📊 データ分析（GPT-4.1による）
**データ分析結果**
1. **時系列推移:**
– 総合WEIスコアは月初めの0.72付近から始まり、その後すぐに0.69まで下落し、7月6日以降に著しく上昇し、約0.87まで達しています。この急激な上昇は、7月4日から7日にかけて最も顕著です。
– 個人WEI平均と社会WEI平均も7月6日以降上昇傾向が顕著で、社会WEIは特に0.91という高水準に達しています。
– スコアにおける短期的な変動が多く見られるため、月の前半と後半で異なる傾向が観察されます。
2. **異常値:**
– 特定の日付における総合WEIスコアの異常値の検出は、例えば7月2日(0.69)や7月6日(0.87)において確認されます。これらの日のスコアに異常値が観察される背景には、特定のイベントや政策の変化、または報告バイアスが考えられます。
3. **季節性・トレンド・残差:**
– STL分解により、主にトレンド成分が全体的な上昇傾向を示しています。7月6日以降は特に著しい成長が見られ、季節性よりもトレンドがスコアに大きな影響を与えています。残差からは、予測しきれない突然の変動が指摘でき、例えば経済動向や政策による影響が考慮されるべきです。
4. **項目間の相関:**
– 相関ヒートマップによると、個人の健康状態は個人WEI平均と強い正の相関を示しており（高スコアに伴い上昇）、社会の持続可能性が社会WEI平均と強く結びついていることが示されます。これらの関係は、個人の健康と社会の持続可能性が全体的なウェルビーイングに重要な影響を与えていることを示唆しています。
5. **データ分布:**
– 箱ひげ図分析から、個人WEIの中央値は全期間を通じて0.75付近に位置していますが、外れ値として特に7月6日付近で異常に高い数値が観察できます。
– 社会WEIにおいても、外れ値が最も上昇したのは7月6日以降であり、この時期の社会的変化が如実に現れています。
6. **主要な構成要素 (PCA):**
– PCA分析の結果、PC1が全体の68%の変動を説明しており、データの主要な変動はこの成分によって説明可能です。PC1の高い寄与率は、経済的余裕と社会的持続性といった要素がデータに与える影響が大きいことを示唆しています。
– PC2の寄与率は10%で、これは可能性として個別の異常値や特異な動きを捉えていると考えられます。
これらの分析結果から、特定の時期における急激な傾向の変化は、健康や持続可能性に関連する取り組みや社会状況の変動が影響を与えている可能性があります。今後、より詳細な原因分析を行い、その理由と対策を特定することが重要です。
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:
このグラフについて分析します。
1. **トレンド**:
– 実績データは初期において横ばい近くですが、やや上昇傾向を示しています。予測データが画面右側に少し外れる形で延びているため、今後の上昇が期待されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い丸で示される外れ値が一つ見受けられますが、全体のトレンドには大きな影響はないようです。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績データ、紫色の線はランダムフォレスト回帰による予測、X印は予測値を示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しますが、予測のばらつきが少ない印象です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データは比較的安定しており、予測と近い値を保持しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– このグラフでは、予測モデルによる堅牢な相関が示唆されています。ランダムフォレスト回帰が合理的な予測の安定性を提供しています。
6. **人間が直感的に感じることや影響**:
– スポーツ関連のデータが安定していることは、スポーツイベントの人気やスケジュールが安定していることを示唆しています。ビジネスへの影響としては、この安定性を基に戦略を立てやすく、リスクが低いと感じられるかもしれません。
まとめると、このグラフはスポーツカテゴリの評価が安定し、今後の成長が期待されることを示しています。予測モデルの信頼性が高く、今後の計画に対して有用な洞察を与えていると考えられます。
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:
以下は、このグラフに基づいた分析と洞察です。
1. **トレンド**
– 期間の前半（7月1日から7月10日頃）は横ばいで、WEIスコアは比較的一定しています。
– 中盤以降は、ランダムフォレスト回帰モデルの予測において上昇トレンドが見られますが、他の予測モデルでは横ばいのままです。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフ内のプロットの一部には黒い円があり、これらは外れ値として記されています。しかし、視覚的には大きな変動はそこまで見られません。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績値を示しており、黒い縁取りのある点が異常値を示しています。
– 紫色の線（ランダムフォレスト回帰）は上昇を示し、その他の予測（線形回帰、決定木回帰）は一定です。
– グレーの領域は不確実性の範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績の変動はそれほど大きくなく、予測の不確実性範囲内に収まっています。したがって、比較的一貫した関係性が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値は不確実性の範囲内でランダムな分布を示しています。予測値は、選択された回帰モデルによって異なりますが、大きな外れ値はありません。
6. **直感的な洞察と社会的/ビジネスへの影響**
– このグラフは、個人のパフォーマンスが比較的安定していることを示しています。特にスポーツの分野では、安定したパフォーマンスは選手の信頼性を示します。
– ピークの予測は、トレーニングや戦略の見直しが成功しつつある可能性を示唆しています。この予測が的中すれば、今後のパフォーマンス向上が期待できます。
総じて、このグラフは今後のパフォーマンスの改善兆候を示していますが、その解釈には予測モデルの選択が重要であることがわかります。
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**
– 実績データ（青いプロット）は開始から約半月の期間にわたって安定していますが、その後予測に移行します。
– 予測データ（線）は横ばいを示していますが、若干の上昇も見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データの中に外れ値とされるプロットが複数見られます。これらは全体のばらつきよりやや高いか低いスコアを示しています。
3. **各プロットや要素**
– 青いプロットは実績データ、紫色の線はランダムフォレスト回帰による予測を示しています。
– グレーの領域は予測の不確かさの範囲を示し、実績の中の変動を包括する形になっています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測が一貫しているように見え、予測モデルは実績に基づいて調整されている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは比較的一定のスコア範囲に分布しており、大きな相関の兆しは観察されません。
6. **直感的な洞察と影響**
– このデータから直感的に感じ取れるのは、スポーツ関連のWEIスコアが比較的安定している一方、外れ値が多く存在するため予測精度の向上が求められるということです。
– 社会やビジネスへの影響として、スポーツ業界における特定のイベントやアクションがWEIに与える影響を詳細に分析する必要があるかもしれません。安定したスコアは一貫したファンや消費者の関心を示しており、マーケティング戦略を考慮する上で役立つでしょう。
このグラフから見えるのは、WEIスコアが一定範囲にあることが多いものの、予期しない変動が時折発生し、その原因やパターンをより詳しく分析することが重要である、ということです。
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:
グラフの分析に基づいて、以下の洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 実績のデータポイント（青いプロット）はおおよそ安定しており、特に大きな変動は見られません。
– 予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）のラインはわずかな上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値としてプロットされた黒いリングで囲まれたデータポイントが数個ありますが、大きな外れ値はなく全体的に安定した範囲に収まっています。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青いプロットは実績のデータポイントで、全体的に安定しています。
– 予測の不確かさ範囲（灰色の影）が示されており、予測の信頼区間が視覚化されています。予測モデルは今後のWEIに対してやや楽観的な見方をとっているようです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データは比較的一定の値を維持しています。予測モデルはこれを若干の上昇傾向として捉えており、特に線形回帰とランダムフォレスト回帰のトレンドが顕著です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは大きく変動せず、水平な分布をしています。モデルはこの実績に基づいて、今後のWEIが微増する可能性を予測しています。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– このグラフから人々が直感的に感じるのは、個人の経済的余裕（WEI）が今後も安定し、小幅に改善する可能性があるということでしょう。特に、予測の信頼区間が狭いことから、データに基づく予測の信頼性が高いと判断できます。
– スポーツカテゴリにおけるWEIの安定や改善は、スポーツイベントや関連ビジネスに対する消費者の支出意欲を高める可能性があります。
このような情報は、スポーツ関連事業者にとって重要な経済的戦略の評価材料となるでしょう。
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:
このグラフについての分析を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 実績の数値は、最初の数日間に大きな変動はなく、0.8付近で横ばいです。中盤にかけて、いくつかの外れ値がありますが、大きな変動はありません。
– 予測値（ランダムフォレスト回帰）は、最初低めの値（約0.7）から始まり、徐々にスコアが上昇し1.0付近で停滞しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ内に異常値として認識されているプロットがいくつか存在します。これらは通常のデータポイントから外れていることを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績値を示しており、予測線（ピンク）はランダムフォレストによる予測値を示しています。
– 不確かさの範囲（灰色のシェード）は、予測値の変動範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データとランダムフォレストによる予測の間には大きなギャップがありますが、予測が進行するにつれて、予測ラインが実績値から徐々に離れていないことが見て取れます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測の間の関連性は強くないように見えます。予測が実績よりも高い傾向があります。
6. **直感的な洞察と社会的影響**:
– 人間が直感的に感じるのは、予測が実績よりも楽観的である可能性があるということです。スポーツやビジネスにおいて、過度な楽観主義は戦略を誤らせる可能性があります。
– 健康状態のモニタリングにおいて、実績値の急な変動に対する警戒が必要であることが示唆されています。異常値は何らかのインパクトを及ぼし得る重要なポイントです。
以上の観点から、データの整合性や予測の信頼性について、さらに掘り下げて検討する必要があります。また、異常値の原因について分析を行うことが、改善策を講じるために重要です。
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:
### 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7月1日から7月10日にかけてやや変動していますが、全体的に0.6から0.8の範囲に収まっています。
– **予測データ（ランダムフォレスト回帰・ピンクの線）**は7月11日以降は0.8付近で安定しています。
2. **外れ値や急激な変動：**
– いくつかのデータポイントでは異常値（黒い円で囲まれたプロット）が示されています。これらは標準的な範囲から外れていることを示し、特定の日にストレスレベルが異常に高かったか、低か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**は実績データを示し、特定の日の心理的ストレスを表しています。
– **ピンクの線**はランダムフォレストによる予測を示しています。
– **灰色の陰影**は予測の不確かさ範囲を示し、実績データがこの範囲内にほとんど収まっていることから、予測の精度が高いと考えられます。
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全体的な一致が見られますが、実績データの変動性は予測された安定性よりも高いです。
5. **相関関係や分布の特徴：**
– 実績データは一定の範囲内でのばらつきがあり、特に早期の日付での変動性が高いことが分かります。
6. **直感的な印象と社会への影響：**
– 人々は特定の期間（例: 試合前後）において心理的ストレスが変動する可能性があると感じ取るでしょう。また、予測モデルが比較的高い精度を示しているため、心理的ストレスの予測に役立つ可能性があります。特に、アスリートのコンディション管理やパフォーマンス最適化に重要です。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 実績データ（青色プロット）はWEIスコア軸で0.6から0.8の範囲で横ばいが見られます。
– 線形回帰（青）は一定で、決定木（緑）は横ばい、ランダムフォレスト（紫）は上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかのプロットが異常値として認識され、囲みがつけられています。これらは他のデータポイントよりも大きく、外れ値と見なされています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色プロットは実績を示し、予測された期間内では大きな変動はないことを示唆します。
– 外れ値は、実績データ内で異常な変動を示す可能性があります。
– 塗りつぶされた灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、観測値のばらつきを考慮に入れています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 線形回帰や決定木はあまり変化がない一方で、ランダムフォレスト回帰は時間とともに上昇基調にあります。この違いは、ランダムフォレストがよりデータの変動に敏感に反応していることを示唆します。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測モデルの間に強い相関は見られませんが、ランダムフォレストは他のモデルよりも将来の上昇を予測しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– このデータは、現状ではあまり大きな変動はないと感じさせますが、長期的な成長の可能性をランダムフォレストが示しています。スポーツトレーニングの改良や戦略変更が成功した場合、WEIスコアで表現される自律性と自由度の増加をサポートするかもしれません。外れ値に留意することで、特異なイベントや条件を考慮し、改善の方向性を見極める機会を提供できます。
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:
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）のデータは、最初の数日間で増加傾向がありますが、その後は横ばいになっています。
– 予測（薄紫色の線）は安定して高い値を示しており、長期的には横ばい状態です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのデータポイントは他よりも低くなっており、外れ値として黒い円で囲まれています。
– 短期間に実績が増加したため、急激な変動も見られます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点が実績データを示し、日々の実績を表しています。
– 黒い円は外れ値を示しています。
– 薄紫色の線は予測データ（ランダムフォレスト回帰）で、比較的高いレベルで安定しています。
– 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**:
– 実績データは、予測データよりも低く推移しており、初期には予測の範囲内に収まっていますが、中期には予測範囲を下回るケースがあります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実際のWEIスコアは、どちらかといえば予測よりも変動が大きく、予測とはあまり一致していません。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 実績が予測値よりも安定していないため、スポーツにおける公平性や公正さに不安があります。
– 予測が実際の動向を把握できていない可能性があり、モデルの改善が求められます。
– スポーツの分野において、実際の公平性を高める対策や、予測の精度を向上させる必要があるかもしれません。このようなデータの差異は、スポーツへの信頼感にも影響を与える可能性があります。
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、30日間にわたるスポーツカテゴリにおける社会WEI（持続可能性と自治性）の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挙げます。
1. **トレンド**:
– 実績AIのデータは初期において変動が見られますが、その後はやや安定しているように見えます。
– 複数の予測手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）は、日付が進むにつれて安定した予測を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の実績AIデータにおいて、いくつかの異常値が黒い円で囲まれています。これらは通常の範囲を超える値であり、特別な注意が必要です。
– これらの外れ値は、予測に影響を与え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AIのスコアを示しており、実際のパフォーマンスを視覚化しています。
– 赤い×は予測AIのスコアで、将来のパフォーマンス予測を示しています。
– 薄い灰色の範囲は、予測の不確かさを示しています。これは、信頼区間のように解釈できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる予測手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）のデータが並行して表示されており、それぞれが異なる方法で将来のスコアを推測していますが、全体として大きな違いは見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データが予測データの範囲内にあるかどうかを確認することで、予測の精度を評価できます。異常値以外はおおむね予測の範囲内にあるようです。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 初期の変動が多いため、データの安定が期待される分野において不安定さを示唆しています。しかし、予測モデルが示す安定した将来のパフォーマンスにより、未来への期待が示されています。
– スポーツ業界では持続可能性や自治性が高まることは、長期的な競技の発展と社会的信頼の獲得につながるため、楽観的な見方もできるでしょう。
全体として、このグラフは実績と予測の関係性を視覚化し、将来の改善や戦略的計画の策定に役立てることができます。
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:
このグラフについて詳しい分析をします。
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**
– 初期の実績データは0.6から0.8の間で横ばいになっています。
– 予測データ（ランダムフォレスト回帰）は0.85から1.0に上昇を示し、その後、横ばいになります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の実績データには外れ値が見られ、特に0.6付近でのスコアが異なる挙動を示しています。
– 予測には急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味。**
– 青色のプロットは実績を示しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさの範囲を示しています。
– 線は異なる予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測を示しています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性。**
– 実績と予測データが並行して存在し、予測は実績よりも高いスコアになることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴。**
– 初期の実績にはスコアのばらつきがある一方で、ランダムフォレスト回帰による予測は非常に高いスコアを予測しています。
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。**
– 初期の実績データに不安定さを感じる一方、予測はスコアの向上と安定性を示唆します。このことから、何らかの介入や改善策によって未来のスコアが向上すると期待できます。
– スポーツにおける社会的インフラや教育機会は改善の兆しを見せており、関係者がこの予測に基づいて施策を検討する余地があります。例えば、これに基づき政策やプログラムを積極的に展開することが考えられます。
この分析から、現在の状況をより正確に把握し、将来に向けて最適な選択肢を検討でき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:
グラフを詳細に分析し、いくつかの視覚的特徴とそこから得られる洞察を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青色のプロット）が最初の期間(2025年7月1日〜7月10日)で0.6から0.8近くまでの範囲で徐々に上昇しています。
– その後、予測データ（赤いプロット）が線形回帰や決定木、ランダムフォレストによって異なる結果を示しています。ランダムフォレストの予測は基本的に1.0で安定していますが、線形回帰はその中間地点で横ばい、決定木は緩やかな上昇を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値（黒い丸で囲まれた部分）は初期の段階にいくつか観察されます。
– これらは特に異常値の可能性があり、データ処理時に注意が必要です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実績データであり、明確な上昇傾向が見られることから、正の成長が期待されています。
– 赤いプロットは予測データを表しており、分析手法によって異なる予測を示しています。
– グレーの背景は予測の不確かさの範囲を表しており、中央値からのばらつきを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる予測モデルによる予測データは互いに異なる傾向を示していますが、全体的にWEIスコアの向上を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの拡散は最初は比較的広がっていますが、徐々に密集してきています。これは安定性の向上を示している可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– データが示す傾向から、社会的な共生や多様性がスポーツカテゴリで徐々に向上していっている可能性があります。
– 予測が正しければ、ビジネスや社会活動において多様性と自由の保障がより重視される方向に進化していることが示唆されます。
– スポーツにおける共生や多様性の向上は、多様なコミュニティの受容や、新たな機会創出につながる可能性があります。
このようなデータ分析は、スポーツ業界での多様性戦略の実施や、社会的影響力の評価にとって有用です。
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:
以下が提供されたグラフの分析です。
1. **トレンド**
– トレンドが顕著に見られ、時間帯別に色の濃淡が変化しています。特に7日から8日にかけてスコアが大きく上昇しているように見えます。
– 午後から夜にかけての時間帯にスコアが上昇しやすい傾向があるようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特定の時間帯、特に7月6日以降に急激なスコアの上昇が見られます。
– 朝方や昼間に比べて、夕方から夜のスコアが高いことが目立ちます。
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おり、濃い色が高いスコアを示しています。
– 特に夕方から夜にかけての時間帯で、高スコアが密集していることが顕著です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時間帯毎にスコアが変動していることから、スポーツ活動やイベントに連動してスコアが上昇する可能性が考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– スコアは時間帯に依存し、午後遅くや夜の時間帯でスコアが高くなる傾向が見られます。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– スポーツイベントや放送が午後遅くから夜にかけてピークを迎えるため、広告やマーケティング戦略はこの時間帯をターゲットにすると効果的です。
– スコアが高い時間帯は視聴者が多い可能性が高く、その時間帯に合わせたコンテンツ提供が重要です。
このグラフは、特定の時間帯に集中した興味深いパターンを示しており、スポーツ関連戦略の最適化に役立つと考えられます。
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:
このヒートマップを分析します。
1. **トレンド**:
– 時間帯や日付ごとのスコアが異なる色で示されており、特定のパターンを見ることができます。
– 7月5日では深い紫色が目立ち、低いスコアを示している可能性があります。
– 逆に、7月8日には明るい黄色があり、より高いスコアを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 色の急激な変化が特定の日付や時間帯に見られる場合、その時間帯で異常なイベントが発生した可能性があります。
– 特に7月5日と7月7日の変化には注意が必要です。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃淡によってスコアの高低が示されています。色が明るくなるほどスコアが高いと言えます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる時間帯間で色の分布に類似点があるかもしれませんが、大きな違いも複数見受けられます。特に朝と夜の時間帯間で比較すると、活動パターンに差異がある可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 一部の日時でのスコア分布が一貫していますが、特に一部の時間帯で極端な変動があります。
6. **直感的洞察と社会的影響**:
– このようなヒートマップから、人は一般的な活発な時間帯や低活動時間帯を直感的に掴むことができ、練習や試合の効果的な時間設定に役立つ可能性があります。
– ビジネス面では、ピーク時間に合わせたマーケティング戦略やリソース配分が考えられます。また、低スコアの時間帯を改善することで全体のパフォーマンスを向上させることができるかもしれません。
全体として、この時系列ヒートマップは、スポーツ活動における日々のパターンと時間帯ごとの変動を視覚的に示しており、戦略的な対策を立てるための情報を提供します。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 期間内で、時間帯によって色が変化しており、特定の時間帯に高いスコアを示す日があります。
– 時間帯が進むにつれ、スコアが高くなる傾向が見られる日は、特に7月7日です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月6日から7日にかけて、特定の時間帯に急激なスコアの上昇が見られます。この期間の色の変化は顕著で、外れ値や急激な変動を示しています。
3. **ヒートマップの意味**
– 色の濃度はスコアの高さを示しています。濃い青から緑、黄色への変化がスコアの上昇を意味します。
– 各時間帯のスコア変動が視覚的に分かりやすく表示されており、特に昼過ぎから夜にかけてスコアが上昇する傾向にあります。
4. **時系列データの関係性**
– 7時、16時と19時の時間帯において、スコアの変化が大きく、これらの時間帯に重要なイベントがある可能性があります。
– 各日の同じ時間帯でスコアが上昇するパターンも見られ、一部の曜日で周期性のようなものが認められます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 日中から夕方にかけて、全体的にスコアが上昇する傾向が見られます。各時間帯のスコアが異なる色で表されているため、視覚的な分布や変動が明確です。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 視覚的には、特定の日の特定の時間帯に重要なアクティビティが発生しているように感じられます。
– スポーツイベントの視聴率や参加率が特定の時間帯に集中している可能性があり、これを考慮に入れたマーケティングや広告配置が有効と考えられます。
– 社会的には、活動的な時間帯に合わせたサービス提供やリソース配分が求められ、多様な顧客ニーズへの対応が重要です。
このヒートマップを活用することで、時間帯や日ごとの戦略を立案する際に具体的なインサイトを得ることができます。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド:**
– このヒートマップは特定の時系列ディメンションを持たず、相関としての関係性が示されています。色のグラデーションで直感的に相関の強弱を示しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– ヒートマップは相関関係を示すため、外れ値や急激な数値変動については直接示していませんが、個別の数値が非常に高い、または低い相関を示すデータが印象に残ります。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 色: 赤は正の強い相関を示しており、青は弱い相関や負の相関を示します。
– 密度: 色の濃さが相関の強さを示しています（1に近いほど強い相関）。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– データは時系列ではなく、各WEI項目の間の相関を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 強い正の相関:
– 「総合WEI」と「社会WEI平均」（0.95）
– 「個人WEI平均」と「個人WEI（経済的余裕）」（0.82）
– 「社会WEI平均」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」（0.95）
– 比較的弱い相関:
– 「個人WEI（経済的余裕）」と「社会WEI（社会基盤・教育機会）」（0.12）
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:**
– スポーツ分野で、個人のストレスレベルと経済的余裕は独立している部分が大きく、スポーツ活動がストレス軽減にどのように貢献しているかを示唆できます。
– 社会的公平性（公正さ）が共生や多様性に強く影響していることが示され、スポーツイベントの設計や運営において公正さの重要性を確認できます。
– 経済的な余裕が健康状態に直接関与することが示され、スポーツ参与の増加がどのように健康を改善するか evaluします。
この分析を通じて、スポーツ活動の社会的価値や個人への多面的な影響を理解するのに役立ちます。ビジネスや政策立案において、これらの相関を考慮することで、より効果的な戦略を策定できます。
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、この箱ひげ図を分析した結果です。
1. **トレンド**:
– 各カテゴリのスコアに明確な上昇や下降のトレンドは見られません。カテゴリによってスコアの範囲が異なりますが、全体的に横ばいの傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「個人WEI（経済的安定）」や「個人WEI（健康状態）」など、いくつかのカテゴリで外れ値（アウトライヤー）が見られ、データのばらつきがあります。
3. **各プロットや要素**:
– 箱の部分は各カテゴリのスコアの25%、50%（中央値）、75%を示します。ひげの部分は全体の範囲を示し、外れ値は円で示されています。
– 色は各カテゴリを視覚的に区別するために使われていますが、特定の意味はなさそうです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– グラフは時系列データではなく、異なるカテゴリ間のスコアの分布を比較しています。したがって、時間的な関係性は直接示していません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各カテゴリの分布にはばらつきがあり、特にいくつかのカテゴリで非常に広いばらつきが観察されます。「個人WEI（経済的安定）」は特に広い範囲を持ち、多様な結果が示されています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– スポーツにおける評価やパフォーマンス測定の多様性が伺えます。
– 経済的安定や健康状態は、スポーツにおける重要な指標である可能性があります。このばらつきにより、選手間の格差が考えられます。
– 社会においても、公平性や持続可能性の指標が関与しており、全体的なバランスが求められます。この情報は、スポーツ業界がどのように選手や環境を評価し改善するために役立つでしょう。
このグラフによって、スポーツにおける複数の要因がどのように評価され、どのような改善が必要なのかを考えるきっかけとなります。
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:
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。以下に、このグラフから得られる洞察を述べます。
1. **トレンド**:
– 主成分分析の結果であり、特定の時間的トレンドは示されていませんが、データポイントが第1主成分に沿って広がっていることから、変動の幅があることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左上にあるデータポイントは他の点から離れており、外れ値として識別できます。これは異なるパターンを示す可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 横軸（第1主成分）は68%の情報を含んでおり、縦軸（第2主成分）は10%を含んでいます。第1主成分がデータの主な変動を捕捉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**:
– 時系列情報は直接的に示されていませんが、データの分布により異なる時点や条件でのパフォーマンスを分析できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは第1主成分に沿って比較的広く分散しており、第2主成分に沿った分散は少ないです。相関というよりも各変数の独自性や多様性を示します。
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**:
– この解析により、一部のデータが他の群と異なる特性を持つことが分かり、スポーツパフォーマンスや戦略における特徴を探る手がかりとなります。ビジネスでは、特異なパフォーマンスを持つ選手や試合に焦点を当てたアプローチを試みることが可能です。
このPCA分析は、スポーツデータの多次元性を2次元空間に単純化し、データの主要な特性や違いを視覚化するための強力な手法として利用されています。
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。