📊 データ分析（GPT-4.1による）
データ分析を行った結果、以下の洞察が得られました。
### 時系列推移
– **全体のトレンド**: 全体の総合WEIスコアは、検証期間を通じて全体的には増加傾向を示しています。特に、2025年7月6日以降、スコアが上昇し、後半には高い水準で推移しています。
– **顕著な変動期間**: 7月1日から7月3日にかけてスコアがやや低迷した後、7月6日以降急激に上昇しています。この上昇期に見られるスコアの変化は、社会ダイバーシティや社会の持続可能性の向上と一致しています。
### 異常値
– **異常値の指摘**: 異常値として特に注目されるのは、7月2日~7月3日にかけての急激な上下動です。この不安定な動きは、個人の経済的状況やストレスレベルに影響を与えていることが示唆されます。
– **影響する可能性のある要因**: スポーツ関連の大規模イベント（試合開催や観客動員数増加など）がこれらの異常な値に影響を与えた可能性があります。また、特定の政策変更や社会的な出来事が背景にあるかもしれません。
### 季節性・トレンド・残差
– **季節的パターン**: 季節性はあまり顕著ではありませんが、特定の日にちにスコアが突然変動していることから、短期的なイベントが影響している可能性があります。
– **残差成分**: 残差成分としては、一部の異常値が該当し、これらは短期的な要因（突発的なイベントやニュース）が影響を及ぼしていると推測されます。
### 項目間の相関
– **強い相関**: 経済的余裕と健康状態は比較的高い正の相関を持っており、個人の幸福度において重要な要素であることが示唆されます。
– **低い相関**: 社会基盤と個々の個人ウェルネス指標は、一般に中程度の相関にとどまり、それぞれが独立した影響を持っている可能性があります。
### データ分布
– **箱ひげ図の分析**: 各REE項目の分布はかなり均一ですが、特定の項目（例えば心理的ストレス）は比較的広い範囲にばらついており、その要因の検討が必要です。
### 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1主成分の寄与率**: 0.70の寄与率は、データの大部分を説明するうえで非常に重要で、特に個人と社会の垂直統合が大きな要素であることを示しています。
– **PC2の寄与率**: 0.09の寄与率は補助的な意味を持っており、例えば季節的変動や特定の社会的イベントに関連するかもしれません。
これらの結果を踏まえ、個人および社会の総合的なウェルビーイング向上には、特に社会の持続可能性や公平性の改善が重要であることが示唆されます。また、急激な変動が生じた場合の詳細な原因分析が必要です。特に、スポーツカテゴリにおけるイベントがこれらのスコアに大きな影響を持つ可能性があるため、その関連性の立証が今後の課題となります。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青いプロット）は、期間の始めに高いWEIスコアで開始し、その後、不規則に変動しているように見えます。ただし、全体として急激な上昇や下降は見られません。
– 予測データ（赤い×）は見られませんが、他のプロットによる予測区間があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値（黒い円）がありますが、他のデータポイントから大きく外れているわけではありません。
– 急激な変動は見られません。
3. **プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実績を示しています。
– 緑のプロットは前年の比較データを示しており、実績との重なり具合に基づいて、過去との比較が可能です。
– 灰色の帯は予測の不確かさを示しており、幅が一定なことから不確実性が一定であると推測されます。
– ピンクと紫の線は異なる回帰分析（決定木とランダムフォレスト）による予測を示しており、両者が近い傾向にあることから、類似した結果をもたら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**
– 実績データと過去データの関係性を比較することで、パフォーマンスの一貫性を評価できます。
– 異なる回帰手法による予測は、予測結果の信頼性を示す重要な要素となっています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 見た目には大きな相関関係は確認できないが、実績と前年のデータが直観的に似た傾向を示している。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**
– スポーツカテゴリにおけるWEIスコアの一定のパフォーマンスと予測の整合性が確認できることから、今後の戦略策定や改善点の検討において有益な指標となるでしょう。
– 異常値が少ないことは、データの信頼性や予測の安定性にプラスの影響を与えています。
– 過去と類似したパフォーマンスの維持が可能であれば、リスクの少ない運営が期待できます。
全体として、このグラフはスポーツ分野における一貫したパフォーマンスの維持と予測の信頼性を示しています。各プロットの密度や配置から、データの信頼性と予測モデルの妥当性がうかがえる点が重要です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– グラフは360日間の個人WEIスコアを示しています。2つの明確な時期があります。2025年中頃の実績データと、翌年の予測データです。
– 実績データは比較的一定しており、上昇または下降する明確なトレンドは見られません。
2. **外れ値と急激な変動**:
– 2025年中頃、ある点が他よりはるかに高いスコアを示しており、外れ値として考えられます。
– 特に「異常値」として黒い縁で強調されています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 「実績AI」としての青い点は、過去の実際のスコアを表しています。
– 黒い縁（異常値）は、データ内の通常とは異なる点を示しています。
– 緑の点は前年のデータで、その結果を比較するために使われます。
– 複数の予測方法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）が試され、それに応じた異なる色の線が引かれています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと各種予測データは年をまたいで感覚的に比較可能にされています。
– 実績値と予測値に大きな乖離はなく、特に線形回帰の予測が実績に近いことがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データ自体は比較的高いスコアに集中しています。
– 大きなばらつきは外れ値を除いては見られません。
6. **人間が直感的に感じるであろうことと影響**:
– スコアの安定性が確認できるため、過去の実績に基づいた予測が妥当であることを示唆しています。
– ビジネスや社会的には、スポーツパフォーマンスの一貫性が見て取れるため、スポンサーや投資の安心感を促進するでしょう。
– 異常値は異常なパフォーマンスまたは計測エラーの可能性があり、調査が必要です。
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:
以下は、提供されたグラフの分析です。
1. **トレンド**:
– グラフは初期の評価日付で、WEIスコアが高く、ほぼ一定の範囲にありますが、長期間にわたる大きな変動は見られません。
– 後半の評価日付では、若干の分布の変化が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値が強調されていますが、初期段階では明らかな外れ値が存在します。
– 後半のデータポイントも若干の変動がありますが、明らかな急激な変動は少ないです。
3. **プロットや要素**:
– 青色の実績（実績AI）が初期のデータを示し、緑色の前年（比較AI）で後半部分が表示されています。
– 紫色の線は予測範囲と回帰分析を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と前年のデータは異なる時期に表示されており、予測値を比べるために使われています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと前年データは、それぞれの期間内で比較的密に分布しており、一定の相関があると考えられます。
6. **人間が直感的に感じることおよび影響**:
– 最初のデータは安定して高いスコアを示しており、スポーツカテゴリ全体としてポジティブなトレンドが伝わります。
– 異常値の存在は問題点を示唆しており、モデルの改善やさらなる検証の必要があるかもしれません。
– ビジネスへの影響としては、安定したパフォーマンスを示していることで、スポーツ関連活動への投資やスポンサーシップの価値を強めることができます。
全体として、データは高いパフォーマンスを示しており、強い競争力を持つことが予測されます。一方で、異常値の原因を考慮することが重要です。
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:
このグラフは、ある個人の経済的余裕（WEI）スコアを示しており、約1年間の時系列データを視覚化しています。以下に詳細な分析を行います。
1. **トレンド**:
– グラフの冒頭と終盤にデータプロットが集中していますが、中間部にデータが存在しません。
– 初期にはスコアが0.8付近に集中しており、終盤でも同様の傾向が見られますが、色が異なります。
– 経時的な明確な上昇や下降のトレンドは確認できません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 見たところ、スコアは0.8付近に集中しているため、特に目立つ外れ値はありません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青は実績AIによるデータであり、紫やピンクの線は予測AI（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。
– 緑のプロットは前年の比較データ（比較AI）を示しており、少し離れた位置にあります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測、前年のデータはほぼ同じスコアに収束しているため、現在のスコアと過去のスコアには類似性があることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 分布は0.8付近に集中し、広がりは小さいです。
– 様々な予測手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）が似た結果を提供していることから、データの変動が少ないことが示唆されます。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– グラフが示すように、WEIスコアは比較的安定しています。これは、個人が一貫した経済的余裕を保っていることを示唆します。
– この安定した状態は、スポーツ選手やその支援団体が長期的な計画を立てる上で安心材料となるでしょう。
– また、予測と実績が一致していることから、予測モデルの適切な適用が続く限り、今後の経済的計画も非常に信頼できると考えられます。
このように、時系列の散布図から得られる情報は、長期的なパフォーマンスの予測や計画策定に非常に役立ちます。
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
1. **トレンド**
– グラフの初期部分では、青い点と紫の線が密集しています。これは短期間での急激な変動やトレンドを示している可能性があります。
– 2026年に入ると緑色の点があり、これは前年の傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフの左側に異常値（黒い円）が見られ、これは特異な出来事またはデータ誤差を示す可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績値、赤い「×」は予測値、黒い円は異常値、緑の点は前年度のデータです。
– グレーのバンドは予測の不確かさの範囲を示しています。
– 紫の線はランダムフォレスト回帰による予測を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データ（青い点）と予測データ（ランダムフォレスト、線形回帰など）の比較が可能で、予測モデルの精度を評価できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは、一部の期間で予測よりも高い変動を示している可能性があり、データのばらつきが予測精度に影響を与えている可能性があります。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**
– 予測値と実績値の差異は、健康状態の管理におけるモデル予測の難しさを示し、モデルの改善が必要な可能性を示唆しています。
– 異常値の存在は、スポーツ選手や健康管理における突発的な問題を警戒する必要性を示しています。
– 社会的には、スポーツ選手の健康管理の重要性や予測モデルの信頼性向上の重要性が浮き彫りになります。
この分析から、スポーツ選手の健康状態管理を改善するためのさらなるデータ分析や予測モデルの精度向上が求められます。
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:
グラフを分析した結果、以下のような洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 初期の段階で実績データ（青い点）が高い値を示しており、一部に上下の変動がありますが、全体的に横ばいの傾向です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い縁取りのあるプロットは異常値とされていますが、特に初期段階での異常値が目立ちます。
– 予測モデルによる値（紫、青、ピンクの線）に大きな変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 紫の線は線形回帰の予測を示しており、データの中央値を中心にしています。
– ピンクの線はランダムフォレスト回帰の予測で、若干異なるトレンドを示します。
– 緑色の丸は前年の比較データで、実績と近い値を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 過去の値（緑色）と実績（青色）、予測モデル（色付きの線）は、互いに類似した傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測値との間に相関が確認できますが、初期段階には一部の異常値によりかい離が見られます。
6. **直感的に感じられることと社会的な影響**:
– スポーツ選手の心理的ストレス（WEIスコア）が安定していることが示唆され、パフォーマンスの一貫性に繋がる可能性があります。
– 異常値を元に、特定の時期に心理的ストレスが高まるイベントや要因が存在したのではないかと考えられ、対策が有効となるでしょう。
このような情報は、スポーツ選手のメンタルヘルスケアや競技パフォーマンスの向上に役立つと考えられます。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 初期の時点（2025年）の実績（青）は安定しているが、スコアは約0.6付近で若干の変動があります。
– 2026年の予測値（緑）は実績よりも若干高く、約0.8付近で安定しています。決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測は若干の上昇トレンドを示しています。
2. **外れ値と急激な変動**
– 自由度と自治の逸脱を示す異常値（黒円）は、初期の時点で見られ、実績のスコアからの離脱を示しています。
– 折れ線の中で特定の予測手法による変動が見受けられますが、おおむね安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績（青）は過去の実際のスコア。
– 予測（赤X）は異なるモデリング手法による未来の予測。
– 異常値（黒円）は予測範囲からの逸脱を警告。
– 前年比較（薄緑）は、前年実績と比較した場合のパターンを提示。
– それぞれの予測方法（線形、決定木、ランダムフォレスト）は異なる手法による予想変動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、予測、前年比較のデータはそれぞれ微妙に異なる傾向を示していますが、全体的には大きな乖離は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測のスコアに若干の相関が見られるが、小規模な変動が存在します。異なる予測手法が似た結果を示していることは、データの安定性を示唆しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 直感的には、全体の自由度と自治に関するデータは安定しており、次年もこれらの項目が引き続き重要であることを示しています。異常値の観察により、特定の課題に迅速に対応する必要があります。
– スポーツの場面では、個人のパフォーマンスやチームの戦略において、このWEIスコアは評価軸として有用であり、改善可能性を示唆します。戦略的改善の指針として活用できるでしょう。
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:
以下は、提供されたグラフから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– グラフの冒頭では、実績のスコアが高く（約0.8から1.0の間）、一定の範囲にあります。しかし、データが2025年8月頃で終わり、その後に予測データが続きます。
– 2026年から再びデータが現れ、前年のスコアは0.7付近を示しており、若干の変動があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値として示される異常値（円で囲まれた点）がいくつか見られます。特に、実績データの範囲を超えている点が注目されるべきです。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績データを示し、全体的に高スコアを維持。
– 線の色とタイプ（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は将来予測の異なるモデルを示し、予測のばらつきを示唆します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと前年の比較があり、前年のデータは後半に集中し、一般的に実績データよりも低いスコアを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– スコアには初期に集中して高い値を示す傾向があり、その後の予測データでは不確実性が増しています。
6. **ビジネスや社会への影響の洞察**:
– 社会の公平性や公正性の評価が、予測モデルに応じて大きく異なる可能性があり、予測の信頼性に注目する必要がある。
– 初期の高スコアが維持されるならば、組織や社会が公平性を保っていると判断できるが、予測に基づく不確実性は計画と対処が求められます。
この分析は、スポーツ関連の評価において、過去の実績を基にした戦略の重要性を示唆しています。モデル選択や予測の信頼性を考慮に入れることで、より持続可能な公平性の達成に寄与できるでしょう。
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:
## グラフの分析と洞察
### 1. トレンド
– **実績データ（青）**はグラフの開始からすぐに表示されており、初期値は高いWEIスコア（0.8〜1.0）を示しています。
– **全体的なトレンド**として、データの変動が少なく、長い期間にわたって横ばいで推移しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値（黒い円）**は、初期データに集中しており、そこに異常なデータポイントが存在する可能性があります。
– 360日間の範囲で急激な変動は見られず、スコアは安定しています。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **青いプロット**は実績データを示しています。
– **緑色のプロット**は前年のデータで、やや高いスコアを維持しています。
– **xAI範囲、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰**などの予測モデルが示されており、WEIスコアの予測にはそれぞれ異なる手法が使用されていることがわかります。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 異なる予測モデルの線が重なっており、予測結果がほぼ一致していることを示しており、予測の信頼性の高さが伺えます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– データは狭い範囲に集中しており、スコアの変動が少ないことから、自治性および持続可能性の指標としての一貫性が見受けられます。
### 6. 直感的な洞察と社会への影響
– **安定したスコア**は持続可能性と自治性の高いスポーツ環境を示唆しており、関係者の継続的な努力が功を奏していることを意味しているかもしれません。
– **外れ値の分析**は、問題の早期発見と改善策の検討に寄与し、スポーツ運営の質向上に貢献する可能性があります。
このグラフから、スポーツカテゴリにおける持続可能性と自治性が非常に高く維持されていることがわかります。今後も実績を元にしたさらなる分析が求められますが、現時点での指標はポジティブです。
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:
以下、画像のグラフを分析します。
1. **トレンド**
– グラフに示されている期間の前半部に集中してデータが存在し、その後は空白があり、後半になると再びデータが現れています。
– 前半部の実績（実績AI）は比較的高い値を維持していますが、後半部ではやや低下しているようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 前半部分にいくつかの外れ値が見られ、これらは通常の範囲を超えています。
3. **各プロットや要素**
– 実績（青色の点）は、しばらくの間高水準を示しています。
– 緑色のプロットは「前年（比較AI）」で、後半にのみ存在し、前半の実績より低めの値です。
– 予測の手法が複数示されており（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）、異なる手法間で結果に変動があります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測モデルからのデータは実績と異なる傾向を示しており、新しい予測が以前の実績と一致しない可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と比較AI（前年）の間にはある程度の相関があるようですが、予測結果はばらつきがあり、一貫した動きは見られません。
6. **直感的な感覚とビジネス・社会への影響**
– 前半部分の高いWEIスコアは、社会基盤や教育機会が充実していた可能性が考えられますが、後半ではそれらが劣化している可能性があります。
– この変化が続く場合、スポーツ分野における基盤形成や教育機会の再評価が求められるかもしれません。
– また、予測の不確実性が高いことから、今後の計画には注意が必要と思われます。
このグラフから、スポーツ分野の社会基盤や教育機会の持続的な向上のために、適切なデータに基づく判断が重要であると直感的に感じられます。
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:
このグラフは、360日間にわたる「スポーツカテゴリー」の社会WEI（共生・多様性・自由の保障）スコアの時系列散布図を示しています。以下に視覚的特徴と考えられる洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 初期には、WEIスコアが比較的一貫して高い値となっています。これらのプロットは青色の点で示され、安定しているように見えます。
– その後、データが欠如している期間がありますが、最後に別のセットが現れ、淡緑色の点で示されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の青いプロットにいくつかの異常値（黒い縁の円）が含まれていますが、大きな変動や傾向の変化は見られないようです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点：実績データ（実働AI）
– 赤い点：予測データ（予測AI）
– 黒い縁の円：異常値
– 淡緑色の点：前年の比較AIデータ
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列の早期には、さまざまなモデルによる予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が行われていますが、実際の実績と比較すると大きな変動はみられません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データの初期段階では、ほとんどの実績と予測が高スコアで一致しているため、相関関係が強いと思われます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– スポーツにおける多様性の要素が、一定の水準で維持されていることを示しています。どのモデルでも予測が安定しており、スポーツにおける多様性の維持が難しくない状態を反映している可能性があります。
– ビジネスや社会に対する影響としては、スポーツ界が共生や多様性、自由の保障を継続的にサポートする方針がうまく機能している可能性を示すため、今後の投資や政策の立案においてポジティブな要因となるでしょう。
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:
以下はグラフの解析です。
1. **トレンド**:
– 時系列ヒートマップでは、一部の時間帯でスコアが上昇していることがわかります。特に、日付が進むにつれて色が紫から緑、そして黄色に変化する部分で上昇トレンドが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の日や時間帯で急激なスコアの変化が見られるかもしれません。特に、スコアが急激に低かったり高かったりする時間が外れ値として考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 暖色系（黄色や緑色）は高いスコアを示し、寒色系（紫色や青色）は低いスコアを示しています。各セルの色の変化が重要な指標です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる時間帯でのスコア変動の比較から、特定の時間における活動の活発さやパフォーマンスが観察できます。各時間帯ごとのスコアの変化を見ることで、ピークの時間を特定できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 同一日の中で異なる時間帯でのスコアの相関を見つけることができる可能性があります。スコアの変動が隣接する時間帯に引き継がれているかも注目ポイントです。
6. **直感的な理解およびビジネスや社会への影響**:
– 人々は特定の時間帯に活発に行動している可能性があります。これはスポーツイベントやトレーニングのスケジュールに影響を与えるかもしれません。
– スコアの変化から、何らかの特定のイベントや社会的現象が影響を与えたと推測され、これらを予測や計画に活用することができます。
このヒートマップから、人間は特定の期間に焦点を当てた行動やチームのパフォーマンスの変化を把握することができ、スポーツの戦略調整やマーケティングプランニングにおける実用的な洞察を得ることができます。
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:
画像の説明を基に、このヒートマップの分析を行います。
1. **トレンド**:
– 日付を横軸に、時間帯を縦軸にしたデータであり、短期間（9日間）の変動を示しています。
– 色の変化を見ると、時間帯によってスコアが異なりつつ、日による大きな周期性は見られません。全体的に横ばいからわずかな上昇傾向があるように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月5日と7月8日の黄色部分は、他の色と比べて明らかに明るく、これらの時間帯におけるスコアの急激な増加を示しています。
3. **要素の意味**:
– 色はスコアの大小を示しており、緑から黄色がより高いスコア、紫が低いスコアを意味しています。
– 時間帯ごとにスコアの分布に違いが見られることから、活動のピーク時間帯が異なる可能性が考えられます。
4. **関係性**:
– 一部の時間帯や日付で見られるスコアの上昇は、特定のイベントやコンディションの変化に起因している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 短期間のため、時系列の長期トレンドや周期性は明確ではありません。しかし、一部の時間帯や日にわたるスコアの変動は、プレイヤーのパフォーマンスや特定の訓練や試合の影響を示唆しているかもしれません。
6. **直感的な感覚と社会的影響**:
– スポーツにおけるパフォーマンスの変動を視覚的に理解するのに有用です。これにより、トレーニングや戦略の改善が可能になります。
– 色の変化は一目で傾向を把握しやすく、特定の時間帯やイベントの影響を直感的に察知できます。
このグラフを利用することで、スポーツ選手のトレーニング効果や戦略改善に向けたデータドリブンな分析が可能となり、最適な練習時間や方法を見出す手助けとなるでしょう。
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、このヒートマップから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– 全体として、色の変化が示すように、スコアの上昇と下降が見受けられます。特に色が濃い部分から明るくなる部分への移行がいくつかの時点で確認できますが、明確な周期性は見つかりません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の時間帯で急激な色の変化（暗い色から明るい色へ）が見られ、それはウェイ平均スコアの急激な変化を示しています。例えば、7月1日から7月6日にかけての19時から23時は顕著な上昇が確認できます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各色のブロックは特定の時間帯と日のスコアを表しています。より明るい色は高いスコアを、暗い色は低いスコアを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる時間帯におけるスコアの変動は、日の進行とともに大きく変わることが示されています。特に夕方から夜にかけては活動が多い可能性が示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 午後の時間帯（15時~19時）は、全般に色が暗く、低スコアである一方で、19時以降はスコアが上昇する傾向が見られます。これは、人々の活動が夕方以降に増えることを示唆しています。
6. **直感的洞察と社会への影響**:
– ヒートマップは、特定の時間帯にスポーツ活動が盛んになることを示しており、特に夕方から夜にかけての活動が多いことを反映しています。この情報は、スポーツ関連ビジネスやコミュニティ施設の運営に有益で、適切な時間にリソースやサービスを集中させるための基盤になります。また、定期的な活動パターンがないことから、需要予測の難しさも示唆され、柔軟な対応が必要とされるでしょう。
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:
この相関ヒートマップは、360日間に渡るスポーツカテゴリにおける様々なWEI（Wellness Index）項目の間の相関関係を示しています。以下にヒートマップの分析を提供します。
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**:
– ヒートマップ自体は、期間内のトレンドを表現するものではなく、現時点での相関関係を示す静的なものです。そのため、個々の変数の直線的なトレンドや周期性については直接は示されていません。しかし、相関の強さは応じて変動する可能性があり、変化があれば更新されることが求められます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値はヒートマップでは表現されないですが、一部非常に高い相関（例：1.00に近いセル）や非常に低い相関（例：負の相関や0.00に近いセル）が特異的と考えられます。それらは氷山の一角として捉え、データセットの他の部分を引き続き調査するきっかけと考えられます。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 色の濃さは相関の強さを示します。赤が濃いほど正の相関が強く、青が濃いほど負の相関が強いことを示しています。
– 相関が1に近い場合、変数間の強い正の関係があることを示し、逆に-1に近い場合は強い負の関係があります。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 各WEI項目の間の相関関係が示されています。「総合WEI」と「個人WEI平均」や「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」との間に非常に強い正の相関が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人WEI（経済的余裕）」と他の個人WEI項目（健康状態、心理的ストレスなど）は、相関が低いまたは中程度であり、異なる側面を捉えていると推測されます。
– 社会的な観点では、「社会WEI（公平性・公正さ）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」の間に高い相関があります。
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**:
– スポーツに関する健康や社会的なメトリクスが密接に関連していることは、多面的なアプローチが効果的であることを示唆しています。例えば、健康向上の取り組みが、経済的な安定性や社会的な公正さにも影響を及ぼす可能性があります。
– スポーツビジネスにおいては、個人のウェルビーイングを高める施策が、広範な社会的インパクトを持つことができ、マーケティングやCSR活動にも有効に活用できるでしょう。
このヒートマップから得られる洞察は、複数の観点からのデータ分析を活用することがスポーツ関連の事業や政策に有効であることを示しています。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– WEIスコアの水準は、個人、社会、総合のカテゴリで比較されており、各カテゴリの中心傾向（中央値）は大きく変動しています。周期性は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「個人WEI（経済的余裕）」と「社会WEI（生態系整備・教育機会）」は、いくつかの外れ値が存在します。これは異常な高低を示しており、特定の事象や変化が起きた可能性があります。
3. **各プロットの要素**
– 箱の上下四分位範囲（IQR）はデータの集中度を示します。狭いIQRはスコアが安定していることを示し、広いIQRは変動幅が大きいことを示します。
– 色の違いは各WEIタイプを区別し、視覚的な区分けを強調します。
4. **複数の時系列データの関係**
– 重複する項目は少なく、各カテゴリーは独立した特性を持つように見えます。特に「個人WEI（心理的ストレス）」と「社会WEI（共生、多様性、自由の保障）」は、他と比較して高い中央値を持っています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「個人WEI（感謝表現）」と「総合WEI」は他のカテゴリよりも狭い範囲にスコアが集中しており、安定した中位水準が保たれています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 社会的要因に関連するカテゴリは、個人のストレスや自由度と強く関連しているようです。企業や政策決定者は特定のカテゴリに重点を置いた戦略を練ることで、社会全体の幸福度を高める施策を考慮することができそうです。
– 外れ値の存在は、異常事象や政策変化を評価する際の重要な指標となる可能性があります。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– このPCAプロットは、上昇や下降などのトレンドを示すものではありません。しかし、第1主成分（横軸）におけるデータの集中度が高いことから、多くのデータが共通の特徴を持っている可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフの左下に一つの外れ値が確認できます。このデータポイントは他のデータから離れており、異常な行動や特異な特徴を示す可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 各点は個別のサンプルや観測値を表しています。第1主成分と第2主成分に基づいてデータがプロットされており、それぞれの軸に沿った分布から情報を引き出すことが可能です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– このグラフはPCAの分布を示しているため、時系列データの変動関係は直接示されていません。しかし、観測期間中のデータの関連性やパターンを洞察する手助けができるでしょう。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 第1主成分が多数のデータを説明しており、横方向にクラスタが形成されています。一方、第2主成分はデータ分散が比較的小さいことから、変動の寄与が少ないことが示唆されます。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**
– スポーツカテゴリーにおいて、データの大部分が似た特徴を持つことは、特定の戦略や施策が広く共有されている可能性を示しています。
– 外れ値は新たなトレンドや市場の変化を予測するための手がかりとなるかもしれません。
– 主成分分析の結果は、効率的なリソース配分や問題の早期発見に役立ち、パフォーマンスの向上や市場の理解を深めるために利用される可能性があります。
### 直感的な感想
このグラフから、人々はデータが比較的一様であることを直感的に感じ取るかもしれません。でも、外れ値が示す異常なパターンに注目することで、新たな機会や課題を発見するインスピレーションが得られるでしょう。
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。