📊 データ分析（GPT-4.1による）
データを分析した結果、以下の重要な傾向と洞察を見出しました。
### 時系列推移
– **総合WEI**:
– 評価期間全体での総合WEIスコアは、0.70から0.87の間で変動しています。
– 7月6日と7日は顕著な上昇傾向を示し、スコアは特に高くなっています（0.87に達している）。
– 初期のスコア（7月1～2日）はより低い傾向があり、その後徐々に上昇しています。
– **個人WEI平均**:
– 初期にわずかに低下した後、7月6日から7日にかけてスコアが急上昇。
– ただし、7月3日と5日にはスコアが低い（0.61）こともみられ、変動が激しい点が特徴です。
– **社会WEI平均**:
– 全体的に安定した上昇傾向があります。
– 7月6日以降のスコアは非常に高く（0.88以上）、その傾向は7月8日まで続いています。
### 異常値
– 総合WEI、個人WEI、社会WEIそれぞれにおいて確かに異常値が指摘されており、それぞれの日でのスコアは平均的なトレンドから外れています。
– 特に、7月5日の個人WEI（0.61）の異常な低下は、個人の心理的または経済的ストレスの影響が考えられます。
### 季節性・トレンド・残差
– データから明らかになったトレンドは、特に後半でポジティブな方向に向かっています。これは恐らく社会的要因の安定や改善によるものと考えられます。
– 残差分析によるノイズは少なく、大多数の変動はトレンドまたは季節性によって説明可能です。
### 項目間の相関
– 経済的余裕と個人健康状態、または社会基盤と持続可能性との間に強い正の相関が確認でき、各側面が相互に関連していることが示唆されます。
– ストレスレベルは、自由度と自治スコアと比較的強く逆相関していることが確認でき、自由度が低いとストレスが増加する可能性があります。
### データ分布
– 箱ひげ図から、ほぼ全てのカテゴリのスコアが0.7を中心にばらついていますが、7月6-7日あたりにかけて上側の外れ点も増えていることが確認できます。
### 主要な構成要素 (PCA)
– PCA分析から主要な構成要素（PC1の寄与率: 0.67）は、全体の変動の大半を説明しています。PC1は恐らく社会的側面（持続可能性、社会基盤などの高スコア項目）に強く影響を受けていると考えられます。
– PC2（寄与率: 0.10）は、より個人的な要因（心理的ストレスや経済状況など）に関連している可能性があります。
### まとめ
全体として、社会的な改善がデータのトレンドを支えていることが示唆されます。異常値が示唆するように、個人レベルの要因である心理的ストレスや経済的余裕がスコアのボラティリティに寄与しています。継続的な高い社会WEIはポジティブな変化を示しますが、個人の健康とストレスへの対策も必要です。特に要注意なのは、自由度とストレスとの相関であるため、個人の自主性拡大が今後の改善に寄与すると考えられます。
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:
## グラフ分析とインサイト
### 1. トレンド
– **実績（青のプロット）**: 初期の数値の周りに散らばっていますが、全体的に高い範囲（0.8付近）で安定しています。
– **前年度のデータ（緑のプロット）**: 右側に集中し、やや高い位置（0.8〜1.0）での密集が見られます。
– **予測（いくつかのモデル）**: ランダムフォレスト回帰のみが表示され、その結果は時期を過ぎた後で高めに継続しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 初期の時点でいくつかのデータが突出していない（黒丸で示されたデータがない）ため、異常値は観察されません。
### 3. 各プロットや要素
– **青のプロット（実績）**: 現実のデータポイントで、主に高い安定したスコアを示しています。
– **緑のプロット（前年度）**: 過去の実績として高いスコアの傾向を維持しています。
– **ピンクの線（予測）**: ランダムフォレスト回帰の予測を示します。スコアが高い値で継続する予測を提供しています。
### 4. 複数の時系列データの関係
– **実績と前年度**: どちらも高いスコアを示しており、スポーツの性能が一定していることを示唆しています。
– **予測と実績**: 予測は実績と前年度のトレンドを継続する形で、高いスコアを維持することが仮定されています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **高いスコアの密集度**: 実績や過去のデータ、予測も含めて、すべてが高いスコアに密集していることは、当該のスポーツカテゴリが安定したパフォーマンスを維持していることを示しています。
### 6. 直感的な洞察と影響
– **安定性の重要性**: これらの高スコアの安定した維持は、当該分野での戦略的計画、トレーニングおよび資源配分の一貫性によるものでしょう。
– **未来の予測**: ランダムフォレストの予測による高いスコアの継続は、楽観的な見方を促進し、資源の確保やスポンサーシップの増加につながる可能性があります。
全体として、このグラフは過去の実績に基づいたスポーツ分野の将来の堅実な成長を示唆し、継続的な成功の可能性を示しています。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– データに明確な時間的なトレンドは見られません。散布図は異なる期間に分布しており、期間の初めと終わりに集中しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 少数のデータポイントが他と離れた位置に位置しています。特に、7月から8月にかけての実績AIのデータは、他の期間の値と比べて若干異なります。
3. **各プロットや要素**
– **色と形状**
– 青色は「実績（実績AI）」を示しており、濃い緑は「昨年（比較AI）」、薄緑は「予測AI」を示しています。
– 紫の線は「予測（ランダムフォレスト回帰）」の範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績の変動と他のモデル（決定木、線形回帰）の予測との比較が可能です。これにより、実際のパフォーマンスと予測の精度を評価できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測データには密な相関はなく、予測モデルの精度向上が求められるかもしれません。
– 「前年度（比較AI）」との比較で、変化があることがわかりますが、詳細な相関性は不明です。
6. **人間が直感的に感じることおよび影響に関する洞察**
– 直感的に、実績データのばらつきとそれに続く予測のばらつきから、現行モデルの予測精度について再評価が必要かもしれないと感じるでしょう。
– 過去のデータとの比較から、特定の期間におけるパフォーマンスの変動に対する理解が深まり、これに基づいた戦略の見直しが求められる可能性があります。
– ビジネス上では、予測の精度向上により、より効果的な戦略の立案と実施が可能となり、パフォーマンスの向上に寄与するでしょう。
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:
### グラフ分析の洞察
1. **トレンド**:
– グラフは2つの明確な期間にわたってデータを示しています。2025年の初めから中頃までの期間では、データポイントは主に0.8のWEIスコア付近に集まっており比較的安定しています。しかし、2026年になると、データポイントは0.6付近に新たに集中しており、明確な下降トレンドが見られました。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年のデータにおいて、いくつかのデータポイント（青いプロットで示される実績データ）に異常値が見られ、黒い円で強調されています。これらは特異なイベントを示す可能性があります。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データで、緑の点は前年のデータを示しているようです。紫色の線は複数の予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の結果を示しています。これにより、データの予測パターンを確認できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数の予測モデルが2025年では似たようなスコアを予測しているのに対し、2026年では一部のモデルが異なる傾向を示すことが観察されます。これは、モデル間の違いによる予測精度のばらつきを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 2025年のデータでは比較的一貫した分布が見られますが、2026年のデータでは分布が分散され、2つの期間での相関関係に変化が生じている可能性があります。
6. **人間への直感的影響および社会やビジネスへの影響**:
– WEIスコアの低下は、スポーツカテゴリにおけるパフォーマンスやエンゲージメントの低下を示唆する可能性があります。特に急激な下降トレンドは、関係する戦略の見直しを促す要因となり得ます。
– 異常値の多さは、特定のイベントや外部要因に起因する可能性があり、これに対する対策が必要です。
– 全体的な予測モデルのばらつきは、予測の信頼性や精度を再評価し、より強固な予測手法の検討が求められることを示しています。
この分析をもとに、スポーツ業界のパフォーマンス改善や新たな戦略の策定に役立つ情報を提供できるでしょう。
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:
### グラフ解析と洞察
1. **トレンド**
– グラフの左側に実績値と予測値が集中しており、あまり変動がありません。これは、最初の数ヶ月間でWEIスコアが安定していることを示しています。
– 期間の非常に遅い段階で前年のデータがプロットされ、それも一貫した範囲内です。このデータは、前年と比較して大きな変動がないことを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左側に異常値とされたプロットが存在し、それは他のデータポイントからわずかに外れています。これがなぜ異常と見なされるかは、補足的なデータや詳細な分析が必要です。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青のプロットは実績で安定しています。
– 紫の線は線形回帰や決定木回帰による予測で、両者の予測は非常に近く、全体的に安定しています。
– 緑の前年データは、最終段階で登場し、似たような水準にあります。
4. **時系列データの関係性**
– 実績値と異なる予測回帰分析がともに表示され、両者が概ね一致しているため、多様な予測モデルが一貫性を持っていることが示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値と予測値、それに異常値の関係は密接で、異常値が通常データからやや外れる一方で、全体のトレンドに大きな影響を与えていません。
6. **直感的な洞察と社会・ビジネスへの影響**
– スポーツカテゴリのWEIが安定しているということは、この分野での経済的安定または改善が期待できることを意味します。
– 異常値の特定は、特定のイベントや条件が予想外の影響を与えた可能性を示唆します。その原因を究明することは更なる改善につながるでしょう。
– 多様な予測モデルの一致は、今後の予測に対する信頼性を高めます。企業や投資家はこれを用いてより良い戦略的決定を下すことができます。
全体的に、データの安定性と予測モデルの精度が高いことが強調されます。ビジネスやスポーツ業界での計画や戦略立案に有用な情報が得られるでしょう。
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:
以下にこのグラフから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**:
– グラフには明確な長期的トレンドは観察されません。データのプロット間で時間的な間隔があるため、比較的短い期間での変動のみです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の実績AIデータには、他のデータ点から外れた異常値として確認されるプロットがあります（0.6付近）。
– 異常値は黒い丸で示されており、これは通常とは異なるイベントを示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色は実績AIのデータを示しており、これが実際に観測された健康状態を反映しています。
– 線形回帰（緑色）、決定木回帰（紫色）、ランダムフォレスト回帰（ピンク色）は、予測モデルのバリエーションを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測のデータが同じ時期に示されているため、予測の精度を比較することが可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 前年と比較した場合、データ点は若干のばらつきを見せており、一部の予測は実績をうまく捉えていない可能性があります。
– 各予測モデルはやや異なる予測を示しており、それぞれの特徴や精度の違いが影響しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 短期間での激しい変動は、スポーツ選手の健康状態が一定でないことを示しています。
– 異常値は潜在的なリスクイベントを示している可能性があり、監視が必要です。
– 予測モデルの多様性は、予想外の変動に対する備えを強化しますが、精度の向上が課題となります。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **全体のトレンド**: グラフの初期段階では、WEIスコアは比較的一定の範囲で変動していますが、全体的な上昇傾向は見られません。
– **周期性**: 明確な周期性は見られず、データは不規則に分布しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 初期に大きな黒い円で示された異常値が存在します。これは通常のスコア範囲を大きく外れており、特定のイベントやコンディションが原因かもしれません。
– **急激な変動**: 急なスコア上昇や下降は見られませんが、ランダムフォレスト回帰で示された紫線が、予測における突然の変動を示しています。
### 3. 各プロットや要素
– **実績データ（青いプロット）**: 実際のWEIスコアを表現し、一定のレンジで推移しています。
– **予測モデル（赤い「×」）**: AIによる予測値を示しています。他の予測モデル（紫、青、緑）の線も含まれています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 複数の予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測が、それぞれ異なるスコアラインを描き、AIの実績データと比較されています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 予測値と実績値には若干の乖離がありますが、大きな変動は認められません。
– データの密度が特定の時間に集中しているわけではなく、かなり分散しています。
### 6. 人間の直感とビジネス・社会への影響
– **直感的に感じること**: データの多様な予測手法を比較しつつも、大きな偏差がないため、異常値の発生に慎重になるべきかもしれません。
– **ビジネスや社会への影響**: スポーツ選手の心理的ストレス管理がテーマであれば、異常値に対する適切なセンサーシップやサポートが重要でしょう。予測モデルの選択が、対応策を考案するうえで重要になるかもしれません。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青色のプロット）は比較的一定ですが、期間の後半でのデータがないため、トレンドを完全には把握できません。予測データ（異なる色の線やプロット）は、様々な回帰モデルを用いて将来の傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の期間において、いくつかの異常値（円でマーキング）が見られますが、全体的には比較的安定しています。急激な変動はありませんが、一部の予測線が大きな変動を示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色のプロット：実績データ。
– 緑色のプロット：前年の実績。
– 赤いバツ：AIによる予測。
– 紫、青、ピンクの線：異なるモデル（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。
– 灰色の帯：予測の不確かさ範囲。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる予測モデルが異なる傾向を示しています。線形回帰は比較的なだらかな変化を示唆している一方、ランダムフォレスト回帰は急激な上昇を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと前年データの間に大きな変動は見られないが、過去データに基づいた将来予測はモデルによって異なります。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**
– 実績が維持されている場合には安定したパフォーマンスが期待されますが、予測モデルが示唆する急激な変化の可能性に対しては注意が必要です。特に、ランダムフォレストが示す急激な上昇は、将来的なパフォーマンスの大きな向上を期待できる一方で、その裏にある要因の分析と理解が重要です。
このグラフから得られる洞察としては、状況が安定しているように見えるものの、予測モデルによって異なる将来を示唆されているため、慎重な検証と調整が求められるということです。
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**:
– 最初の部分（2025年7月-10月初旬）は、実績AIのWEIスコアが0.6付近で安定しています。その後のデータが見られませんが、比較AIではスコアが2026年6月から上昇していることが分かります。
2. **外れ値と急激な変動**:
– 初期の期間に黒い縁取りの異常値がいくつか見られます。これらは、特定の時期に公平性や公正性のスコアが異常に高かったまたは低かったことを示しているかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青のプロットは実績データを示し、赤い「X」は予測データを示しています。紫の線はランダムフォレスト回帰による予測であり、全体的に高いスコアを予測していることが示されています。
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間に大きなギャップが見られるため、予測と実績の間に一致があるわけではありません。比較AIのデータはかなり後の時期に集中しているため、初期の実績と比較するのは難しいです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは密度が高く、スコア範囲が狭いので、ある程度の安定性があったことが伺えます。一方、予測はより広い範囲をカバーしています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間が直感的に感じることとして、初期の実績値の安定性と比較して、予測の変動が大きいことが目立ちます。これにより、将来の予測が不確実であるという印象を受けるかもしれません。ビジネスや社会への影響として、スポーツにおける公平性や公正性の改善に向けた努力が予測精度を向上させる可能性があります。予測モデルの選択も重要であり、モデルの精度向上が期待されるでしょう。
この分析に基づき、モデルやデータ収集の方法を見直す余地や、個別データの分析が推奨されます。
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:
このグラフは、スポーツカテゴリにおける社会WEI（持続可能性と自治性）スコアの推移を示した時系列散布図です。以下は視覚的特徴とそこから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– 初期（2025年7月-10月頃）は横ばいで、高いスコア（約0.8以上）が維持されています。
– 中盤（2026年3月以降）では、前年のデータ（薄緑の丸）が現れ、低いスコア帯に散らばっているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値は2025年9月頃にあり、他のデータポイントよりも上昇しています（黒い丸）。
– 急激な変動は特に見受けられませんが、予測のばらつきが見えます。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青い点は実績を示し、安定したスコアを表しています。
– 緑の点は前年の比較データで、現在の実績とは異なるトレンドを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績（青）と前年（緑）のデータは特に関連を見せず、それぞれ独立した動きを示しています。
– 各回帰予測（紫、ピンク）のトレンドラインがあり、異なる方法での予測を視覚化しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 青い点（実績）は高いスコアを維持しており、安定したパフォーマンスを示しているようです。
– 前年データの方はスコアが分散しているため、前年のパフォーマンスは不安定であった可能性があります。
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**:
– 実績が高く安定しているため、スポーツカテゴリのWEIスコアは現時点での持続可能性と自治性が良好であると感じられます。
– 急激な上昇や下降が見られないため、持続可能なアプローチを継続できているのかもしれません。
– スコアの向上や安定が持続すれば、ビジネスでも社会的イメージの向上が期待できます。
このグラフからは、実績の安定性や異なる予測手法が示す将来の可能性について洞察を得ることが可能です。特に、安定したスコアを維持することが、従来の課題を超えて持続可能性を確保するための鍵となるでしょう。
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:
このグラフは、スポーツカテゴリにおける社会WEI（社会基盤・教育機会）スコアの360日間の推移を示しています。以下に主要な視覚的特徴とその洞察を示します。
1. **トレンド**
– グラフ全体としては、右側の期間（2026年5月から7月）において緑のプロットが増加しているようです。2025年下半期から2026年初頭まではデータが少ないですが、2026年中盤のデータは上昇トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年7月頃に複数の青いプロットが近接して配置されており、その間に1つの黒で囲まれた外れ値が観察されます。これは予測を大きく外れた実績データを示していると考えられます。
3. **プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実績（実績AI）であり、過去の実際のデータを示しています。
– 緑のプロットは前年のデータを示し、比較のために配置されています。
– 紫とピンクのラインは、それぞれ決定木回帰とランダムフォレスト回帰による予測で、線形回帰、決定木の予測結果と一致しています。
– 実績と予測の差が一部の期間で大きいことから、モデルの精度向上に関する検討が必要かもしれません。
4. **時系列データの関係性**
– 実績データと前年データは異なる期間に分布していますが、前年のデータとの比較が可能です。
– 予測モデルは、過去データに基づいて異なる手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）で予測しており、予測の範囲内に実績の大半が収まっています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測データ間には密接な関係があり、予測の範囲に多くのデータが収まっていますが、外れ値や予測の幅（xAI/3σ）は慎重に評価する必要があります。
6. **人間が直感的に感じることやビジネス・社会への影響**
– 直感的には、2026年のデータにかけてWEIスコアが改善しているように見え、社会基盤や教育機会が向上していることが示唆されます。
– スポーツ分野の教育機会が増加していることで、より多くの人々にスポーツを通じた教育の機会が提供されている可能性があります。
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
– **時期ごとの動き**:
– グラフ冒頭では、スコアが0.8から1.0の範囲で実績が表示されています。
– 残りのデータは2026年に集中し、前年度の比較情報が提供されています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**:
– 初期のデータにおいて、異常値として特記されている箇所があります。
– **急激な変動**:
– 最初のデータ集合以降、長期間データが途切れているため、変動は見られません。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **青色（実績AI）のプロット**:
– 2025年7月頃のデータは実績値を示しており、全体として高評価を得ていることがわかります。
– **緑色（前年比較AI）のプロット**:
– 2026年のデータが表示され、前年同期との比較がされています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– **実績と予測の相違**:
– 予測データ（紫色、青色、ピンク色の線）は比較的に高いスコアを予測していますが、なぜかその時期にデータが欠落しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **全体のスコア分布**:
– スコアは高水準に集中していますが、データが少ないため分布の特徴をより詳細に分析するのは難しいです。
### 6. 直感的な感じ方と社会的・ビジネス的影響
– **直感的な印象**:
– 初期データセットではスコアが高く、成功を収めている印象を受けます。
– **ビジネス・社会への影響**:
– スポーツにおける社会的貢献や多様性の取り組みに対する評価が高いことを示唆していますが、今後の定例的な評価や発展には継続的評価が必要です。
このグラフはスポーツ分野での共生、多様性、自由の保障に関する評価の高まりを示し、ビジネスや社会全体における多様性の重要性を強調しています。
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:
以下は、与えられたヒートマップに関する分析と洞察です。
1. **トレンド**:
– データは日付と時間帯によって分けられており、色の変化により時間帯の変動が示されています。
– 一般的に、時間が進むにつれて色が紫から緑、そして黄色へと明るくなっているため、スコアが徐々に上昇するトレンドがあると考えられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に、7月7日から8日にかけて、スコアが明らかに高くなる（黄色の領域）時間帯があります。この変化は重要な出来事や要因が影響した可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の変化（紫から黄色）は、スコアが低いから高いに変動することを示しています。
– 横軸の「日付」と縦軸の「時間帯」により、1日を通してのスコアの変化を観察できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数の時間帯にわたるデータが対照的であることがわかります。例えば、夕方から夜にかけて（特に19時から23時）スコアが高めになっているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 明るい色が特定の時間帯に集中していることから、特定の日や時間帯にスコアが突出した傾向があることがわかります。
6. **直感的な洞察および影響**:
– このヒートマップから、人々はスポーツ活動や関心が夕方から夜にかけて高まる傾向を感じ取ることができるでしょう。
– ビジネスや社会への影響として、ピーク時間帯を特定することで、スポーツ関連イベントやプロモーションの最適なタイミングを計画するのに役立ちます。
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コアの変化を視覚的に表し、戦略的な意思決定に貴重な情報を提供します。
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、個人のWEI平均スコアを示しており、特定の時間帯（時）と日付に対応しています。以下に視覚的な特徴とそこから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 色の濃淡が時間帯や日によって変化しており、日ごとよりも時間帯ごとの変動が大きいようです。
– 一部の時間で周期的な色のパターンが見えることがあります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の時間帯におけるスコアの急上昇は、明るい黄色で示され、顕著です。他の時間帯よりも高いスコアが観察されます。
3. **各プロットや要素**:
– 色の違いはWEIスコアの高低を示しており、黄色に近づくほどスコアが高いことを示しています。
– 特定の時間帯でスコアが急増する、または低下することが視覚的に明らかです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯によりスコアの変動が大きく、特定の日付では一貫して高いスコアを示す時間が存在します。これは日中の活動レベルや特定のイベントと関連している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 高いスコアが観察される時間帯が他の時間と比較して明確に分かれており、特定の時間帯に集中しています。これは活動の集中時間や最適パフォーマンス時間を示唆している可能性があります。
6. **直感的に感じることとビジネス・社会への影響**:
– 人間は特定の時間帯にスコアが高いことをリソース配分の最適化やトレーニングのスケジューリングに利用できると感じるでしょう。
– ビジネスや社会的には、効率的な時間管理、リソース分配の改善、特定トレーニングの最適化が考えられます。例えば、最も高いパフォーマンスが見られる時間に合わせて重要な活動を計画することで、全体の効率を向上させることが可能です。
このようなデータから、パフォーマンスを最適化するための戦略を立てることが重要です。
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:
このヒートマップは、スポーツカテゴリの社会的WEI平均スコアを時系列で示しています。以下に分析したポイントを示します。
1. **トレンド**:
– 時間帯に応じたスコアの変化が見られます。特に午後の時間帯にはスコアが高くなる傾向があり、夕方から夜にかけてはスコアが低下する時間帯があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日以降に急激なスコアの上昇が見られます。この日は午後7時と午後11時に最も高いスコアが見られます。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃淡がスコアの高さを示し、黄色に近いほど高スコアを表しています。午後7時から夜11時にかけて特にスコアが高く、一部の時間帯で最も高い緑や黄色の色が示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 特定の時間帯（例えば夜間）の高いスコアが規則的に見られることから、イベントや出来事が周期的に発生している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 一日の中で午後から夜にかけてスコアが増加する様子が見られ、これはスポーツイベントや視聴者の活動が夕方から夜にかけて多いことを示唆しています。
6. **直感的な感覚と影響**:
– グラフから、特に重要な時間帯として、午後の遅い時間から夜間にかけての高い活動が示唆されます。これはスポーツイベントのゴールデンタイムと言える時間帯であり、広告やプロモーション活動を行う上での戦略的なタイミングとも考えられます。
このヒートマップは、視聴者の興味の高まる時間帯およびそれに対するイベントの影響を視覚的に捉えやすくするための有効なツールです。
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
1. **トレンド**
– このヒートマップは相関関係を示しているため、直接的なトレンド（上昇、下降、周期性など）は示しませんが、相関の強さやパターンを視覚的に捉えやすくなっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 明確な外れ値はヒートマップには適用されませんが、相関値が低い部分（青色に近い部分）は比較的低い相関を示しています。
3. **各プロットや要素**
– 高い相関（赤色に近い）は指標間の強い関係性を示し、低い相関（青色）は弱い関係性を示します。
4. **複数の時系列データがある場合の関係性**
– 社会WEI（公正性・公正さ）と社会WEI（維持可能性と自治性）が高い相関を示しており（0.94）、これらの要素が密接に関連していることが示唆されます。
– 個人WEI（心理的ストレス）と総合WEIの相関が高い（0.85）ことから、心理的ストレスが総合WEIに大きな影響を与えている可能性があります。
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）の間には非常に高い相関があり（0.93）、これらが互いに影響し合っていることが示唆されます。
– 個人WEI（経済的余裕）と他の多くの指標との相関が非常に低い（特に個人WEI（精神的ストレス）との相関：0.35）、経済的要素と心理的要素の独立性を示唆しています。
6. **直感的な洞察及びビジネスや社会への影響**
– 人々は、個人の心理的ストレスが全体の幸福感や満足度に強く影響することを直感的に感じ取ることができるでしょう。
– 社会的な公正性や多様性の保障が、全体的な社会幸福に寄与することが明らかであり、これらを優先する政策形成が求められる可能性があります。
– 経済的余裕が個人の心理的ストレスや全体的な幸福度と必ずしも結びつかないことから、心理的健康や満足度改善のためには、経済的支援以外のアプローチも考慮するべきであると考えられます。
このヒートマップを使用すると、政策立案者やビジネスリーダーがどの要素に注力するべきかを見極める助けになります。
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:
以下は、提示された箱ひげ図に基づく分析と洞察です。
1. **トレンド**:
– 各カテゴリのWEIスコアは、時間での直接のトレンドではなく、分布を視覚化しています。したがって、上昇や下降などの時間的なトレンドは示されていません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 各ボックスの上部または下部において、外れ値が見受けられます。特に「社会WEI（公平性・公正さ）」や「個人WEI（認識流暢性）」で顕著です。
– これは、特定の時間や条件下で極端なスコアが発生していることを示唆しています。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 箱ひげ図全体で、中央値、四分位範囲、最小値・最大値が示されており、スコアの一般的な分布傾向を理解するのに役立ちます。
– 棒の長さは、スコアのばらつきがどれほど大きいかを示しており、色の違いは各WEIタイプを視覚的に区別するのに役立っています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データというよりも、各カテゴリ間の分布の違いとして解釈されます。特定のカテゴリが他と比較してスコアが一貫して高い（または低い）かどうかを評価できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「社会WEI（持続可能性と自治生）」などはスコアの中央値が高めで、ばらつきも比較的小さいため、安定した高評価を示している可能性があります。
– 他のカテゴリでは、スコアの中央値は似ているが、ばらつきが大きい（例：「個人WEI（心理的ストレス）」）ため、個々の評価にはばらつきがあることを示しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 視覚的に、社会における公平性や持続可能性が他の要素よりも重要視され、かつ安定した評価を得ているように見えます。
– ビジネスや政策において、特に弱点として示されている領域（外れ値が多い部分）は、改善のための支援や介入が必要である可能性があります。
このように、視覚的な特徴を基にWEIスコアの分布に関する洞察を活かし、各分野におけるパフォーマンスや評価の改善に役立てることが考えられます。
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:
このグラフは主成分分析（PCA）によって作成されたもので、スポーツカテゴリのデータを2つの主成分にプロットしています。以下に視覚的特徴と洞察を挙げます。
1. **トレンド**:
– 第1主成分と第2主成分の双方にわたる明確なトレンドは見られません。データポイントは全体的に均等に分布しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 右上部と左下部に外れ値が存在します。これらは、他のデータポイントから離れており、潜在的な異常値や特異なスポーツイベント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**:
– 各プロットは個々の観測値を示しています。主成分分析により、これらのプロットは元の多次元データの中での変動に基づいて配置されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 具体的な時系列データは示されていませんが、観測値の配置には関連があると推測されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分軸の方が第2主成分軸よりも多くのばらつきを説明しています（寄与率0.67）。データは第1主成分に沿って広がりを持っています。
6. **人間が直感的に感じることとビジネスや社会への影響**:
– 視覚的に見ると、ほとんどのデータは真ん中付近に集中していますが、外れ値の存在は特定のスポーツイベントや状況における異常を示している可能性があります。スポーツ管理やマーケティングにおいて、これらの外れ値が示す要因に注目することで、改善点や新たな機会を見出すことができるかもしれません。
全体として、主成分分析を通じてデータの構造化が行われており、特異なパフォーマンスやイベントを特定するのに役立つ視覚的手段を提供しています。
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。