーケティングやスポンサーシップの活動に活用できるでしょう。
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:
このグラフは、スポーツカテゴリにおける個人のWEI（経済的余裕）スコアを30日間にわたって示した時系列散布図です。以下にポイントを述べます。
1. **トレンド**:
– 実績（青色プロット）は横ばいで比較的一定しています。
– 予測線（カラーコードに従う）は、わずかながら下向きの傾向を示しています。特に線形回帰やランダムフォレスト回帰は、スコアの減少を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左側のプロット群にいくつかの外れ値が見られ、これらは黒の円で囲まれています。これは異常値として捉えられ、通常のスコア分布から逸脱しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実際の実績データです。
– 赤いプロットは予測値を表していますが、その数が非常に限られているため、視認が困難です。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示し、予測値がこの範囲内で揺れ動く可能性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**:
– 実績と予測には若干の乖離が見られ、予測の不確かさ範囲がその乖離をカバーしている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの広がりには制約があるように見え、一部外れ値が目立っているため、データ全体の均一性には欠けるかもしれません。
6. **直感的な洞察および社会的な影響**:
– グラフは、実績が安定している一方で、予測される将来のパフォーマンスがやや下降する可能性を示唆しています。このことから、個人が経済的余裕を維持するために何らかの対策が必要か、もしくは外れ値に対するアプローチが必要であることを示唆しています。
全体として、個人のWEIスコアは安定していますが、将来的な変化を予測するためには追加の情報が必要です。
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（青い点）のスコアは比較的一定で、0.6から0.8付近で安定している。
– 予測データは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）が示されており、線形回帰とランダムフォレスト回帰は上昇傾向、決定木回帰は安定しているスコアを予測。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月5日のデータポイントが異常値として示されているが、その後は安定している。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点：実績データ。このデータが現在の健康状態を示しています。
– 赤い×：予測値。このデータは予測AIによる今後の健康状態の予測を表しています。
– 黒い○：異常値。明らかに他のデータから外れている判断されている。
– 灰色の帯：予測の不確かさ範囲。信頼区間を視覚化している。
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大きな乖離はなく、極端なズレは見られない。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実際のデータと予測データの相関は高く、特に線形回帰とランダムフォレスト回帰は今後のスコア上昇を示唆している。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– 一貫した健康スコアは、安定したパフォーマンスを示しており、個人やスポーツ団体にとって自信を与える材料となる。
– 異常値の存在は警告として機能し、健康状態の維持や改善に必要なアクションを促進する可能性がある。
– 予測が正しければ、健康状態は良好に保たれると考えられるため、パフォーマンス向上や怪我のリスク回避に役立つかもしれない。
これらの視点や洞察は戦略的な意思決定や健康管理において重要となります。
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:
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）を見ると、初期には0.6付近で横ばいがありますが、後に上昇トレンドに転じ、0.8付近に達します。
– 予測（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）は、全体的に0.7付近での安定したトレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 数値が急激に変動する期間があり、異常値として円で囲まれています。これは特定のイベントやストレスの増大を示唆しています。
3. **プロットや要素の意味**
– 白い円で示された異常値は実績スコアの中で特に高い値を示し、これは短期間での急な心理的ストレスの増加を表している可能性があります。
– グレーの陰影は予測の不確かさ範囲を示しており、実績データがこの範囲内で収まっていることが多いです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと複数の予測方法の比較により、実績データは予測が想定している範囲で動いていることが分かります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは初期の横ばい状態から急激な上昇に転じ、その後予測と一致する形で安定します。
6. **直感およびビジネス・社会への影響**
– 最初の横ばいとその後の上昇は、新しいストレス要因の出現の可能性を示唆しており、これを管理するための介入が必要かもしれません。
– ビジネスや社会においては、予測手法が各種存在し、ほぼ同様の結果を示しているため、心理的ストレス管理の計画策定に向けた有用なツールとなるでしょう。継続的なモニタリングや介入がトレンドの緩和に寄与することが期待されます。
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:
このグラフに基づいて以下の洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）は、全体的に0.6から0.8の間で変動していますが、大きなトレンドは見られません。
– ランダムフォレスト回帰による予測（ピンクの線）は、緩やかな上昇トレンドを示しています。
– 決定木回帰による予測（水色の線）は、一定で横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績値の中にいくつかの外れ値が確認できます。これらは黒い輪で強調されています。
– 全体的に大きな急激な変動は少ないですが、外れ値が現れる日付に注目することで、特定の出来事や環境の変化を推測できるかもしれません。
3. **要素の意味**:
– 散布図は青の実績AIで描かれ、黒で囲まれた点は異常値を示しています。
– グレーの陰影は予測の不確かさの範囲を表し、実績データの変動幅を視覚化しています。
4. **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予測は異なるトレンドを示しており、予測モデルによって結果が大きく異なる点が注目されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは0.6から0.8の範囲であり、ある程度集中していることが見てとれます。
– 決定木回帰とランダムフォレスト回帰の違いから、予測モデルの特性によって異なる結果が導かれることがわかります。
6. **直感的な印象と影響**:
– このグラフから人々が直感的に感じるのは、パフォーマンスが一定の範囲にあるが、モデルによっては今後の改善が期待できるということです。
– ビジネスや社会における影響としては、モデルの違いを理解し、適切な戦略選択や意思決定に活用することが重要です。外れ値の理由を分析し、予測精度の向上に活かすことで、より効果的な計画を立てることができます。
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**:
– 初期の日付である2025年7月1日から2025年7月10日あたりまでは、実績のWEIスコアは上昇傾向にあります。
– 予測値（緑、青、紫の線）は日付が進むにつれて安定し、ほぼ横ばいで推移しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の段階では、複数の実績のデータポイント（青のプロット）において外れ値が見られ、異常値として特定されています（黒い丸で囲まれた青のプロット）。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **青のプロット**は実績AIによる実際のスコアを示しています。
– **黒い丸で囲まれたプロット**は異常値と見なされているデータを表しています。
– **赤い「×」**は予測AIによる予測値を示しています。
– あいまいさ範囲（灰色の背景）は予測値の不確かさを示しており、初期だけに存在しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値は最初の数日間でのみ存在し、その後のデータは予測値が支配しています。
– 各予測手法による値は、それぞれほぼ同じ傾向を持っていますが、ランダムフォレスト回帰（紫の線）は他の予測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**:
– 実績値が示すように、初期段階では不安定さが見られますが、予測値は安定しています。
– 異なる予測アプローチ間でのスコアの差は小さく、一貫性があります。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– スポーツの公正性に関するデータが初期段階で不安定であることは、改善されるべき関心領域が存在する可能性を示唆しています。
– 予測の安定性は、将来的には公正性が改善されることを示唆しており、望ましい傾向です。
– 社会的には、スポーツにおける公正性の向上が、参加者や観衆の信頼を高める可能性があります。ビジネス的には、公正性が維持されることで長期的な繁栄やスポンサーシップの増加が期待されます。
このグラフは、スポーツにおける公正性の状況を理解し、改良するための有効な手段を提供しています。
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:
以下の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（青色プロット）は最初に急激な上昇を示した後、ほぼ横ばいになっています。
– 線形回帰、決定木、ランダムフォレストによる予測（緑、ピンク、紫の線）は、全体的に高めのスコアを予測していますが、多少のばらつきがあります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフの初期における実績データにおいて、いくつかの外れ値が（黒い円）示されています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色のプロットは実際のAIによる実績データを示し、黒い円は外れ値を示します。
– 灰色の領域は予測の不確かさを示しています。
– 各色の線（緑、ピンク、紫）はそれぞれ異なる回帰手法による予測を示しており、モデルごとの予測のばらつきや精度を比較できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データは一定の期間後に予測データと一致しているように見え、モデルの予測精度の高さが示唆されます。
– 各モデルによる予測の間に若干の違いがありますが、全体としてのトレンドは一致しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データが全般的に高スコアを示していることから、ポジティブなトレンドが強いと言えます。
– モデルの予測も全般的に高スコアを維持しているため、実績データとの相関が強いと考えられます。
6. **直感と社会やビジネスへの影響**:
– WEIスコアが高水準を維持していることから、この分野における持続可能性と自治性は高いと考えられます。スポーツの分野でこのようなスコアを保つことは、長期的な社会的貢献を示唆するため、ビジネスの持続可能性や社会的責任にポジティブな影響を及ぼす可能性があります。
この分析から、人々は高いWEIスコアとその予測値を通じて、持続可能な取り組みの成功を示す証拠として認識するでしょう。
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:
このグラフに基づく分析と洞察は以下の通りです。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青色のプロット）は、初期にわずかな変動が見られますが、その後、フラットな傾向を示しています。
– ランダムフォレスト回帰の予測（紫の線）は初めに上昇し、その後安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかの異常値が初期の段階で見られ、これらは黒い円で強調されています。これらの外れ値の原因を特定することで、データの品質や特異な事象を理解する手がかりとなるかもしれません。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青いプロットは実際のデータポイントであり、予測と比較する基準を提供します。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、この範囲内で予測が変動する可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各回帰モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の予測がプロットされており、全体としてほぼ一致していますが、ランダムフォレストの方が細かな変動を予測しているように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 短期間のデータ範囲ゆえ、顕著な周期性や強い相関は見られませんが、初期の外れ値が気になります。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 初期段階のデータの揺れや外れ値は、スポーツカテゴリにおける社会基盤や教育機会に何らかの変動的な影響を受けた可能性を示唆しています。
– ビジネス的には、このデータの予測に基づいて計画を立てる際、初期段階の不安定さへの対策が必要かもしれません。
全体として、このデータはスポーツにおける社会基盤や教育機会の現状評価や未来予測の一助となり得るでしょう。そのためには、外れ値の解析や予測の信頼性の向上が今後の鍵となるでしょう。
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:
分析結果は以下の通りです。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い円）は、初期において若干の上昇傾向を示しています。7月5日以降はデータがないため以降のトレンドはわかりませんが、予測データに移行しています。
– 予測データは各手法で横ばい状態を予測しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データの中に、いくつかの外れ値（黒い円で囲まれたデータポイント）が見られますが、それ以外は比較的一貫したスコアを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い円は実績データを示し、赤い×は予測データを表しています。
– 線はそれぞれ異なる予測手法によるもので、予測の不確かさを示すグレーの範囲が初期に表示されています。
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関係が示されており、予測手法は実データのトレンドをある程度反映しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期のデータから推測すると、予測手法は比較的一貫した予測を行っているようで、実データとの相関は高いと考えられます。ただし変化はやや少ないです。
6. **直感と社会への影響**:
– データが示すWEIスコアは、スポーツカテゴリにおける共生・多様性・自由の保障に関する関心の高まりや安定性を表している可能性があります。
– 長期間のデータがないため、短期的な変動や将来的なトレンドの理解には限界があります。社会的感覚として、安定したスコアはこの分野での活動や政策が持続していることを示唆しています。
– ビジネスや社会政策において、この安定性が続くかどうかを見極めることが重要です。
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
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
以下は、提示されたヒートマップに基づく分析と洞察です。
1. **トレンド**:
– 時間帯ごとに異なるパターンが見られます。例えば、7月6日から8日の夕方（16時以降）に色が明るくなり、スコアが上昇していることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 19時と23時のスコアがほぼ毎日低く（暗い色）、特に7月1日と5日が弱いスコアを示しています。この時間帯に何か特定のイベントや外部要因があるかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– ヒートマップの色の濃淡はスコアの強弱を示しています。色が濃いほどスコアが低く、明るい色ほどスコアが高いことを意味しています。
4. **複数の時系列データ間の関係性**:
– 日中の活動（7時から17時）のスコアは、夕方以降に比べてやや変動が少なく、一定のスコアを保っているようです。これに対し、夕方以降のスコアは日毎に大きな変動があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 日中のスコアがある程度安定している傾向が見られますが、夕方以降は変動が激しくなることから、そこでのアクティビティが多様化している可能性が考えられます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人々の活動が夕方から夜にかけて活発化する中で、その時間帯にスコアが改善される傾向があります。これは、スポーツイベントや関連する活動がこの時間帯に行われていることを示唆しており、ビジネスや社会において、夕方以降にスポーツ関連活動がより多く行われると予測されるかもしれません。これにより、ピーク時のマーケティング戦略やリソースの最適化に役立つでしょう。
この分析によって、特定の時間帯に注目した改善策や新たなビジネスチャンスが生み出せる可能性があります。
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:
このヒートマップから次のような洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 色の変化に注目すると、期間を通じての特定の時間帯（7時、8時、16時など）における色の明るさが変わっており、上昇または下降のトレンドが見られます。
– 例えば、7時の時間帯では、色が日を追うごとに黄色に近づく傾向があり、スコアが上昇していることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 8日の7時と23時の時間帯で際立って明るい黄色が示されており、急激な値の上昇として目立ちます。
– 他の時間帯と比較して異常に高いスコアが記録されている可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡は、個々の時間帯におけるWEIスコアの平均値を示しています。紫色に近いほどスコアが低く、黄色に近いほどスコアが高いことを意味します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯によるパターンに加え、特定の日（例えば2025年7月6日）におけるスコアの変動がわかりやすいです。
– これにより、日を跨いだ分析において、特定の時間帯における影響や同様のパターンが理解しやすくなります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 同じ時間帯でも日によるスコアの変動が顕著で、特定の出来事や条件がそのスコアに影響を与えている可能性があります。
6. **直感的な感覚と影響**:
– 人々は特定の時間帯でのパフォーマンスやスコアの変動に興味を持ち、より効果的なトレーニングや戦略の構築に役立てることができるでしょう。
– ビジネスや社会においては、時間帯ごとに異なる戦略を講じたり、スポーツイベントの計画を最適化するといった影響があります。
このように、ヒートマップを用いて時間帯ごとのパフォーマンスの変動を捉え、個々の戦略の見直しをすることができます。
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:
以下の分析を行います：
1. **トレンド**
– 色の変化から、時間帯と日付に応じたスコアの変動が観察されます。
– 7月7日から8日にかけて、特に15時と16時にかけてスコアが急上昇しています（色が黄緑から黄色に変化）。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月7日の15時から16時にかけて、スコアが明らかに上昇しており、これは他の日のパターンとは異なる急激な変動です。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– カラースケールはスコアの強度を表し、濃い色（青・紫）は低スコア、明るい色（黄・緑）は高スコアを示します。
– 横方向の日付、縦方向の時間帯があり、それぞれがスコアの変動を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 複数の日付にわたる同じ時間帯のスコアを比較すると、特定の日（7月7日）に顕著なスコア上昇が確認されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体的にスコアは安定している日が多いですが、複数の日にわたり夕方の時間帯にスコアが上昇する傾向があります。
6. **直感的に感じることとビジネスや社会への影響**
– イベントや試合が行われた可能性が高く、それによりスコアが上昇した可能性があります。特にスポーツ関連のキャンペーンやイベントは、夕方に集中している可能性があります。
– ビジネス的には、この時刻に合わせたマーケティング活動やプロモーションが効果的でしょう。
このヒートマップからは、スポーツイベントやその関連アクティビティが一定の時間帯に影響を与えていることが分かります。
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:
このヒートマップを分析すると、以下の点がわかります。
1. **トレンド**:
– 全体的に、項目間の関連性が強い領域がいくつかあり、特に総合WEIは多くの項目と高い相関を持っています（0.83〜0.95）。
– 特定の項目群（例えば、個人WEIの「経済的余裕」と「健康状態」）同士でも強い関連性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 社会WEIの「公平性・公正さ」と「経済的余裕」（0.03）は、比較的低い相関で、他の項目の高相関に比べて目立つ低さです。
3. **各プロットや要素**:
– 色が濃い赤に近づくほど、項目間の強い相関を示しています。
– 全体的に高い相関を持つ部分が多く、スポーツカテゴリ内での項目間の結びつきが強いことを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– データは30日間を対象にしたもので、短期間での相関を示しています。周期的な変化は見られず、一定期間の凝縮されたデータと思われます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 個人WEIの「心理的ストレス」と「健康状態」（0.64）は、強い相関を持っており、ストレスと健康状態の関連性が示唆されます。
– 社会WEI「共生・多様性: 自由の保障」が、多くの項目と高い相関を持っており（0.95など）、包括性の重要性を示唆します。
6. **直感的な認識と影響**:
– 人々は、総合WEIが多くの要素で高相関を持つところから、この指標がスポーツにおける重要な評価軸と考えるかもしれません。
– 社会的、経済的条件と健康、精神的安定が密接に関係していることが、ビジネスや政策立案に影響を及ぼす可能性があります。
– 公平性と経済のギャップの解消は重要な課題として浮き彫りにされています。
この分析から、スポーツにおける各側面が密接に関連し、健康や心理的要素が重要であることがわかります。また、社会的持続可能性がスポーツ業界においても強調されていることが示唆されます。
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、スポーツカテゴリにおけるWEIスコアの分布を30日間にわたって比較しています。以下の分析を行います。
1. **トレンド**:
– メインのトレンドとしては、各WEIタイプ間でスコアの中心（中央値）に大きな変動はないが、ばらつきや外れ値の数が異なることが観察されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 複数のWEIタイプで外れ値が見られますが、「個人WEI（経済余裕）」と「社会WEI（公平性・公正さ）」では特に多くの外れ値が目立ちます。
– 「個人WEI（心理的ストレス）」は特に低いスコアの外れ値が見られます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各箱ひげ図の箱はデータの中間50%（四分位範囲）を示し、中央の線は中央値を示します。
– ばらつきが大きいほど、そのWEIタイプにおけるスコアの不安定さや多様性を示唆します。
4. **時系列データの関係性**:
– 時系列データにおける明確な周期性は見られません。各WEIタイプは独立して変動しているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体的に「個人WEI（経済余裕）」は中心値が高く、ばらつきも少ないため安定していますが、外れ値が多く不安定さも兼ね備えています。
– 他のタイプとの直接の相関は示されていないが、一般的な社会要因や個人要因の影響を考えると各スコアの独立性が表現されていると捉えられます。
6. **直感的・ビジネス・社会への影響**:
– このグラフから、人々は各スコアの安定性とそれに関連するリスクを直感的に感じ取るでしょう。特に、外れ値が多いカテゴリーは、特定の状況や環境による影響が出やすいと理解されるかもしれません。
– 経営層や政策担当者は、このデータを用いて不安定な要因を特定し、それに対する対策を講じて組織や社会全体のウェルビーイングを改善する機会を得られるでしょう。
全体として、このグラフはスポーツ関連のWEIスコアにおける多様性や安定性、不安定性を視覚的に明らかにしており、理解を深めるために非常に有用な情報を提供しています。
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:
以下のグラフには、スポーツカテゴリに関連するデータの主成分分析（PCA）の結果が示されています。
1. **トレンド**:
– 特定の上昇や下降のトレンドは見られませんが、主成分1に沿ってデータが±0.2の範囲に分布していることがわかります。
– 主成分2に関しても特定の周期性は見られず、比較的均一に分散しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 主成分2での±0.10近くのデータポイントはやや外れ値のように見えます。これらは特異なパターン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**:
– 各プロットは個別の観察事例を示し、横軸と縦軸はデータの分散を説明する主要成分です。主成分1が全体の67%を、主成分2が10%を説明しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データの関係性はこのプロットからは直接わかりませんが、全体的な分布を見て、分析するデータの傾向を把握することができます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 主成分1と2における特定の相関は見られず、データは円形に散らばっています。
– データはバラバラに分布しており、特定のクラスターは確認できません。
6. **直感的な洞察**:
– スポーツにおけるブラウン運動のような非常にランダムな性質を持っているデータの可能性があります。
– ビジネスや社会へのインパクトとしては、分析対象のスポーツイベントや選手のパフォーマンスが非常に多様であり、単一の要因で決定されないことを示唆しています。多様な要因が結果に影響を与えている可能性があります。
このグラフを基に、特定のスポーツイベントやパフォーマンスの要因解析を行うには、さらに詳細な分析が必要です。たとえば、どういった特徴が主成分に影響しているか、どのデータポイントが特に興味深いかを深掘りすることが有益です。
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。
