📊 データ分析（GPT-4.1による）
データ分析の結果、提供されたWEIスコアデータは以下のような特徴を持っています：
### 時系列推移
– **総合WEI**は、期間の前半では0.70〜0.78の間でやや不安定な動きを見せましたが、7月に入るとスコアが大きく上昇し、0.86以上の値に達することが多くなっています。この変動は、総合WEIが大幅に改善していることを示唆しています。
– **個人WEI平均**および**社会WEI平均**についても、後半に向けて上昇基調が見られます。
– 特に7月6日から7日にかけて、複数の社会的な要因によるスコアの上昇が確認されます。
### 異常値
– 指摘されている異常値は、主に期間の前半に多く検出されています。特に、7月1日と7月2日の総合WEIスコアの低下は、関連する個人摩擦や社会的問題（経済的負担や社会的公平性の欠如）が影響を与えた可能性があります。
– 異常値は日付が進むにつれて減少する傾向にあり、全体のトレンドが安定に向かっていることが示唆されます。
### 季節性・トレンド・残差
– **STL分解**によって、長期トレンドとしては上昇傾向が示唆され、特に社会WEIの一部に顕著な季節性が見られます。季節的なパターンには、特定の日付でスコアが高くなりやすいことが分かり、これはおそらく社会イベントや活動によるものでしょう。
– 残差部分に関しては、大きなスパイクが7月のはじめに見られ、ここでは一時的な不安定さが考えられます。
### 項目間の相関
– 相関ヒートマップから、個人の経済的余裕と社会的公平性が強く関連性を持つ可能性が見られます。また、社会基盤と持続可能性も密接に関連しており、これが総合WEIの向上に寄与していると考えられます。
### データ分布
– **箱ひげ図**からは、特に個人WEIの健康状態や社会WEIの持続可能性のスコアでばらつきが少なく、中央値が高いことが特筆されます。
– 外れ値としては、比較的スコアの低い項目（心理的ストレスや公平性）が目立つものの、全体的な分布は上昇傾向にあることを示しています。
### 主要な構成要素 (PCA)
– **PCA**の第一主成分（PC1）は0.68の寄与率を持ち、これはデータ全体の変動の大部分を説明します。この要因がどの項目に関連するかを探ることは重要ですが、おそらく全体の経済的および社会的環境の改善が大きく寄与していると推測されます。
– 第二主成分（PC2）の寄与率は0.10と低く、特定の要素が突出して影響を与えているわけではないことを示唆しています。
総じて、このデータセットは、期間を通じて総合的なスコアが改善され、多くのスコアが一部の範囲で変動していることを示しています。これは経済的、社会的政策の影響がポジティブに反映されている可能性を示唆しますが、今後の継続的なモニタリングが必要です。
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:
1. **トレンド**
– グラフの左側に実績データ（青）が密集し、全体的に安定したWEIスコアを示しています。
– その後、未来の日付に向かって予測データ（紫）で一度上昇し、その後横ばいになる傾向が見られます。
– 緑点の前年（比較AI）データは、予測値と同程度の位置に示されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値（黒丸）は実績データ内に見られ、この期間での異常があったことを示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 実績（青丸）と比較AI（緑丸）は過去と未来のパフォーマンスを示し、両者間の差を評価できます。
– 予測（紫線）は未来のトレンドを描き、予測の不確かさが灰色の範囲として示されています。
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は連続性があり、予測が過去の実績と比較AIを参考にしている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データが高い相関を持ちつつも、一部外れ値が効いているため、トレンドやパターンの把握には注意が必要です。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、および影響**
– 実績よりも高めの予測値は、前向きな改善や成長を期待させます。
– 外れ値があることで、計測や運用方法の見直しが必要かもしれないという警鐘を鳴らす可能性もあります。
– 社会やビジネスにおいて、競技能力や戦略の見直しが求められるかもしれません。
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:
このグラフは、個人のWEI平均スコアの時系列データを示しています。以下に視覚的な特徴とそこからの洞察を示します。
1. **トレンド**
– スコアのプロットは左側（2025年7月 – 8月付近）に集中しており、その後（2026年7月頃）に別のプロット群が現れています。最初のプロット群は0.6から0.8付近に位置し、比較的安定しています。
– 予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、次の年（2026年）に向けてスコアの上昇を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 最初のプロット群には、異常値が0.8付近に一つ見られ、通常のプロット範囲を超えています。
3. **各プロットや要素**
– 実績のプロットは青、異常値は黒の縁取り付き円で、明確に区別されています。
– 前年データは緑で示されており、前年のスコアは現在よりも低めであることを示します。
– 予測はピンクの異なる線で表示されており、様々な予測方法が試行されています。
4. **複数の時系列データの関係**
– 前年のデータと比較して、実績データがこの一年で若干の上昇を続けていることが見て取れます。予測もこの傾向を踏襲しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測との間には相関がありますが、具体的な相関係数はグラフ上では確認できません。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 人間が直感的に感じることとして、WEIスコアは比較的一定の水準を保っているが、来年に向けてパフォーマンスの向上が期待されていることを示唆しています。
– スポーツの分野では、改善の兆しを見せているため、選手の将来的な活躍やチームの成果が期待できるかもしれません。
– 上昇トレンドに基づき、スポーツ業界関係者は今後の戦略などにおいて楽観的に計画を立てる可能性があります。
これらの特徴から、データの傾向をよく理解し、今後の施策に役立てることができると考えられます。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察：
1. **トレンド**:
– グラフは、2025年7月から2026年7月にかけての360日間を示しています。
– 期間の開始（2025年7月）では、実績データ（青のプロット）が高いレベル（約0.7-0.8）で安定しています。
– 終盤（2026年5月以降）に、前年のデータ（緑のプロット）が示され、数値が上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフの左側（2025年7月）において、実績データ内に異常値（黒丸囲み）が確認できますが、全体のパターンに大きな影響は与えていないようです。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青のプロットは実績データ、緑のプロットは前年データを示しています。
– 異常値は黒い丸で囲まれています。
– その他の色の線（紫色、ピンク色）は異なる予測手法の結果を示しており、線型回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰などがあります。
4. **データの関係性**:
– 実績データと前年データの間で、一般的な増加傾向が見られますが、途中に測定データまたは異常値が少し異なる動きを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 年々、WEIスコアには緩やかな上昇傾向が見られます。
– 予測モデルにおける範囲は異なる回帰手法により、異なる予測結果を示しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人々はグラフを見て、スポーツにおけるWEIスコアの一部の安定性と増大を認識するでしょう。
– 安定した上昇トレンドは、スポーツ業界にとって連続的な改善や成長を示唆しており、投資や関心を引き付ける可能性があります。
– 異なる予測モデルの結果は、企業や組織が意思決定を行うにあたり、不確実性の範囲を理解するのに役立ちます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 全体としてWEIスコアは2025年7月から2025年12月にかけてわずかに上昇しています。
– 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おり、この期間には上昇トレンドがあることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年7月の初期データセットに異常値が複数見られます（黒い丸）。
– この異常値がデータセット全体の分析にどのように影響するかを考慮する必要があります。
3. **各プロットや要素**
– 青色の点は実績データであり、モデルがどの程度実績値にフィットするかの指標となります。
– 緑色の点は前年の比較データで、過去のパフォーマンスとの違いを確認できます。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、信頼区間となります。
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ラインがあり、異なる方法で未来のトレンドを分析していますが、全体的には一貫して上昇を予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– モデルごとの予測はほぼ一致しており、予測が信頼できる可能性があります。異常値の存在がモデルの正確性を損なう可能性もあります。
6. **直感的な感想とビジネス・社会への影響**
– 特定の期間でのスコアの上昇は、選手の経済的余裕が改善していることを意味します。
– スポーツチームやスポンサーは、このトレンドを受けてマーケティングや支援の戦略を見直す必要があります。
– 異常値の原因を特定することで、より正確に選手の状態を評価することができます。
### 結論
このグラフは、選手の経済的余裕が過去一年でわずかに改善していることを示しており、異常な変動や異常値の存在が分析の中で重要な要素となっています。これらの情報は、スポーツマネジメントやマーケティングにおける重要な意思決定に役立つでしょう。
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:
1. **トレンド**:
– 散布図は全体的には一定の期間に集中しており、長期的なトレンドとしては観察できません。
– 最初の期間（2025年）は、急激に上昇する動きがあるように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータには異常値としてマークされたポイントがあります。これは急激な変動や特異な出来事を示唆している可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 実績データは青色でプロットされており、特定の期間に密集しています。
– 予測データはいくつかの異なる手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）で示されていますが、プロットされているのはマゼンタのランダムフォレスト回帰のみです。
– 異常値は黒い丸で強調されています。
4. **複数の時系列データ**:
– 時系列が複数である場合の関係性については、グラフ上での変化が大きい期間において異なる予測手法の比較が可能であることを示していますが、このグラフにおいては明示されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– グラフにははっきりとした相関関係は見られませんが、実績データと予測データの一致を通じて予測モデルの精度を理解することができます。
6. **直感的な感じと社会への影響**:
– 人間が直感的に感じるのは、特定の期間における急激な上昇や異常値がスポーツにおけるコンディションの急激な変化を示唆している可能性です。
– ビジネスや社会への影響として、このようなコンディションの変動は、選手のパフォーマンスや健康管理における早期警戒システムを構築するための価値ある情報となるでしょう。また、異常な変動の追跡は、トレーニング方法や休息の改善に関する洞察も提供できるかもしれません。
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:
このグラフは、スポーツカテゴリにおける個人のWEI（心理的ストレス）の得点を時系列で示しています。
### 1. トレンド
– **短期間の実績データ**: 初期にはいくつかのデータポイントが密集していますが、それ以降のデータは見られません。全体的なトレンドを判断するには不十分です。
– **予測曲線**: ランダムフォレスト回帰に基づく予測は、短期間にわたって急激な上昇を示しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **異常値**: 初期のデータに異常値が見られ、その付近での予測では急激な変動があります。
### 3. 各プロットや要素
– **実績（青色）と予測（紫・赤の×印）**: 実績データは青の点で表され、予測データはランダムフォレストや線形回帰などの手法によって予測されています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– **年による比較（緑色）**: 去年のデータも表示されており、今年のデータと視覚的に比較が可能です。去年のデータは後半期に示されています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 各手法による予測が異なることから、データのばらつきが予測モデルによる影響を受けている可能性があります。
### 6. 直感的な洞察と影響
– **心理的ストレス管理**: スポーツ選手における心理的ストレスの管理は非常に重要です。このデータに基づく予測モデルは、選手のコンディション管理に役立つ可能性があります。
– **ビジネスへの影響**: スポーツ選手の心理的健康は、パフォーマンスに直結するため、スポンサーシップやチームの戦略にも影響を与えるでしょう。
短期間の実績データに基づいているため、より多くのデータと長期的な傾向を監視することで、予測の精度を向上させ、選手の心理的健康管理に役立てることができます。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 初期の実績データ（青いプロット）は比較的一定で、0.6から0.8の範囲で横ばいです。予測データは、特にランダムフォレスト回帰（ピンクの線）で上昇傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値とされたデータ（黒い丸）はいくつかありますが、全体的な流れから大きく外れているわけではありません。初期の変動はあまり見られませんが、予測モデル間の相違が存在します。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績（青）は実際のデータの動向を表しており、予測（赤い×と色のついたライン）は異なる手法での将来の傾向を示しています。
– 異常値（黒）は通常の範囲から外れた値です。
– 前年のデータ（緑）は、過去のデータと今年の予測との比較を提供しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測モデルは異なる結果をもたらしていますが、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰には異なる傾向があり、ランダムフォレストが最も急激な上昇を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データが非常に近接しているため、実績データ間で強い相関が示唆されます。モデルの予測の範囲も狭く、精度の改善が期待できるかもしれません。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間が直感的に感じるのは、データが安定しているものの、予測では変動の可能性があるということです。ビジネスや社会への影響として、スポーツ選手やコーチングの戦略において、将来的なパフォーマンスの向上や戦略の調整が必要とされるかもしれません。また、異常値がどのように発生したのかを分析し、さらなるリスク管理の改善が求められる可能性があります。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– グラフ全体のWEIスコアのトレンドを見ると、初期の数日間で急激に変動した後、後半は比較的安定しています。
– 初期のスコア（2025年7月頃）は高く、その後、一時的に低下し、その後は比較的安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期（2025年7月初旬）に青いプロットが高く表示され、その周囲に異常値と見られる黒い円で囲まれた点があります。この部分で急激に変動が起きているようです。
– その後、紫とピンクの線が示す予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）も初期は変動が大きいです。
3. **各プロットや要素の意味**
– **青い点**は実績AIの実績値を示し、初期に大きな変動が見られます。
– **緑の点**は前年のスコアで、直近の数か月に集中しています。
– **灰色のバー**は予測の不確かさを示していますが、初期のみ表現されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 初期の部分で実績と予測が大きく分かれるが、実績が一時的に低下した後、生データは前年のスコアに近い値に安定します。
– 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）は初期にのみ重なりを持ち、その後、実績値とは独立しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の変動と前年のデータには直接の相関がないように見えます。初期の急激な変動が外れ値として認識されているようです。
6. **直感的な洞察と影響**
– 初期のスコアでは公平性や公正さが急激に変化したことが示唆されます。この期間中の急激な変動は、システムの過渡期や不安定なイベントに関連している可能性があります。
– その後の安定した状態は、スポーツカテゴリにおける公平性が確立されたか、もしくは前年の水準に近い公正さが維持されていることを示唆しています。
– ビジネスや社会への影響としては、変動期において信頼性に対する懸念が生じる可能性がありますが、安定期が持続することで信頼回復が期待できるかもしれません。社会的な公平性の指標として関心が持たれるでしょう。
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の「社会WEI（持続可能性と自治性）」のスコア推移を示しています。以下に、グラフから読み取れる視覚的特徴と洞察を分析します。
1. **トレンド**
– 期間全体で見ると、実績データ（青い点）は主に高いスコア（0.8以上）で安定しています。
– 両端のデータポイントにおいて、スコアはほぼ一定であるため、全体的に横ばいのトレンドが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値として識別されている点（黒い円）がありますが、これらは全体のトレンドに影響を与えるほどの急激な変動ではありません。
– 急激な変動は特に見られず、スコアは安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は「実績」で、過去の実績データを示しています。
– 黒い円は外れ値として識別されているデータポイントです。
– 緑の点は昨年のデータを示しており、スコアがやや広がっている様子が観察されます。
– 線の色（淡い紫、青、緑、ピンク）は異なる予測モデルを表しており、それぞれのモデルがスコアをどのように予測しているかを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測によるスコアに大きなズレはなく、予測が実績に対して妥当であることが示唆されます。
– 線形回帰や決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の間で予測に大きな違いはないように見受けられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは高いスコア域に凝集しており、全体的に均一な分布を示しています。
– 過去のデータと予測データのスコアは強い相関があり、安定しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– スコアが安定して高いことから、このスポーツ組織は持続可能性と自治性において強固な基盤を持っている可能性があります。
– 高性能な予測モデルが使用されていることから、将来的にもこのパフォーマンスが維持されることが期待できます。
– ビジネスや社会への影響として、スポーツ組織の持続性が確保されているため、スポンサーや投資家に対する信用が高まるでしょう。
このように、グラフはスポーツ組織の持続可能性と自治性の比較的安定した状況を示しており、将来に対する信頼性を裏付けるものとなっています。
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:
### グラフの視覚的特徴と分析・洞察
1. **トレンド**
– グラフは360日間のデータを示していますが、実績データ（青いプロット）のほとんどは初期の日付に集中しています。これらのプロットは一定のスコア範囲に分布しており、横ばいのトレンドがあるかのように見えます。後半に表示されているデータは前年データ（緑のプロット）のみです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期データにおいては外れ値（黒い○）が存在しますが、特に大きな急激な変動は見られません。外れ値は異常なスコアであり、特異な状況を反映している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実績データを示し、黒の○は異常値を表しています。
– 緑色のプロットは前年の比較データで、似たようなスコア範囲に分布しています。
– 紫とピンクの線は予測データをそれぞれ示しており、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰に基づいています。全体として、これらの予測は特定の範囲に収まり、激しい変化を予測していないようです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと前年データは、スコア範囲に一貫性が見られ、一定の近似性を持っています。予測データはそれらを考慮し、概ね安定したスコアを予測しているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと前年データとの間に明確な相関は示されていませんが、分布範囲が非常に似通っていることから、前年データを基に実績をある程度予測可能であると考えられます。
6. **直感的な感想と社会的影響**
– 初期データの密度が高い時期においては、スポーツにおける社会基盤や教育機会の評価が行われていると考えられます。一定期間での安定したスコアは、基盤が比較的安定していることを示唆しており、持続的な支援や改善が行われている可能性を示しています。
– ビジネスや政策決定者にとっては、過去のデータを基にした予測が、今後の戦略計画に役立つ可能性を示唆しています。未来の動向をより正確に把握するためには、外れ値の原因を探り、改善策を講じることが重要です。
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:
1. **トレンド**
– グラフは3つの主要な時期に分かれています。序盤は、実績AI（青色）のデータが集中しており、WEIスコアが高い（おおむね0.8以上）値を示しています。
– 中盤は空白でデータがありません。
– 終盤にかけて、前年比較AI（緑色）が現れ始め、こちらも高いスコアを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の青色データに異常値（輪で囲まれた箇所）が見られますが、これ以外に特筆すべき急激な変動はありません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色（実績）は過去のリアルな実績値を示しています。
– 緑色（前年比較）は前年のデータを示し、前年と似たようなスコア範囲で推移しています。
– 紫色の線は異なる予測モデルの結果を示していますが、これらは主に初期データの著しい異常を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績AIと前年比較AIのデータポイントは、対称的に似たスコア範囲で存在しています。ただし、序盤と終盤でしかデータがないため、長期的な相関は不明です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 高いWEIスコア（0.8以上）が維持されていることから、スポーツにおける社会的な共生・多様性・自由が一貫して高い水準を保っていることが見て取れます。
– 異常値が若干のノイズとなっていますが、全体的な傾向を覆すものではありません。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– 高いスコアが維持されることで、スポーツ業界の共生、ダイバーシティ、インクルージョンに対する取り組みが効果的であることが示唆されています。
– 異常値や予測モデルの乖離から、データ精度や予測モデルの改善余地があることも示されています。
– 社会的な観点から、これらの高スコアはより多くの人々をスポーツに取り込み、多様性を促進する一助となる可能性があります。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**:
– 色の変化を通じて時系列データのトレンドを分析すると、7月初旬にかけて色が紫から緑、黄色に変化しています。これにより、データポイントが時間経過とともに上昇する傾向があることが示唆されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の時間帯で急激に色が変わる箇所があります。特に、7月6日から7月7日にかけての変化が顕著です。これは、その期間に特異なイベントが発生した可能性を示しています。
3. **色や密度の意味**:
– 色調は、総合WEIスコアの強度やレベルを表しており、紫が低く、黄色が高い値を示します。各色の違いは数値の変化を示しており、黄色の出現はスコアのピークを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯ごとに異なる色の変化があるため、各時間帯が異なるパターンを持っていることが示唆されます。特定の時間帯でのスコア上昇は、その時間に関連した活動が原因である可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 明確な周期性や特定の時間帯の集中は見られませんが、スコアが特定の色パターンを形成しており、この変化は時間帯の影響やイベントによるものと考えられます。
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**:
– 視覚的にヒートマップの明るさが増していくことを通じて、イベントや施策が時間とともに影響を増していることが直感的に理解されるでしょう。これにより、特定の時間帯でのパフォーマンスの改善策やイベントの効果が確認でき、戦略的な意思決定に寄与します。ビジネスでは、最も効果的な時間を特定して、戦略的なリソース配分を行うことが可能です。
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:
このスポーツカテゴリのWEI平均スコアの時系列ヒートマップから、以下のような洞察が得られます。
1. **トレンド**
– 高い時間帯（特に7時〜8時および15時〜16時）でのスコアの上昇が見受けられます。特に15時から16時の間で明るい色が頻出しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月7日には全体的に高いスコア（黄色範囲）が記録されており、その前後の日と比べて目立っています。これが特定のイベントに関連している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の明るさはWEIスコアの高さを示しており、黄色に近づくほどスコアが高いことを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 午前と午後の異なる時間帯でのスコアの変動が分かります。午前中に比べて午後の方がスコアが高い傾向があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– スコアは時間帯によって均一ではなく、特定の時間に集中して高まる傾向が見受けられます。
6. **直感的な印象と影響**
– 人々は午前よりも午後の活動が活発であることを感じ取るかもしれません。これがスポーツイベントのタイミング調整や資源の投入に影響を与える可能性があり、特に高スコア時間帯に合わせたイベント企画が有効かもしれません。
全体として、このデータは特定の時間帯に焦点を当てた調整や改善を行うのに役立つ情報を提供しています。
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:
以下は、ヒートマップから得られる洞察です。
### 1. トレンド
– 時系列ヒートマップは、時間帯ごとのスコアを示しています。このグラフでは、特定の日において、特定の時間帯にスコアが高くなっている傾向が見られます。
– 日付によってスコアが上昇または下降している様子がわかります。特に、2025年7月6日や7月7日に、明るい色が広がっており、スコアが高いことを示しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– グラフには、例えば7月7日や7月8日などに急激にスコアが上昇している時間帯が見られます。これらは急激なイベントやアクションが影響している可能性があります。
### 3. 各プロットや要素の意味
– 色の濃淡はスコアの高さを示しています。濃い紫色は低いスコアを、明るい黄色は高いスコアを示しています。
– 各時間帯におけるスコアの分布を見ることができます。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 時系列は異なる日にわたって異なるパターンを見せているように見えますが、全体としては日中の特定の時間帯がスコアの変動が大きいことがわかります。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 特定の時間帯では一貫して高いスコアを示しており、他の時間帯では低くなるパターンが見られます。これは、スポーツイベントなどが特定の時間帯に集中的に行われている可能性を示唆しています。
### 6. 人間が直感的に感じるであろうこと、ビジネスや社会への影響
– 人々は特定の時間帯に活動が集中する傾向があるかもしれません。これにより、スポーツイベントの計画や広告の最適化が可能です。
– ビジネスにおいては、特定の日や時間帯にターゲットを絞ったキャンペーンやプロモーションが効果的かもしれません。
全体として、このヒートマップは、特定の時間帯や日に高い社会的活動やエンゲージメントがあることを示しており、それを利用する戦略が考えられます。
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:
以下は、このスポーツカテゴリのWEI項目相関ヒートマップから得られる分析と洞察です。
1. トレンド:
– このヒートマップは、特定の期間内（360日）の相関を示しており、トレンドというよりは恒常的な関係性を視覚化したものです。
2. 外れ値や急激な変動:
– 相関係数として解釈するため、外れ値や急激な変動はグラフからは直接読み取れませんが、相関が非常に低い領域（青色が濃い部分）に着目することで、特定のデータ間にはほとんど関係がないことがわかります。
3. プロットや要素の意味:
– 色が濃い赤色に近いほど相関が強いことを示します（1に近い）。
– 色が青色に近づくほど、相関が弱いことを表しています（0に近い、さらには負の相関も含む可能性があります）。
4. 時系列データの関係性:
– 異なるWEI項目間の関係性を視覚化しており、「個人WEI平均」や「社会WEI平均」などが総合WEIと強く相関していることが見受けられます。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 「個人WEI平均」と「総合WEI」には非常に高い相関（0.85）。
– 「社会WEI（公平性・公正さ）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」の間にも強い相関（0.94）。
– 「個人WEI（自由度と自治）」と他の指標との間には比較的低い相関。
6. 直感的な洞察と影響:
– 強い相関関係がある領域は、それぞれの指標が一緒に動く可能性が高いことを示し、たとえばスポーツにおいて選手の「健康状態」が全体的なWEIに大きな影響を与えていると言えるでしょう。
– 社会やビジネスにおいて、特定の指標を改善することが別の関連指標も前進させる可能性があるため、戦略的な投資や改善が望まれます。この場合、「社会WEI」の各項目が相互に強く影響し合っているため、包括的なアプローチが効果的です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– WEIスコアの中央値は、各タイプで比較的一定しているようです。
– 大きな上昇や下降のトレンドは見られませんが、タイプによって中央値や分布の幅が異なります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「個人WEI（経済状態）」や「個人WEI（自由度と自治）」などのカテゴリーでは、外れ値がいくつか見られます。これらは一部のデータが他と大きく異なることを示しています。
– 全体として大きな急激な変動は見られませんが、一部のカテゴリーで異常値が存在します。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各箱ひげ図は中央の線が中央値を示し、箱の範囲が第1四分位数から第3四分位数までをカバーしています。ひげの範囲はデータの全体的なばらつきを示し、外れ値がそれを超える場合もあります。
– 色分けにより、視覚的にカテゴリー間の比較がしやすくなっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なるカテゴリのWEIスコア間で、同じトレンドやパターンは見られません。独立しており、それぞれ異なる要因によって影響を受けている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 分布の幅や外れ値の存在から、特定カテゴリのWEIスコアにおける不均一性を示唆します。特に個人や社会のWEIで不均一な分布が見られるのは、これらのスコアが多様な要因に影響されるためかもしれません。
6. **直感的に感じることとビジネスや社会への影響**:
– 人々や組織が持つ経済状態や心理的ストレスに関するWEIスコアは、外部環境によって大きく影響を受けがちであり、個別の課題に対する対策が必要です。
– 社会的公平性や持続可能性の観点から、多様性のある高いスコアを持つことは、ビジネスや政策において競争力を高める要因となりうる可能性があります。
全体として、この箱ひげ図はスポーツカテゴリー内の異なる基準でのWEIスコアの多様性を示し、それぞれの評価項目の特徴を明らかにします。
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:
スポーツカテゴリにおけるWEI構成要素の主成分分析(PCA)のプロットについて以下の分析を行います。
1. **トレンド**
– 第1主成分は-0.3から0.2にかけて広がっており、第2主成分は-0.1から0.25の範囲内に分布しています。全体的に特定の上昇や下降のトレンドはなく、広い範囲にわたってデータが散らばっているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 第2主成分で0.25付近に外れ値が見られるかもしれません。この点が他の大部分から離れて配置されています。他にも第1主成分で-0.3付近の点も目立ちます。
3. **要素が示す意味**
– 横軸と縦軸はそれぞれ主成分を表しており、第1主成分の寄与率が0.68と高く、データの分散の大部分を説明しています。第2主成分は0.10であるため、補足的な情報を提供しています。
4. **時系列データの関係性**
– 特定の時間的な要素は示されていないため、時系列の関係性は特に見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 分布としては、密集している領域と疎になっている領域があり、データポイント間の相関は見られず、広範囲に分布しています。
6. **人間が直感的に感じること、および影響**
– このPCAグラフからは、スポーツカテゴリにおけるデータが複雑で複数の要因に依存していることが示唆されます。ビジネスにおいては、一つの要因だけでの分析が難しく、より多面的な視点が求められることを示していると言えます。また、外れ値に注目することで特定の異常なイベントや要因を特定できる可能性があります。
このように、主成分分析はデータの高次元性を簡潔に捉える手法であり、このスポーツデータの特性把握に役立っています。
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。
