📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 時系列推移
総合WEIスコアは全体として上昇傾向を示しています。特に、2025年7月6日から7月10日の間に顕著な上昇が見られます。この期間は、個人および社会的要因が共に向上したことが考えられ、特に健康状態や社会的公正性が改善された可能性があります。
### 異常値
異常値として特筆されるのは、2025年7月2日の0.79やその周辺の急な上下動です。この異常には社会的フェアネスが一時的に低下したことが影響している可能性があります。また、個人の心理的ストレスがこの期間に増加していることも影響しているかもしれません。これらの異常が発生した背景には、外的なイベントや社会的不安定さが考えられます。
### 季節性・トレンド・残差
STL分解の結果、長期的に見るとWEIスコアは上昇しています。しかし、わずかに残差があり、これは予測しにくい外的要因が存在していることを示唆します。季節性はこの短い期間ではほとんど観察されませんが、週単位で評価すると、社会構造や健康の変動の影響が考えられます。
### 項目間の相関
項目間の相関分析では、特に個人の心理的ストレスと自由度、そして健康状態が他の項目と強い関連性を持っていることが判明しました。ストレスと健康が主要なファクターとして、全体のWEIスコアを直接的に左右している可能性があります。
### データ分布
箱ひげ図による分析では、個人WEI平均や社会WEI平均において、中央値が0.75付近に集中している一方で、外れ値は多様性のある変動を示しています。異常値は主に個人のストレスと社会基盤に見られ、分布のばらつきが際立っていることが確認されます。
### 主要な構成要素 (PCA)
PCA分析による第一主要成分 (PC1) が0.71の寄与率を持ち、これは健康状態、社会的フェアネス、持続可能性が全体の変動に対して主な要因であることを示しています。第二成分 (PC2) の寄与は小さいですが、これはマイナーな因子として個人の自由度や心理的ストレスが影響を与えていることを示唆しています。
### 結論
このデータセットにおけるWEIスコアは、社会および個人項目の膨大な関連性と時間的変動性によって形成されています。特に、健康状態、心理的ストレス、社会的公正さは、この期間の主要な影響因子であることが明らかです。WEIの向上へ向け、個人の健康維持とストレス軽減、そして社会的公正の維持が重要な要因として考えられます。異常値の背景にある外的要因を精査することが、さらなる予測と安定化に役立つでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 初期の実績データポイント（青色）が同じレンジに密集しており、やや上昇傾向を示しています。
– 中期にはデータが欠落しており、観測されているトレンドが一時中断しています。
– 後半に実績データではなく、昨年の実績として緑色のドットが増加傾向にあります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 黒色の円で示された外れ値がありますが、それほど顕著ではありません。
– 各予測方法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト）はやや異なる予測を出しており、特にランダムフォレストによる予測（紫色）は急激に1.0まで上昇しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色の点は実績を示し、赤いバツは予測値を示します。
– 緑色の点は前年のデータであり、特に後半で実績が上昇していることを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 過去の実績と現在の予測の中で、昨年のデータが緑色で一部の予測と一致する上昇トレンドを示しています。
– この一致は、前回のトレンドに基づく予測の信頼性を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 練習値と予測にはそれほどの強い相関は見えませんが、ランダムフォレストの予測が過去実績と近い動きをしていることが注目されます。
6. **人間が直感的に感じることと影響**
– 短期の実績から中期のデータ欠落を乗り越え、長期的にみてスコアが上昇するトレンドが見受けられるため、関係者にポジティブな印象を与えるでしょう。
– このようなトレンドは、投資家やスポーツチームの戦略構築において強い信頼性を持ち、ビジネスや社会における競争力のある施策を促進する可能性があります。
このグラフは不確実性の中でも、昨年のデータを活用した予測が持つ信頼性を引き上げる手助けをしているように見受けられます。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 初期の期間（2025年7月-9月）に実績スコア（青）が密集しているが、以降のデータがないため、その後の具体的なトレンドは見受けられません。
– 2026年5月以降には前年度のデータ（緑）が存在し、0.6から0.8の範囲に概ね集中しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値とされるデータは見当たりませんが、実績と予測の位置が離れている部分があります。
3. **各プロットや要素**
– 実績AIのデータは青い点で表示されており、予測AIのデータは赤い X で表示されています。
– 異常値は黒い円で示されていますが、グラフには存在しないようです。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測は、それぞれ異なる色の線で示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 一年後のデータと実績データの間に相関があります。過去の実績が翌年の成績に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**
– 実績と過去のデータが互いに密接しているため、強い正の相関を示している可能性があります。
6. **直感的なインサイトと影響**
– スポーツにおいて、短期間ではデータが不足しているため、長期間のデータが必要です。異なる予測モデルの結果を比較することで、特徴的なパフォーマンストレンドを見つけ出すことが重要です。
– 特に、過去のデータに基づく予測モデルを用いて、今後の戦略やトレーニングプランを調整することで、パフォーマンスを向上させるための有効な指針を得ることが可能です。
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:
以下にこのグラフから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**
– 現状、グラフ上で顕著な上昇や下降のトレンドは見られません。ただし、予測データの配置を確認すると、期間の間にトレンドが変化した可能性が考えられます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 過去のデータ（実績）は比較的安定していますが、1つの外れ値が観察されています。これは予測の不確かさやデータ収集時の異常を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 青のプロットは「実績」を示し、緑のプロットは「前年（比較AI）」を示しています。予測の信頼性を確認するために比較することが可能です。
– 紫の線は様々な予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）を示し、それぞれ異なる予測結果を提供しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる予測手法の結果を比較することで、特定のモデルが他より信頼性が高いかどうかを評価することができます。各予測線が示すスコアは手法によって異なることがわかり、予測の不確実性も理解できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各モデルの予測は、実績データと比較することでその精度を評価可能です。今のところ、分布が大きく異なっていないため、悲観的な予測が見当たらない点が観察でき、全体としては安定しています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– データの堅調さや予測の安定性を利用して、関連する分野における将来の戦略やプランを策定することができます。仮に予測が実現した場合、関連するサービスの最適化や効率化、新たなビジネス機会の追求を促すかもしれません。多様な予測手法の結果を考慮することで、より柔軟な意思決定が可能になります。
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**
– 現在の期間については、実績データ（青いプロット）に明確なトレンドは見られません。予測データ（紫の線）が直線的に表示されていることから、予測には一定の傾向があると仮定されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 開始時点（2025年7月）に異常値が2つ確認されます。これらは比較的スコアが高いため、一時的な外部要因や特定のイベントによる影響が考えられます。
3. **各プロットや要素**
– 青色のプロットは実際の観測データを示し、緑色は前年のデータを指しています。
– 予測方法として、線形回帰（紫）、決定木回帰（紺色）、ランダムフォレスト回帰（ピンク）が用いられています。これらの異なる解析方法は、データの変動を多角的に捉えるために活用されていると考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実際のデータと予測、前年のデータが同一スケールでプロットされているため、これらを比較することで、予測の精度や前年との相違を視覚的に確認できます。開始時点で過去のデータと予測が大きく乖離しているのが特徴的です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは全体的に高スコアに集中しているため、スコアが一般的に高いスポーツカテゴリの中での経済的余裕を測っている可能性があります。
6. **直感的な感想と社会への影響**
– このグラフから直感的に理解できることは、特定のイベントやトレンドが経済的余裕にどのような影響を与えるかを分析し理解しようとしているということです。ビジネスや政策決定者にとっては、経済的余裕の動向を考慮したスポンサーシップや資金提供計画を策定することが重要となり得ます。また、突発的な外れ値に対しての原因分析を行うことで、リスク管理および戦略的な意思決定に役立つ可能性があります。
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:
グラフを分析すると、以下のような特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**
– 最初の観測期間（約半年間）で、実績値はほぼ横ばいで推移しています。その後、データが断続的に存在しない期間が続きますが、実際の健康スコア（表としての実績）は0.8前後で安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータ（7月-8月）には、0.6近辺の外れ値が確認できますが、次第にスコアは統一され、0.8付近に集約されています。これは、短期間の体調不良や計測ミスなどが考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い実績値は実際の観測データを示しています。
– 黒の丸は異常値を示しています。
– 緑のデータは前年のデータを示し、これにより前年との比較が可能です。
– 予測の種類は、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレストによって異なる予測モデルが示され、ランダムフォレストが比較的安定した予測をしています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 過去のデータに対して、新たな予測が行われており、その比較・相関が可能です。モデルは異なるが、全体の予測範囲は狭く、どの手法も似たような結果を予測しているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 緑の前年データと青の実績データは、全体的に密集し、0.8付近に大多数のデータが集中しています。これは、安定した健康状態を示唆しています。
6. **直感的な洞察および社会・ビジネスへの影響**
– 見た目から、全体として安定している健康状態が直感的に伝わります。特に重大な体調変動はなく、予測モデルも似たようなスコアを示しているため、特に問題視される点は少ないです。
– ただし、最初の期間に観測される外れ値や一部予測モデルのばらつきは継続的なモニタリングを促します。ビジネスや社会においては、スポーツ選手の健康管理やパフォーマンスの予測に活用でき、ベースラインとなる健康状態を維持することが強調されます。
このように、グラフからは安定性と異常の早期発見の重要性が浮き彫りになります。
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:
1. **トレンド**:
– グラフの中で、2025年7月から2026年7月にかけての個人WEIのスコアは二つの期間に分かれているようです。
– 始めの期間では、スコアはおおむね高い位置（0.8以上）で安定しているが、途中で急激な変動が見られます。
– 後半の2026年には、スコアが大きく下降していることが確認できます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年7月ごろに、個人のスコアが急激に1.0に近づく異常値が観測されています。
– その後、スコアが大きく変動している様子が見受けられます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点が実績（実績AI）を示しており、黒の円で囲まれた点は異常値を示しています。
– 灰色の帯は予測の不確かさ範囲を示しており、予測（ライン、決定木、ランダムフォレスト）の違いも示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データ（青い点）が予測と比較されており、特に初期の期間で予測と実績の乖離が見られます。
– その後のデータでは、前年度（薄緑）のデータとともに分布していますが、異なるトレンドを示します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 異常値が実績の中に散見され、何らかの要因が心理的ストレスに大きな影響を与えている可能性を示唆しています。
6. **直感的な感じや社会的影響**:
– 人々がこのグラフを見ると、初期には心理的ストレスが増加し、その後非常に大きく減少していることを直感的に感じるでしょう。
– これは、個人の心理的健康や生活の質に大きな影響を及ぼす可能性があります。したがって、ストレスマネジメントやメンタルヘルスサポートの必要性が増すかもしれません。
– スポーツの世界では、こうしたストレスの変動はパフォーマンスに影響を与えるため、体制強化や新たなメンタルケアプログラムの採用が検討されるでしょう。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **上昇トレンド**: 過去の評価日から急激に上昇している。特に最新の予測値が高く、上昇傾向を示唆している。
– **不規則なデータ割り当て**: 初期段階では濃縮したデータが見られるため、安定期が存在。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 最初のスコア集合近くに1つの外れ値が見られるが、全体のトレンドに大きな影響はない。
– **急激な変動**: 決定木回帰予測の不安定な波形が、非線形な状況を示している。
### 3. 各プロットや要素が示す意味
– **実績（青いプロット）**: 過去のデータで安定している。
– **緑の比較AI**: 過去のデータに基づく比較で、平常時の基準を示す。
– **予測（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）**: 様々なモデルでの異なる未来予測を提示、特にランダムフォレストの予測が上昇傾向。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 各予測手法が異なる範囲と挙動を示しており、多様なアプローチが必要になることを示唆。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **密度**: 最初のデータは濃密であり、その後の予測で多様性が増している。
– 各モデルの予測がばらつくため、正確な予測には多モデルアプローチが有効。
### 6. 人間が直感的に感じることと影響
– **直感的な解釈**: WEIスコアが後半で急激に上昇しているため、パフォーマンス改善やトレーニング方法の見直しが功を奏した可能性。
– **社会・ビジネスへの影響**: スポーツの分野では選手の潜在能力を適切に捉え、パフォーマンスを向上させることで各競技団体やコーチングの方法論に新しい洞察を与える。
この分析が、スポーツ戦略やトレーニングプランの策定に役立つことが期待されます。
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**:
– グラフには大きく二つに分かれたデータ群があり、初期の実績データは高い範囲に集中しています。最後の期間には前年と同等のスコアがみられるが、全体のスコアの分布が低めになっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の数値には異常値があるものの、大きな急激な変動は見られません。ただし、スコアの範囲は幅が広く、スコアが1.0に近い時期に注意が必要です。
3. **各プロットの意味**:
– 青い点は実績データを示し、予測値（赤い×）と大きな相違は見られません。
– ランダムフォレスト回帰の予測範囲（ピンク）は、特に初期の時期に実績に近い範囲に収まっています。
– 線形、決定木、ランダムフォレストの予測が示されているが、いずれも特定の範囲で示され、実績との比較に役立ちます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測モデルが実績に合わせて異なる形で提供されていることから、モデル間で予測方法における違いが見られ、実績に近づけるためのアプローチを比較できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測には大きな乖離はなく、特に初期の高スコアの時期において、精度の高い予測が行われていることが分かります。
– 後半の予測は実績よりも幅広い分布を示しており、予測のばらつきが大きい。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 初期のデータが公平であることを示唆しているにも関わらず、後半のデータでは公平性の問題が顕著になる可能性を示唆しています。
– ビジネスや社会の観点から、社会での公平性を改善する必要性が示唆されており、データに基づくアクションが重要です。この分析結果は、スポーツにおける公平性・公正さの維持や、予測モデルの信頼性向上への貢献が期待できます。
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:
以下は、提供されたグラフの分析です。
1. **トレンド**:
– 初期の頃において、実績データ（青）は比較的高得点（0.8以上）で一貫しています。この後、前年度のデータ（緑）が表示される2026年にはスコアがやや低下しています。
– 予測トレンドライン（紫、灰、または他の色）を見ても明確な上昇または下降傾向が見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値は初期の頃に（視覚的に重なって）観察されます。これは異常値として黒い円で表示されています。
– 急激な変動は認められず、データは全体的に安定しているようです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実際の実績スコアを示し、高スコアで一貫しています。
– 緑のプロットは前年の比較データを示し、後半に集まっています。
– 紫や灰色の線は予測モデルによるもので、予測誤差の範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 前年度のデータは少し低下しており、将来の予測と異なる傾向にあることが示唆されます。
– 予測と実績は一部では一致しているが、予測の手法によって多少の差異があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と前年のデータには多少の負の相関がある可能性があります。
– プロットが密集している時期には、スコアのばらつきが少ないことがわかります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 実績スコアが高いことは、スポーツカテゴリでの持続可能性と自治性が良好であることを示しています。
– 外れ値の存在は、これに影響を与えた特定の出来事や要因が存在する可能性を示します。
– ビジネスや社会への影響としては、持続可能なスポーツプログラムの導入や改善がこのカテゴリ全体のスコアを向上させる一翼を担うかもしれません。
この分析から、スポーツカテゴリにおける持続可能性と自治性の維持及びさらなる向上を考慮するためのデータが得られました。
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:
こちらのグラフ分析について以下のように解釈できます。
1. **トレンド**:
– 初期の段階で何かしらの外れ値付近からデータが始まり、その後は一定の範囲に収まっているデータがあります。全体として大きな上昇や下降は見られず、基本的には横ばいの状態が続いていることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフの冒頭部分で外れ値（強調されている黒い円で表示）があります。この外れ値は、データセット内での一時的な異常を示していますが、その後は安定している様子が見られます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データ、赤いクロスは予測データ、黒い円は外れ値を示しています。これらの異なる要素は、それぞれのデータポイントがどのような手法や状況で生成されたのかを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと複数の予測手法によるデータが散布されていますが、それぞれの手法による予測のばらつきは目立たず、全体的に一致しているように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データ全体は比較的高いスコアの範囲に分布しており、特定の期間に大幅な変動は見られません。予測と実績の一致が見られるのは、モデルの精度が高いことを示唆しています。
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**:
– グラフからは、社会基盤や教育機会に関する状況が、予測通りに安定していることが読み取れます。スポーツの社会的影響が一定していることから、教育機会やインフラに与える影響が予測可能で管理可能な範囲であることが伺えます。ビジネスや政策決定においても、リスクが低いと判断されるかもしれません。
このような分析により、データの安定性とモデルの予測精度が確認でき、政策や戦略の策定に寄与す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:
### 分析と洞察:
1. **トレンド**:
– グラフの左側には、青いプロットが密集しており高いWEIスコアを示していますが、時間とともにスコアは急激に減少しています。
– 右側の緑色のプロットは、スコアがやや低く一定の位置に留まっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青色の領域に数個の異常値があり、これがどのような原因であるかを検討する必要があります。
– グレーの範囲内で、大きなスコア変動が見られます。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青色は実績AIのデータで、初期に高いスコアを示しています。
– 緑色のプロットは前年のデータを示し、今期に比べスコアが安定しています。
– 予測の方法（線形、決定木、ランダムフォレスト）に関しては具体的なプロットがなく、今後の予測精度を見直す必要があります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 青色の実績データと前年の緑色のデータとの間には顕著な対比があり、前年に比べ変動が大きいことが分かります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 前年データとの比較で、現在のスコア分布が大きく異なっており、特に初期の高スコアが異質です。
6. **直感的な洞察と社会・ビジネスへの影響**:
– スポーツカテゴリにおける社会的な共生や多様性の施策が、期間内で急激に変化したことが示唆されます。
– 特に、初期の高いスコアから減少した要因がどのようなものであるかを調査することで、より持続可能な社会貢献や多様性施策の向上に繋がるかもしれません。
このグラフからは、スポーツに関連する社会的貢献活動や施策が急速に変化している可能性があり、それが今後どのように影響を与えるかを検討することが重要です。施策の改善や新しい取り組みを考察する際に役立つ洞察を提供しています。
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、このヒートマップを分析した結果です。
1. **トレンド**:
– 日付と時間帯（15時、16時、19時）ごとに総合WEIスコアの変化を示しています。
– 15時と16時では、時間が経つにつれスコアが上昇する傾向が見られます。
– 特に16時台では、初めは低いスコアが見られますが、7月6日以降急激に上昇しています。
– 19時台も類似したトレンドで、最初は低めで徐々にスコアが上がり、安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値としてはスコアが非常に低い時間帯が確認でき、色の濃い紫部分が該当します。
– 特に16時台の初期や、19時台の開始時に急激に低いスコアが見られます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡はスコアの高さに対応しており、黄色が高スコア、紫が低スコアを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– トレンドとしては、すべての時間帯でスコアが最終的に上昇しており、スポーツイベントや利用者の集中を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間が経つにつれスコアが上昇することから、特定の時間帯にスポーツ関連の活動が集中するか、人気イベントが開催されている可能性があります。
6. **人間が直感的に感じることおよびビジネスへの影響**:
– WEIスコアが高い時間帯は、スポーツ関連のアクティブユーザー数が多いことを示唆しています。ビジネス戦略としては、この時間帯に合わせてプロモーションを行えば効果が高いと考えられます。
– また、スコアが低い時間帯に焦点を当て改善策を講じることで、利用者のバランスを保ち、全体的なエンゲージメントを向上させることができるでしょう。
このような洞察を基に、スポーツ関連のサービスやマーケティング戦略を最適化することが考えられます。
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:
このヒートマップは、時間帯ごとに個人のWEI平均スコアを視覚化しており、各カテゴリのパフォーマンスを示しています。以下が分析となります。
1. **トレンド**
– グラフ全体では、WEIスコアが0.68から0.82の範囲で変動しています。日の経過とともに、スコアが徐々に変化していますが、明確な上昇や下降のトレンドは認識できません。
– 特定の時間帯には周期的な変動が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特定の時間帯（例えば、16時）では、急激な変動があり、紫色の低スコアから急速に緑色や黄色の高スコアまで上昇している部分が見られます。これが目立った急激な変動です。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃淡がスコアの高さを示しており、緑から黄色が高スコア、紫から青が低スコアを示しています。
– 各時間帯の均一性や変動性を視覚的に把握できます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時間帯によってスコア分布が異なり、特定の時間帯におけるスコアパターンが他の時間帯と異なることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 時間帯間でのスコアの一貫性や変動性の違いを示唆しています。
– 高スコアの時間帯は日中に集中している可能性があります。
6. **直感的に感じることや影響**
– 人々は、特定の時間帯において、パフォーマンスが向上または低下する傾向を感じるかもしれません。
– ビジネスやスポーツチームにとって、このようなパフォーマンスの変動は、トレーニングや活動時間の調整に役立つ可能性があります。
– より高いパフォーマンスを維持できる時間帯を見つけ、戦略的に活用することが重要です。
この分析から、時間帯ごとのパフォーマンスの変動を理解し、最適な行動をとることで、個人またはチーム全体の成果を最大化できることが示唆されます。
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:
以下は提示されたヒートマップの分析です：
1. **トレンド**:
– 各時間帯で異なる傾向が見られます。昼間の時間帯（7-8時）は全体的に低めのスコアから始まり、徐々に高まっていく傾向があります。
– 夜間（15-23時）にかけても、明るい色が増え、スコアが高くなる様子がわかります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 明け方（19時）の部分において、最初の数日は他の時間帯に比べてスコアが低めです。
– 7月6日から7日にかけて、いくつかの時間帯で急激なスコアの上昇が見られます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃さや明るさがスコアの高低を示しています。濃い色は低いスコアを、明るい色は高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**:
– 午前と午後の時間帯の変化が同調しているように見えますが、特に午後23時の大きな変動が目立ち、それがおそらく一日のピークを形成しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯を通して、スコアが徐々に高くなる傾向があるため、昼から夜にかけての活動が活発になっていることが考えられます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 昼と夜の活動が活発化する傾向が示唆され、特定のスポーツやアクティビティがこの時間帯に集中している可能性があります。
– ビジネスや社会的影響としては、特定の時間帯にマーケティングやイベントを集中させる戦略が考えられます。特に朝と夜間の利用が増加している点に着目し、それらの時間に合わせたサービス提供が効果的でしょう。
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:
## グラフの分析と洞察
### 1. トレンド
このヒートマップ自体に直接的な時系列トレンドは表示されていませんが、各カテゴリ間の相関関係が示されています。高相関（赤色）や低相関（青色）の領域が全体的な傾向を表しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
特定の外れ値や急激な変動は明示的には視覚化されていませんが、相関が特に低い組み合わせ（青色）は、それぞれの要素が独立して動くことを示唆しています。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **濃赤色**: 高い正の相関を示しています。例として、個人WEI平均と総合WEI、社会WEI（共生、多様性：自由の保障）との相関が高いです。
– **濃青色**: 負の相関がある、もしくは相関が弱いことを示しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
不明ですが、異なるWEI項目間の関係性が分かります。たとえば、個人WEI（経済的余裕）と自由度（0.33）のように、いくつかの項目は特に独立しているように見えます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **強い相関**:
– 個人WEI平均と総合WEI（0.88）。
– 社会WEI平均と総合WEI（0.95）。
– **弱い相関**:
– 個人WEI（経済的余裕）と社会WEI（公平性・公正さ）の相関（0.19）。
### 6. 人間が直感的に感じることで、ビジネスや社会への影響
– **ビジネス**: 社会的要因（公平性や共生）が総合的なパフォーマンスに影響を与える可能性があります。
– **社会**: 個人の経済的余裕と社会的構造（公正さ、公平性）の関係が弱いことから、社会政策での介入が必要かも知れないです。
このような相関分析から、特定のWEI項目間の関係性を見極め、より良いスポーツや社会の施策作成に役立てることができます。
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、この箱ひげ図から得られる分析と洞察です。
1. **トレンド**:
– グラフ全体としては、WEIスコアの中央値や四分位範囲の変化から一定のトレンドは見られません。ただし、カテゴリごとにスコアの分布が異なることが分かります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「個人WEI（経済的余裕）」や「個人WEI（心理的ストレス）」のカテゴリには外れ値が多く見受けられます。これらは特定の集団のスコア分布が他と異なる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**:
– 各箱ひげ図は異なるWEIタイプのスコア分布を示しています。
– 中央の太い線が中央値、箱の上下が第1四分位数と第3四分位数、ひげがデータの最大・最小を示します。
– 色の違いは視覚的に異なるカテゴリを簡単に識別するためです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データがある場合、とくに明確な周期性や長期トレンドは見受けられません。ただし、各カテゴリごとの違いが明確に示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「総合WEI」と「個人WEI平均」は高い中央値を持ち、分布が狭いことから一貫性のある高いスコアを保っていることが示唆されます。
– 「個人WEI（自由度と自治）」は中央値が高いですが、四分位範囲も広く、スコアのばらつきが大きいです。
6. **人間が直感的に感じることやビジネス・社会への影響**:
– 高い「総合WEI」や「個人WEI平均」は、一般的に良好なスポーツ環境や満足度の高い状況を示しています。
– 外れ値が多いカテゴリは、特異な条件や社会的課題を抱えている可能性があり、改善のための政策や取り組みが必要かもしれません。
– 社会的要因が強く影響しているカテゴリは、スポーツのマネジメントや政策へのフィードバックとして重要です。
全体として、このデータはスポーツ環境のさまざまな側面を評価し、改善するための基礎情報を提供するものと考えられます。
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、スポーツカテゴリにおけるデータの主成分分析（PCA）の結果を示しています。以下の分析を行います。
1. **トレンド**
– グラフ全体には明確な上昇や下降のトレンドは見られません。ただし、データは主に右上部と中心から左下にかけて広がっており、成分間に一定の分散があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値としては、左下の低い値が目立ちます。一方で、右上の高密度のプロットも特異な集まりを示しています。
3. **各プロットや要素**
– 各プロットは個々の観測データポイントを示し、色や形状の統一はありません。分布が示すように、データは第一主成分（貢献率: 0.71）によってより多くの分散が説明されています。
4. **複数の時系列データ間の関係性**
– 時系列データ自体は示されていませんが、主成分間の相関があることが視覚的に示唆されます。データポイントが右上に凝集していることから、特定の変数セットが関与している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 第一主成分は全体のデータ分散の71%を説明しており、第二主成分は8%を説明しています。このことから、データの変動要因の大部分は第一主成分によって捕捉されます。
6. **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**
– 多くのデータが右上に集まっているため、人々は特定のスポーツイベントや成果が他と比べて際立っていると直感的に感じるかもしれません。このような分析は、パフォーマンスが際立つスポーツ選手やチームの評価に利用される可能性があります。また、スポーツ管理者やマーケティング担当者は、データから有望な傾向やパターンを抽出することで、戦略の策定に役立てることができます。
このグラフは、データの主要な変動要素を把握し、重要な特徴を際立たせるのに役立ちます。主成分の分散がスポーツパフォーマンスの指標になる可能性があるため、これを踏まえた分析や戦略が求められます。
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。