📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データ分析
#### 総合WEIの時系列推移
– **トレンド**: 全体として、総合WEIスコアは一定の上昇傾向を示しています。当初の0.7〜0.75の範囲から0.8以上まで上昇しています。
– **顕著な変動**: 7月2日と7月6日-7日は特に大きな変動が見られます。7月6日以降は安定して高いスコアを維持しています。
– **異常値**: 下限では、7月1日および7月2日の0.7〜0.72あたりの値が異常として報告されています。上限では、7月9日と10日の0.88〜0.90のスコアも異常として報告されています。
#### WEIスコアの要因分析
– **個人WEI平均**: 経済的余裕と健康状態が相対的に高いスコアを示しており、7月5日の0.61が顕著な低下を示しています。
– **社会WEI平均**: 特に7月6日以降、急激に上昇し、0.85以上を維持しています。社会基盤・教育機会や持続可能性と自治性が高いスコアを示しています。
#### STL分解
– **トレンド**: 長期的なトレンドは上昇傾向で、特に社会的要因が寄与しています。
– **季節性**: 本データには短期間の測定であるため、明確な季節性は見られません。
– **残差**: 説明されない逸脱としては特定の日付（例えば7月5日、6日）の変動が強調されます。
#### 相関分析
– 各詳細項目間の相関により、社会の持続可能性と公平性が強く連動しており、これが社会WEIの上昇に貢献している可能性があります。個人の健康状態と心理的ストレスが負の相関を示す点も興味深いです。
#### 外れ値と箱ひげ図
– 外れ値が頻出している日付（7月5日、6日）が存在し、特に大きく逸脱しています。多くのスコアが中央値よりも高い位置に分布しています。
#### PCA分析
– PC1の高い寄与率（71%）は、主要な変動要因が個人の健康状態や社会の持続可能性に関するスコアであることを示唆します。PC2は社会基盤や教育機会の影響が考えられますが、その寄与は相対的に小さいです。
### 隠れた意味と要因
– 上昇傾向の背後には、特に社会的な公正さや持続可能性の向上が影響している可能性が高いです。
– 7月2日の大きなスコアの変動は個人レベルでのストレスや経済的安定の変化を反映しているかもしれません。
– 高い値を示す日（7月6日以降）は、スポーツ関連イベントなどのポジティブな社会的インパクトが背景にある可能性があります。
### 総合的な洞察
全体的に、7月前半の不安定さを乗り越え、特に社会的な要素が強化され、総合WEIが改善しています。この分析を通じて、政策立案者やスポーツイベントの企画者は、個人の生活の質と社会の持続可能性を両立させる戦略が有効であると示唆されます。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青色のプロット）は、最初の期間で緩やかに上昇しています。
– 予測データ（ピンク色の線と紫のマーカー）は高めの水準で横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値（黒い円で囲まれたプロット）は見られません。比較的一貫性のあるデータを示しています。
3. **プロットや要素の意味**
– 青いプロットは過去の実際の数値を示しています。
– 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、他の予測手法と合わせて一定の予測区間を描いています。
– 灰色の領域は予測の不確かさを示しており、小さい値動きを反映しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと予測値は、期間後半では一致しています。全体として予測は実績値に基づいていることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測の間で、予測が過去の実績に基づいていることを示す高い相関関係があります。
6. **直感的な感覚と影響**
– 実際のデータは安定した上昇を示しており、スポーツの状況がポジティブに変化していることを直感的に感じ取れます。
– ビジネスや社会において、このデータはパフォーマンスの安定または改善を示唆し、新しい戦略や投資の計画に役立つでしょう。
### まとめ
このグラフは、スポーツの一部指標に対する信頼性の高いモデルとしての予測力を示しています。実績データに基づく計画は、将来的に安定した成果を見込みやすい状況であると考えられます。
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:
このグラフは、スポーツカテゴリの個人WEI平均スコアの時系列データを30日間にわたって示しています。以下に、グラフから得られる洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 実績（青いプロット）は、最初の期間の間、比較的一定の範囲内で横ばい状態にあります。ただし、最後に向かって若干の上昇傾向を示しています。
– 予測（ピンクと紫の直線）は、緩やかに上昇しており、今後のスコアの成長を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– データの中に一つの外れ値（黒い円で囲まれた青いプロット）が見受けられます。これは他のデータポイントと比べて目立った下降であり、特異な出来事やパフォーマンスの低下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**:
– 青い点は実績を示し、過去のパフォーマンスを反映しています。
– ピンクと紫の線は異なる予測モデル（決定木回帰とランダムフォレスト回帰）を示し、将来のトレンドを予測しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさの範囲を示し、予測に対する信頼度の幅を表します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測が一致しない部分があるため、予測精度の改善が求められるかもしれません。しかし、全体として実績は予測範囲内に収まっています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データが比較的一定の範囲に分布しているため、安定したパフォーマンスが維持されていることを表しています。
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**:
– このデータは、全体的には安定しているが、持続的な改善の兆候を示しています。外れ値は個人のモチベーションやトレーニング方法の見直しを促す契機となるかもしれません。
– スポーツ団体やコーチにとって、このデータは戦略的な目標設定やトレーニング計画の調整に有用です。
今後のパフォーマンス向上のためには、高品質なデータ収集と精度の高い予測モデルの構築が重要です。
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:
このグラフは、スポーツカテゴリの社会WEI平均スコアの推移を30日間にわたって示したものです。以下のポイントに注目して分析します。
1. **トレンド**:
– 初期には若干の上昇トレンドが見られますが、その後ほぼ横ばいになります。
– 一般的にスコアは0.8付近で安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値が円で囲まれていますが、1カ所のみで、スコア自体は大きく離れていません。
– 急激な変動は特に見られず、全体として安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示しています。
– 異常値とされたデータは黒い丸で囲まれています。
– 灰色の領域は予測の不確かさ範囲を示しています。
– ピンクのラインはランダムフォレスト回帰による予測を示していますが、ここでは横ばいです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績は予測の不確かさ範囲の内側にあり、モデルの予測と整合性が取れています。
– 予測値（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）は同様に平坦であり、実績データとの乖離は少ないです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測の間に明確な相関があり、予測モデルは実績の変動を適切に捉えています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– スコアが安定していることから、この期間中のスポーツカテゴリのパフォーマンスに大きな変動がないことが示唆されます。
– ビジネスや社会的には、この安定性が信頼されるパフォーマンスの指標となり、予測の信頼性が事業計画や戦略の策定に寄与します。
このグラフからは、短期的には大きな変動がなく、予測と実績の一致度が高いことから、予測モデルの信頼度がある程度高いと考えられます。
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:
以下は、提供されたグラフの分析に基づく洞察です。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は、主に0.7から0.8の間で安定しています。
– 予測データは、異なる回帰モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）で表示されていますが、長期間で見ると緩やかな上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 個々の青い点が所々で外れ値として認識されていますが、全体的な動きには大きく影響していないようです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示し、黒い円は外れ値を示しています。
– ピンク、紫、薄緑の線は異なる予測モデルを示しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測モデルの間には一部乖離が見られますが、長期的には一致しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは比較的一貫しており、大きな偏差はありません。予測モデルはこれを反映して穏やかな上昇を示しています。
6. **直感的な洞察および影響**:
– 現状のWEIスコアが安定していることは、個人の経済的余裕が一定であることを示唆しており、短期的な大きな変動がないことから、将来の計画においても一定の予測可能性があると考えられます。
– ビジネスとしては、安定した経済的基盤がスポーツ関連の活動に対する継続的な投資を可能にし、予測通りに進行すれば、計画的な成長が見込める状況です。
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:
このグラフは、30日間にわたる個人の健康状態を示すWEIスコアの時系列データです。以下に視覚的特徴とそこから得られる洞察を説明します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青）は、最初の期間でほぼ横ばいであるが、グラフの初期に少しばらつきがあります。
– 予測データ（線）は3種類の手法で描かれています。「線形回帰」と「決定木回帰」は横ばいで、「ランダムフォレスト回帰」は若干の上昇を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値が2つ（濃い青の円形)で示されており、他のデータポイントに比べて低い位置にあります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実際の健康スコアを示し、一貫性があると言えます。
– 赤い×は予測値で、データのない後半にのみ表示されています。
– 灰色の帯は予測の不確かさの範囲を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測手法の結果が異なることから、手法により将来予測に変動があることを示しており、予測の選択によって将来の見通しが変わることを暗示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値は一致した分布を示しているため、比較的安定した健康状態が示唆されますが、外れ値の存在が気になります。
6. **直感的な人間の洞察および社会的影響**:
– WEIスコアが0.8以上で安定しているため、この個人の全体的な健康状態は良好と考えられますが、外れ値が示すように、一時的な健康の低下には注意が必要です。
– ビジネス観点では、予測の不確かさを把握し、適切な健康増進プロジェクトの立案に役立てることができそうです。
実績に基づく安定性を背景にしながら、健康管理を行う際には、外れ値へ特に注目し必要な改善策を講じることが重要です。
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:
1. **トレンド**:
– 実績のWEIスコアは、0.6から0.8の範囲で上下し、全体的にはやや横ばいの動きです。
– 予測データ（線形回帰と決定木回帰）は一定に保たれ、ランダムフォレスト回帰は1.0に向け上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い輪郭で示された外れ値が複数見られます。ただし、大きな急激な上昇や下降は観察されません。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績AIのWEIスコアを示し、一部は外れ値として強調されています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを表しますが、実績点はその範囲に収まっています。
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とおおむね一致しているが、ランダムフォレスト回帰の予測は異なる動きを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実データは予測の不確かさ範囲内に収まっており、予測モデルの妥当性を示唆しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 実績のWEIスコアが一定しているため、心理的ストレスは安定していると感じられます。
– ランダムフォレストによる予測は上昇しているため、将来的にストレスが増える可能性を示唆しています。
– これはスポーツ選手のメンタルヘルス管理に重要な影響を与える可能性があります。管理者は予測に基づき早期に対策を検討するべきです。
この分析は、選手のメンタルヘルスに関するデータを用いて予測の精度を高めることや、ストレスの増加を避けるための予防策を立案する手助けとなるでしょう。
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:
1. **トレンド**:
– 実績値のプロットは全体的に横ばいで、0.6～0.8の範囲で安定しています。
– 予測（線形回帰）は増加傾向を示しており、期間の後半に向けてスコアが上昇しています。
– 他の予測手法（決定木回帰やランダムフォレスト回帰）はほぼ一定で、変動が少ないです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部のデータポイントが異常値として識別されていますが、その数は少ないです。
– 急激な変動は観察されず、実績値は比較的一定です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実績データを示し、一定の範囲内に収まっています。
– 黒い円で囲まれたプロットは異常値として扱われています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを表しており、xAI/3σの範囲を示しています。
– 線形回帰の予測は紫色の線で示され、上昇トレンドがあります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値と予測値の間には一部乖離が見られ、特に線形回帰予測が高めのトレンドを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは比較的一定で、極端な変動が少ないです。
– 各データ間の相関は明示されていませんが、予測の不確かな範囲が安定した実績に対して大きいことから、不確実性の認識が示唆されます。
6. **直感的な印象と社会的・ビジネス的影響**:
– 実績データの安定性は信頼性のあるパフォーマンスを示唆していますが、予測モデルにおける上昇トレンドは、今後の改善や拡大の可能性を示します。
– スポーツにおけるパフォーマンス評価指標として、継続的なスコア改善への期待が持てるかもしれません。
– ビジネスにおいては、安定したパフォーマンスを基盤に、新たな戦略や投資を検討する材料となるでしょう。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**:
– グラフの初期段階（7月1日～7月10日頃）では、WEIスコアが徐々に上昇。
– その後、スコアは横ばいになり安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の上昇局面においてデータポイントが分散していますが、その後は安定。
– 外れ値として強調されているデータポイントが幾つか見受けられます。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青の点は実績データを示しており、安定した増加後、横ばい傾向にある。
– 灰色の領域は予測の不確かさを示し、この範囲にデータの大部分が収まっています。
– 予測手法には、線形回帰（青緑）、決定木回帰（青）、ランダムフォレスト回帰（ピンク）が使用されており、予測が横ばいの状態を維持している。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実データと予測モデル間で大きな乖離は見られず、予測モデルの妥当性が示唆されます。
– 予測モデルはすべて類似の予測を示しているため、モデル間で特に優劣はつけがたい。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の上昇トレンドはデータの分布にも表れており、分散がやや大きい。
– 横ばいに移行すると、データの分布も狭まっています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 安定的な公平性・公正さの指標が確立されたと見ることができ、スポーツにおける公平性が一定水準で管理されている印象を受けます。
– 予測モデルも均一な予測を行っており、今後の政策や管理が効果的であることを示唆します。スポーツ団体などがこのデータを利用して、さらなる改善や戦略の立案に役立てることができるでしょう。
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:
1. **トレンド**:
– 実績（青の点）はおおむね横ばいで、0.8と1.0の間を移動しています。
– 予測されたデータ（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、それぞれ異なる高度に収束し、一貫して高い値を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値（黒い円で囲まれた点）が初期に観察され、これは0.8以下に下がる事象が見られます。これが目立つ変動です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青の点は実績データを示しています。
– 赤い「×」は予測されるデータ点であり、実績よりも高い予測を示している時があります。
– 灰色の範囲は不確かさを表し、実績データの範囲を表現しています。
4. **複数の時系列データ**:
– 各回帰モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）は、未来の異なる可能性を示し、各手法の予測精度や傾向を比較する助けとなります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの分布は、ある特定の期間で0.8付近に集中していますが、予測モデルは逆により高い値を予測しています。
6. **直感的に感じることとその影響**:
– 実績データと予測との間のギャップは、システムの精度またはデータの変動性に対する不確かさを示している可能性があります。このギャップは、より堅固な予測モデルの開発が必要であることを示唆しているかもしれません。
– ビジネスや社会において、WEIスコアが持続可能性や自治性に関連する場合、実績と予測のギャップは潜在的なリスクや改善の機会を示すことがあります。
このグラフは、WEIスコアの変動と、予測モデルの差異を理解し、これを基にした改善策を考えるための重要な地図を提供します。
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:
以下はこのグラフの視覚的な特徴とそこから得られる洞察です：
1. **トレンド**:
– 実績値（青い点）の大部分は期間を通じて比較的高い位置にあり、横ばいまたはやや上昇傾向にあるように見えます。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰（それぞれ緑、赤、紫の線）は、最終的に1.0付近で収束しているが、異なるアプローチで予測されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 数値が低い外れ値が数ヶ所存在（黒い円で示されている）します。これは特定の日に一貫性がないパフォーマンス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**:
– 青い点は実績値を示しており、日毎の評価が高水準にあることを示しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさ範囲で、実績値の多くはこの範囲内に収まっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値と予測値は大まかに一致していますが、特定の日には差が生じています。
– 予測手法による違いが存在し、その違いが将来的な予測の信頼性に影響を与える可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値と予測値の間には高い相関があるように見えますが、外れ値が存在しており、一部では予測値とのずれが生じています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 全体として、スポーツ事業に関連する社会基盤や教育機会は安定して高水準であることが見受けられます。
– 外れ値がなぜ発生しているのかを分析することが、改善に寄与する可能性があります。
– 他の予測手法との比較によって、どのアプローチが最も信頼性が高いかの判断が必要です。
このデータは、教育機会の改善施策を講じる際の貴重な指標となり得ます。理解を深めることで、より効果的な戦略を立てる助けになるでしょう。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**:
– 実績AIのスコアは、おおむね上昇傾向を示しているようです。
– 複数の予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）がありますが、いずれもほぼ横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績AIデータにはいくつかの外れ値があり、黒い円で囲まれています。
– データ全体としては大きな急変は見られませんが、散布が広がりを見せています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績のスコアを示しています。
– 赤いバツは予測値を表しています。
– グレーのエリアは予測の不確かさ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、予測値、及び不確かさの幅を比較することで、予測の信頼性を検証できます。
– 予測と実績の間に若干の隔たりがあるようですが、大きな乖離はないようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測値にはある程度の相関があることがわかりますが、実績に対する予測の精度改善の余地があります。
– データの分布は一定の範囲内に収まっていますが、より高いスコアが得られる可能性もあります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 視覚的に見て、実績のスコアは徐々に向上しており、全体的なポジティブな傾向が予想されます。
– スポーツにおける社会的包摂や多様性の向上を示す指標として、このグラフは重要な示唆を提供します。
– 予測結果と不確かさを考慮することで、戦略的な意思決定に役立てる情報が得られます。社会的インパクトを考慮した施策を推進しやすくする点で、この分析は意義深いと言えます。
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:
以下の点について分析を行います。
1. **トレンド**
– ヒートマップから、色の変化を確認すると、全体的に時間が進むにつれて色が明るくなる部分があります。これは、WEIスコアが上昇傾向にあることを示唆している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特定の時間帯、特に夜間の16時から19時にかけては、スコアが低めに留まるパターンが見えます。これは時間帯特有のイベントや行動によるものかもしれません。
3. **各プロットや要素**
– 色の濃淡がスコアの高さを示しています。色が濃い部分はスコアが低く、明るい黄色や緑は高スコアを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 日付と時間帯の両方でスコアがプロットされており、それぞれの時間帯におけるスコアの変化が観察できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 時間帯ごとに色のスペクトルが異なるため、時間がスコアに重要な影響を与えている可能性があります。
6. **直感的な感じや影響**
– 日中のスコアが高く、夕方から夜にかけて低くなる傾向がある場合、スポーツイベントの活発時間や参加者の行動が影響していると考えられます。また、週末や特定のイベントがスコアに影響を与えることも考えられます。ビジネスにとっては、イベントの最適な開催時間やプロモーションタイミングの決定に役立つ洞察が得られるでしょう。
このようなグラフは、イベントのスケジューリングや顧客行動の理解に貢献す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:
このグラフは、スポーツにおける個人のWEI平均スコアを時系列で示したヒートマップです。視覚的な特徴とその洞察を以下に提供します。
### 1. トレンド
– **周期性**: 日時（時）ごとに異なるパターンが見られ、特定の時間帯でスコアが高まる傾向がある。
– **上昇・下降**: 16時から23時にかけて、スコアが徐々に上昇しているのが確認できます。一方、15時ではスコアが下がっている。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **急激な変動**: 8時と16時付近でスコアが急激に変動している部分があります。特に7月5日と7月8日に変化が顕著です。
### 3. 各プロットや要素が示す意味
– **色の分布**: 色が濃い部分は低スコア（0.68〜0.72）、明るい部分は高スコア（0.78〜0.82）を示しています。特に8時と16時は色の対比が見られます。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 各時間帯ごとにスコアの変化を観察することで、一日の中でどの時間にパフォーマンスが向上するかを分析できます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– スコアが低い時間帯と高い時間帯が明確に分かれており、一部の時間帯（特に19時以降）はパフォーマンスが向上する傾向があります。
### 6. 人間が直感的に感じることおよび影響
– **直感的感覚**: 視覚的に色の違いが明確であり、高スコアの時間帯が需要の高まる時間帯や重要な時間帯であることが示唆される。
– **ビジネスや社会への影響**: スポーツ選手のコンディションやチームのパフォーマンスの向上において、どの時間帯にトレーニングを行うべきかの戦略的な決定に役立てることができる。この情報は、スポーツイベントのプランニングなどにも貢献可能。
全体として、このグラフはスポーツにおける個人のパフォーマンス特性を理解し、トレーニングや戦略の最適化を図るために有益な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:
グラフについて以下の分析を行います。
1. **トレンド**:
– 一般的には、7月の初めから中央にかけてスコアの変化が見られ、特に期間の後半に向けてスコアが高まる傾向が見受けられます。
– 色が濃い青から緑、黄色へと変化していることが、スコアの上昇を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月7日あたりからスコアが急激に明るい色（高スコア）に変化しています。
– 19時周辺での急なスコア上昇は注目に値します。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃淡がスコアの高さを示しており、紫から黄色に変化するごとにスコアが高くなっています。
– 特に明るい黄色は0.90以上の高いスコアを示し、パフォーマンスが良好であることを示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯が進むにつれて色が変化しているため、日中から夕方にかけて活動やパフォーマンスが向上している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 昼間の時間帯（15時以降）から夜間（23時まで）に向けてスコアが一貫して高まっているため、ここでは活動が活発であることが見て取れます。
6. **直感的な感想およびビジネス・社会への影響**:
– 人々が活発に活動する時間帯とスコアが一致している場合、これはスポーツイベントやトレーニングセッションの適切なタイミングを示しているかもしれません。
– 企業は集中的に広告やプロモーションを行う時間帯をこのデータから判断できる可能性があります。
– また、特定の時間帯におけるパフォーマンスの高さは、スポーツ選手やチームの戦略的な改善点や成功に寄与する要素を示しているかもしれません。
全体として、このヒートマップからは時間帯に応じた活動の変化が視覚化されており、その背後にあるトレンドはスポーツ界における戦略的意思決定に重要なヒントを提供していると思われます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– このヒートマップは30日間の相関を示しているため、具体的なトレンド（上昇や下降）は示されていません。ただし、相関の強さが示されているため、強い相関が安定して維持されていることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 急激な変動というよりも、他と異なる相関が顕著な箇所が見られます。たとえば、「個人WEI（健康状態）」と「個人WEI（経済的余裕）」の相関は他と比べて低く（0.41）、ここが外れたデータポイントになっていると言えます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 赤色が濃いほど強い正の相関、青色が濃いほど強い負の相関を意味しています。全体的に、赤いエリアが多く、全体的に正の相関が多いことがわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 「総合WEI」は他の多くの項目と高い相関を持っており(特に「個人WEI平均」と「社会WEI平均」)、全体的な統合性が保たれていることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 注目すべきは「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」がすべての項目で高い相関を示している点です。これは、多様性や自由が他の要因と密接に関連していることを示しています。
– 一方で、「個人WEI（自由度と自治）」は相関が低い項目が多く、その独立性が浮き彫りになっています。
6. **直感的に感じること、およびビジネスや社会への影響**
– スポーツに関連した環境では、総合的な幸福や充実感が多くの社会的および個人的要因と密接に関連していることを示唆しています。特に、多様性と自由がスポーツの場でどれほど重要かを浮き彫りにします。
– ビジネスでは、多様性や公平性を重視したマーケティングやチームビルディングが成功の鍵となるかもしれません。また、自由度の向上が個々のパフォーマンスに結び付かない場合は、アプローチの再検討が必要になるでしょう。
社会およびビジネスでの戦略策定において、これらの相関は重要なインサイトを提供します。
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:
このグラフは、さまざまなWEIタイプにおけるスコアの分布を表しています。それぞれの箱ひげ図は、特定のWEIタイプにおけるスコアの分布の中心（中央値）や範囲、外れ値を示しています。以下は、このグラフから得られる分析と洞察です。
1. **トレンド**:
– グラフには時間的なトレンドが直接示されていないが、各WEIタイプごとの比較から、スコアの傾向を把握できます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「個人WEI（経済余裕）」と「社会WEI（生態系整備・持続）」で外れ値が顕著に見られます。これは、それぞれのスコアが異常に高いか低い場合があることを意味します。
3. **各プロットや要素**:
– 箱ひげ図のボックス部分は、第一四分位数（Q1）から第三四分位数（Q3）までの範囲を示し、その中の線は中央値を示しています。
– 「個人WEI（心理的ストレス）」が最も低い中央値を持っており、心理的ストレスが他のWEIタイプに比べて一般的に低いことを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各WEIタイプ間での時系列データの直接的な比較はできませんが、スコアのばらつきや中央傾向から関連性を推察できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「総合WEI」と「個人WEI平均」、「社会WEI平均」はスコアが高く、相互に関連している可能性があります。
– 「個人WEI（経済余裕）」は範囲が広く、経済状況により大きくばらつくことが示唆されます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 全体的に、心理的ストレスの低さが目立ち、心理的健康が維持されている可能性があります。
– 社会・個人の持続可能性や多様性などの面でのスコアが比較的高いことから、持続可能な成長や公正な環境の構築が進んでいる可能性があり、企業や政策の方向性として注目すべき部分です。
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:
この主成分分析（PCA）プロットから得られる洞察を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 特定の一貫したトレンドは見られません。データポイントは様々な位置に散らばっており、周期性や明確な上昇・下降トレンドは認められません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左下の外れた位置にあるポイントが外れ値である可能性があります。他のポイントから離れているため、特異なケースを示しているかもしれません。
3. **各プロットや要素**:
– データポイントが第1主成分と第2主成分にプロットされています。第1主成分（寄与率: 0.71）はデータの分散の多くを説明しています。
– 密度の高い領域が右上に存在し、この領域の点が重要かもしれません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列として直接把握される情報はこのプロットからは得られませんが、主成分軸上でのクラスタリングから共通の特性を持つグループが存在する可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分がより多くの分散を説明しているため、第1主成分がデータの総合的な特性をよく表していると考えられます。
– データは右上に集中しており、この領域に特定の特徴が集中していることを示唆しています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– スポーツにおいて、特定のプレーヤーやチームが他と異なる行動または成果を示している可能性があります。外れ値の存在は、異常なパフォーマンスや戦略の成功・失敗を示しているかもしれません。
– クラスタ化された領域は、似た特性や戦略を持つプレーヤーやチームが集団を形成している可能性を示しています。
– ビジネスにおいては、このような分析がマーケティング戦略や投資判断に影響を与える可能性があります。
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。