📊 データ分析（GPT-4.1による）
このデータから以下のような分析結果が得られます。
### 1. **時系列推移**
– **総合WEIのトレンド**:
– 7月初旬の日付では、総合WEIは0.7前後で上下しているが、7月4日以降、0.8台へと上昇し、7月9日ごろにピークの0.875を記録しています。この急な上昇は、短期間の良好な社会的あるいは個人的な環境の改善があった可能性があります。
– **個人および社会WEI平均**:
– 個人WEI平均は、7月初旬からやや低下傾向にある一方で、社会WEIは7月6日から急激に上昇しています。これは、個人の条件よりも社会的要因が総合スコアを押し上げている可能性が示唆されます。
### 2. **異常値**
– **異常値の出現とその可能性のある影響**:
– いくつかの日付における総合WEIの異常値として記録されているスコアが存在していますが、それらは自然なスコアの変動または外部的要因による一時的なスパイクである可能性があります。
– 個別項目での低いスコア（心理的ストレスが0.50）なども一部で記録されており、特異な社会イベントや個人要因による短期的影響が考えられます。
### 3. **季節性・トレンド・残差**
– **季節性や周期性の兆候**:
– データが限られているため明確な季節性は見えにくいものの、短期間における急激なスコア変動は、突発的なイベントや特定の時期に関連する活動が影響している可能性があります。
### 4. **項目間の相関**
– **相関関係の重要性**:
– 個人健康状態と心理的ストレスの間には反相関が見られる可能性があります。高い健康スコアの際に心理的ストレスが下がるなどのパターンがあるかもしれません。
– 社会的持続可能性と社会公平性のスコアは、相互に密接に関連していることが類推されます。社会の安定性と公正性は関連性が高いと考えられます。
### 5. **データ分布**
– **データのばらつきと外れ値**:
– 各スコアの箱ひげ図からは、特定の日付での異常に低いスコアが外れ値として現れていることが観察されます。
### 6. **主要な構成要素 (PCA)**
– **主要な構成要素の寄与率**:
– PCAの結果から、PC1が71%の寄与率を持ち、データの大部分の変動を説明していることがわかります。これは、主要因として健康状態や持続可能性などの一連の大きな社会変動要因が影響を与えている可能性があります。
– PC2が次に高い寄与率ですが、影響は大きくありません。PC1が圧倒的な影響力を持つため、全体のスコアのバリエーションはほぼ単一の方向の要因に依存しています。
### 結論
全体として、データセットは短期間における急激な変動や異常値によって特徴付けられており、これは個人や社会レベルでの一時的な環境変化が影響している可能性があります。特に、社会的持続可能性、健康状態がWEIスコアの変動に大きく寄与していると考えられます。これらの分析はより長期間にわたるデータを観察することで、より安定したトレンドや相関性を明らかにすることが期待されます。
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:
グラフの分析について以下に示します。
1. **トレンド**:
– 総合的なトレンドとして、最初の数か月は安定しているが、その後急激に変化している様子が見られます。
– 2025年6月から数値が安定して高い状態を維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータには、予測値と実績値で乖離がある異常値が観察されます。ただし、その後の急激な変動は見当たりません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青のプロットが実績値で、時期によって密集している様子です。
– 赤の「×」は予測値を示しており、異なるアルゴリズムの予測（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）があります。
– 緑のプロットは前年のデータとして比較されています。
– 紫色のプロットはランダムフォレスト回帰値であり、初期に高い予測を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測の乖離や、前年と今年のデータの対比が視覚的に示されています。
– 各予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）の特性が違いとして現れています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期段階で予測精度がモデルによって大きく異なることが分かり、モデル間の相関は低い可能性があります。
6. **直感的な洞察およびビジネスへの影響**:
– 初期の予測精度のばらつきや異常値は改善の余地がありますが、その後の安定した実績値は、データの信頼性を向上させています。
– 特にスポーツ関連のビジネスにおいては、分散が少なく予測が安定することで、信頼性が高まり計画を立てやすくなるでしょう。予測手法の見直しが今後の課題となりそうです。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– **実績データ（青いプロット）**: 2025年7月から8月にかけてデータが集中しており、約0.6から0.9の範囲に分布しています。この期間中に急上昇した後、データが途切れています。
– **前年度（緑のプロット）**: 2026年7月に急にデータが現れ、0.6付近の安定した範囲に密集しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– **異常値（黒の縁取り）**: 2025年7月初旬に観察され、目立った外れ値が存在します。
– **予測データ（紫の線）**: ランダムフォレスト回帰の予測が一次期間に急上昇していますが、その後データが不足しています。
3. **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、特定の期間に集中しています。
– **緑のプロット**は前年データで、データが急に再び現れますが、その理由は不明です。
– 各予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は異なるトレンドを示しており、特にランダムフォレスト回帰が特徴的な動きを見せています。
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が似た範囲に分布していますが、期間が異なるため、年間のサイクルではなく他の要因による変動が考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと前年データは類似の分布範囲をもっているが、実際の連続的なトレンドは不明です。
6. **直感的な洞察とビジネス、社会への影響**
– データの急激な上昇や外れ値は、特定のイベントや条件の変化を示唆する可能性があります。このような変動は選手のパフォーマンスやチーム戦略への影響を与え、競技結果やビジネス戦略に寄与するかもしれません。
– 各予測モデルが示す異なるトレンドは、モデル選択の重要性を示し、より良いデータの収集と分析が必要とされる状況です。
このグラフからは、特定期間の急激な変動とその後のデータの不足が目立ちます。これは、データ取得の時間的な制約や予測の不確実性を示しており、今後のデータ収集戦略の改善が望まれます。
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:
このグラフは、360日間にわたるスポーツカテゴリの社会WEI平均スコアを示しています。以下に、視覚的な特徴と洞察について詳しく説明します。
1. **トレンド**:
– グラフには二つの主要な期間があります。2025年7月から2026年1月まで、実績のデータがプロットされています。この期間はほぼ横ばいの動きで、わずかな増減が見られます。
– 2026年6月以降、前年の比較データが示されています。こちらも横ばいの傾向がありますが、全体として実績よりやや高いスコアを保持しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の期間には、1つの大きな外れ値が存在します（異常値として、黒い円でハイライトされている）。急激なスコアの変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青の点は実績のデータを示しており、紫の線は予測データ（線形回帰とランダムフォレスト回帰の予測）を表しています。
– 黒い円は異常値を示し、緑の点は前年の比較データです。
– 頻度の少ないプロットが密集している部分は、予測と実績のデータが重なっている可能性を示唆します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績のデータは、予測区間の範囲（灰色）内に収まっており、モデルの精度を示しています。
– 前年のデータと実績との間で大幅なズレは見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 線形回帰やランダムフォレスト回帰による予測モデルが使われていますが、実データに大きな乖離はなく、安定した関係性が見られます。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– スポーツカテゴリにおける社会WEIスコアの安定した動きは、市場や消費者の関心が継続的であることを示している可能性があります。
– 異常値は特別な出来事や不規則な変動を表しており、特にマーケティングやプロモーション活動の指針を見つけ出すために分析が必要です。
– 予測モデルが実績データに近いことは、今後の予測に対する信頼性を高め、戦略的決定をサポートする可能性があります。
この分析は、スポーツビジネスにおける戦略立案や市場動向の理解に貢献するでしょう。
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
1. **トレンド**
– **横ばいから急上昇**: 期間の前半（2025年中盤）で、実績数値（青のプロット）は比較的安定して横ばいです。しかし、後半（2026年春）から急激に上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– **外れ値**: 期間の最初に「異常値」（黒い円）が存在し、これは他のプロットから明確に外れています。
– **変動**: 初期の横ばい後、一時的に均一範囲を超えるような変動がありましたが、その後、急激にスコアが上昇しています。
3. **プロットや要素の意味**
– **実績（青い点）**: 過去の実績を示しており、最初は安定しています。
– **予測（赤い×）と予測モデルの線**: 複数の予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）が示されていますが、それぞれの予測結果が異なる可能性を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– **実績と予測**: 実績の急上昇に対して、複数の予測モデルが異なる予測を行っており、特に後半の急上昇を拾いきれない部分もあるようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– **分布の変化**: 初期は狭い範囲に集中していますが、後半はスコアが高く広がる分布になっています。
6. **直感的な洞察と影響**
– **人間の直感**: 初期の安定期を経た後の急上昇は、何らかの要因（例えば、スポーツ界での革新や経済的な投資）が大きく状況を変えた可能性があります。
– **ビジネスや社会への影響**: 突如のWEIの高騰は、その個人のスポーツやメディアへの露出、あるいはスポンサー契約の増加に繋がった可能性があります。長期的には、これが持続すれば、影響力や市場での価値が増すことが考えられます。この急激な上昇が一時的なものか、持続可能かを見極めることが今後の課題です。
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:
## グラフ分析
1. **トレンド**
– グラフの各セクションにおけるプロットは、評価日が特定の期間に集約されている。特に、評価日が始まる時点と終わる時点が異なる群に分かれている。
– 開始時点では、WEIスコアが比較的低いところから始まり、その後急激に上昇している。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期には異常値が数個確認でき、WEIスコアが大きく変動している。
– 急激な変動は開始直後に集中しているが、以降は比較的安定した動きを示している。
3. **各プロットや要素**
– **青いプロット**は実測値を示し、初期段階での顕著な変動が見られる。
– **黒いリング**で示されるのが異常値で、複数の時点で確認できる。
– **予測モデル（線・色分け）**は異なる回帰分析を使用し、予測範囲（灰色）が広がる。
– 線形回帰や決定木回帰、ランダムフォレスト回帰などの予測方法が示す動向の差異を観察することができ、これにより予測の信頼性を評価可能である。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実測値と予測値の間に一定の整合性があり、特にランダムフォレスト回帰が過去の実績と良い一致を見せている。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期のWEIスコアの変動が大きい一方で、後のデータが安定しており、その中で予測モデルがうまく適合していることが分かる。
6. **洞察**
– このグラフから直感的に分かるのは、初期の健康状態の変動が大きく、それに続いて改善の兆しがあったということ。予測モデルはこの安定期を正確に推定しており、特にランダムフォレスト回帰の精度が高い。
– ビジネスや社会への影響としては、このデータは個人の健康管理やパフォーマンス向上に対する効果的な介入の可能性を示唆している。予測精度の改善とともに、個々の健康状態を追跡し、適切な介入を行うことで有意義な成果が期待できる。これはスポーツ業界における選手の管理やトレーニングに直接的なインパクトを与える可能性がある。
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:
グラフを分析しましょう。
1. **トレンド**：
– 初期の数ヶ月（特に2025年7月〜9月）は、WEIスコアが比較的高く、安定しています。
– その後、データの欠如がありますが、予測データ（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）を見ると来年に向けて安定した傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**：
– 初期にいくつかの外れ値（異常値）が観察され、特定の科学的評価に基づくものと思われます。
3. **各プロットや要素の意味**：
– 色やマーカーの違いがデータの実績、予測、異常値などを示しています。灰色の範囲は予測の不確かさを表しています。
– 実績データ（青）は予測と比較して安定しています。
4. **複数の時系列データの関係性**：
– 実績データと予測データを比較する際、実績データは過去の予測と概ね一致していることが示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**：
– 初期のデータは高い密度で分布していますが、その後欠如しており、予測のみが続いています。
6. **直感的な感覚および影響**：
– 最初の期間において心理的ストレスは高いが安定していることを示しています。これは、スポーツ選手が試合シーズンに高い集中を保っている可能性を示唆します。
– 予測に基づいた将来の安定は、トレーニングおよびメンタルヘルスケアの効果が長期的に持続する可能性を示す一方、データのギャップについてはさらなる調査が必要です。
ビジネスや社会に対する影響として、スポーツのパフォーマンスや選手の心理的健康管理に関連する施策の重要性を考えるきっかけとなるでしょう。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 初期のデータは主に青色の実績点で、WEIスコアはおおむね0.6〜0.8の範囲で安定しています。
– ランダムフォレスト回帰による予測（紫色の線）が二段階にわたる上昇を示しています。これは将来的なスコアの改善を予測しているようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の実績データには数少ない取り消した異常値が存在しますが、全般的には比較的安定しています。
3. **各プロットや要素**
– 青色プロットは実績データを示し、時間の経過とともにWEIスコアが安定していることを示しています。
– 緑色の丸が前年度のデータを示しており、それと予測値との比較が可能です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– ランダムフォレスト回帰による予測は、他の予測方法（線形回帰、決定木回帰）と直前では一致し、後半では上昇の予測を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特に目立つ相関関係は見られませんが、異常値（黒丸で囲われた点）を考慮する形で予測が調整されているように見えます。
6. **直感的および社会・ビジネスへの影響**
– このグラフは、選手や競技におけるパフォーマンスの安定性と将来的な改善の可能性を探索するのに役立ちます。
– 安定したパフォーマンスを基に、特定の時期における戦略的な目標設定やトレーニングプランの調整が可能となります。
– 予測の上昇トレンドは競技者の成長や改善の兆しとして積極的にとらえられ、将来的な投資やリソース配分の見直し・強化の検討材料になるかもしれません。
この分析に基づき、競技者や関係者が戦略的な判断を下すための基盤資料となるでしょう。
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:**
– **実績AI**のデータポイント（青い丸）は、グラフの左側の初期に集中しています。この部分におけるトレンド自体はそれほど明確ではありませんが、全体的に高いWEIスコアを示しています。
– 時間が経過するにつれて、**前年（比較AI）**（緑のポイント）が表示され、これも全体的に高いスコアを維持しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 青い丸が最初の部分で異常値（黒で囲まれた丸）として示されています。これらは予測AIの範囲から逸脱して見られる点です。
3. **各プロットや要素の意味:**
– **実績AI**（青い丸）は、実際のデータを示しています。
– **予測AI**（予測の赤いバツ）データは中央に欠けていますが、予測は線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の３つにより示されていますが、詳細なデータは見えません。
– グレーの範囲は、予測の不確かさを可視化しており、モデルの信頼性を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– **前年のデータ**は緑色で分布しており、実績データとは異なる時間帯に記録されていますが、比較が可能です。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績AIと前年の比較AIはスコアが高く、類似した分布を示しています。
– 異常値が実績データでのみ強調されていることから、この時点に異常があったと推測されます。
6. **直感的な洞察と影響:**
– 実績データが非常に高いスコアを示しているため、スポーツ活動における公平性・公正さは全体的に高いと考えることができます。
– 外れ値の存在は、特定の時点で公平性・公正さに問題があった可能性を示唆しており、これに対する調査や是正が必要かもしれません。
– ビジネスや社会への影響としては、このようなデータを用いて公平性をさらに改善し、スポーツ環境をより良いものとする施策が考えられます。
全体として、このグラフはスポーツの公平性や公正さに関する監視や評価が行われていることを示し、その改善への手がかりを提供していると考えられます。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド:**
– グラフは主に二つの異なる期間に分かれています。
– 2025年7月から9月は高いWEIスコア（約1.0）を示しており、ほぼ横ばいです。
– 2026年6月から7月も高いスコアが観測されていますが、2025年末から2026年初頭にデータが存在していないため、トレンドが不明瞭な部分があります。
2. **外れ値や急激な変動:**
– いくつかの外れ値が2025年7月に見られますが、概ね全体のスコア中心から大きく外れるものではありません。
– 予測の枠から大きく外れるデータは見られません。
3. **各プロットや要素の意味:**
– **実績（青）**は高いスコアを示しており、一定の持続可能性と自治性を保っていることを示唆しています。
– **予測（赤いX）**は実績に近い位置にあり、予測モデルの精度が高いことを示しています。
– **異常値（黒円）**は少数存在しますが、全体のパターンに大きく影響しているわけではありません。
– 各予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は異なる予測パスを示していますが、全体的には一貫性があります。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 異なる予測手法の結果が示されていますが、詳しい相関性は明示されていません。全体として予測手法が実績値をよく捉えているようです。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– データの密度は、特に2025年7月付近で高く、その他の期間では散在しています。
– 予測範囲内にデータが収まっているため、モデルの信頼性が高いと考えられます。
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:**
– 持続可能性と自治性の高い評価期間が継続しているため、スポーツ分野におけるこれらの要素が強化されている可能性があります。
– 短期間におけるデータの欠損はあるものの、予測モデルの高精度な見立てがあるため、将来の安定運営や意思決定に寄与するでしょう。
– 異常値が少ないことはシステムの安定性を示しており、スポーツ組織にとってプラス要素です。
全体として、安定した持続可能性を示す優れたパフォーマンスの指標であり、予測技術がその維持に貢献する可能性があります。
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:
グラフの分析を行います。
1. **トレンド**:
– グラフは、左端でいくつかの高いスコアが見られ、その後スコアが下がった状態を示しています。約365日を経た右側に、再び高いスコアが観察されます。
– 時系列的に見ると、初めの期間と後半の期間でWEIスコアは高く、それに対して中央の期間は観測されていないようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最初のセクションでいくつかの異常値が見られ、急激な変動もあります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績を示し、実績の周囲に灰色の範囲で予測の不確かさが示されています。
– 異常値は黒い円で示され、予測の異常さや文脈における例外を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– グラフは、実績と異なる予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）を対比していますが、データの観測期間の途中で欠落があり、その評価は難しいです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 短期間に密集した高いスコアと、一時的な欠落が観測され、データの分布は不規則であることが示唆されています。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 初期と後期で高いスコアが観測されており、これは社会基盤や教育機会における何らかの政策やイベントの結果かもしれません。
– 短期間での急激な変動を考慮に入れると、これらは一時的な改善や課題の顕在化を示している可能性もあり、注意深い分析が求められます。
この情報は、政策立案者や教育関係者にとって、過去の施策の効果を評価し、今後の改良に役立てるための貴重な洞察として活用できるでしょう。
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**
– **実績データ（青）**: 評価日の初期に高いスコアで集約され、期間の中盤はデータがなく、最終的に再び高スコアで集約されています。
– **予測データ**: 線形回帰（紫）、決定木回帰（ピンク）、ランダムフォレスト回帰（薄ピンク）の予測は、期間の初めは予測値の範囲が広いですが、時間とともにその範囲が狭まり安定しているようです。
2. **外れ値と変動**
– 初期にいくつかの異常値（黒い丸で示される）が観察されますが、その後のデータでは外れ値は見られません。
– 中央から右にかけての期間では実績データがないため変動は見られません。
3. **プロットや要素の意味**
– **色と形**:
– 青色は実績値、緑色は前年比、Xマークは予測値、黒丸は異常値を示しています。
– 実績と予測の比較を容易にするために色分けされ、異常値の明示がされています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測の関係において、初期の高スコアが直近の実績と比較するデータがなく、予測値とどう関連するかは不明瞭です。
– ※予測の精度は実績データの量に影響を受け、長期的な予測において精度が向上する傾向が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と前年比のスコアは非常に近い位置にありますが、少し下がっています。
– 予測値は実績の範囲を超えていないことから、過去データを慎重に反映していると推測されます。
6. **社会的・ビジネス的影響の洞察**
– このグラフは、スポーツの社会的影響を評価する際の透明性と多様性の確保、およびその予測可能性の重要性を示唆しています。
– 人々は長期的に指数が安定して高い状態にあることが望ましいと感じるかもしれません。この維持は、多様性や共生がスポーツカテゴリーにおいて健全に実践されていることを示します。
– 予測の範囲が狭まっていることは、システムがより信頼性を持ち、社会に対する影響を前もって予測しやすくなる可能性を示しています。
全体として、グラフは多様性と共生の維持に対する取り組みが強調され、安定性と信頼性を重視した予測が提示されていると言えます。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– ヒートマップでは、7月1日から7月12日までの総合WEIスコアの変化が示されています。
– 日が進むにつれて、全体的に色が青や紫から緑や黄緑、黄色へ移行していることから、スコアが上昇していることが分かります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月1日から7月3日までの期間では紫色が多く見られ、スコアが低い状態だったことが示されています。
– 特に7月6日から7日にかけての変化が大きく、この間にスコアが大幅に改善したことが分かります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃淡はスコアの高さを表しており、紫が低く、緑や黄色が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**
– 各時間帯（7時から23時）のスコアはそれぞれ独立しているようですが、一般的に似たような色の変化が見られます。このことは、時間帯にかかわらず類似したパターンのスコア変動があったことを示している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 時間帯間でのスコアの相関関係は強く、全体的に一貫した傾向があります。
6. **直感的な洞察とその影響**
– スポーツイベントや活動が多く行われている可能性のある期間中、参加者や視聴者のエンゲージメントが向上していると考えられます。
– ビジネスへの影響としては、スコアが高い時間帯や日時におけるリソースの集中や広告投入が効果的かもしれません。
– 社会への影響としては、スポーツ活動が活発な時期における健康や福祉へのポジティブな効果が期待されます。
このグラフは、スポーツに関連する活動やイベントが特定の期間においてどのように変動し、人々の関心や参加がどのように推移しているかを示す有益なツールとなりえます。
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:
このヒートマップについての分析は以下の通りです。
1. **トレンド**:
– 色の変化から、特定の時間帯でスコアが下がったり上がったりしています。特に緑や黄色の部分でスコアが高まっているように見えます。日付によって周期的に高いスコアが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 濃い紫色の部分（低スコア）は、顕著な外れ値を示しており、特定の日や時間にスコアが大幅に低下していることを示唆しています。
3. **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、緑や黄色に近づくほどスコアが高く、紫に近づくほど低いことを意味します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各時間帯の間に強い相関が見られる場合、スコアの変動が一貫したパターンを示すことを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 異なる時間帯間でのスコアの変動は、特定の日付で特定の活動が行われる可能性を示唆します。
6. **直感的な洞察および影響**:
– このヒートマップから、人々は特定の時間にスコアが向上する活動やトレーニング、またはイベントがあると推測するかもしれません。このデータは、スポーツトレーニングの最適な時間を見つけるのに役立つかもしれませんし、低いスコアを改善するための時間帯や方法を見直すのに役立つでしょう。
全体として、ヒートマップは時間と日付に基づいたスコアの変動を示しており、これによりパフォーマンス改善のための戦略を考えることができそうです。
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:
以下にグラフの分析を示します。
1. **トレンド**:
– 色の変化から、多くの時間帯で色がダークブルーやパープル系からグリーンを経てイエローに変化しています。これは社会WEIスコアが時間とともに上昇していることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の日（2025-07-01）の時間帯18-19時は深いパープルの色になっており、他の時期と比較してスコアが顕著に低いです。これは急激な変動があったことを示しています。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 色は社会WEIスコアの高さを示し、色が明るくなるにつれてスコアが高くなっていることを示します。
– ヒートマップの各タイルは特定の日と時間帯を表し、スポーツイベントの人気度や関心を反映している可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– データは時間帯ごとに分割されており、日を追うごとにスコアが変化する様子を示しています。時間による周期的なトレンドは確認されておらず、全体的に日単位での変化が強調されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 明るい色が増加していることから、全体的にスコアが上昇傾向にあるのがわかります。これは特定のイベントや社会的要因が影響している可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 時間とともにスコアが上昇していることから、スポーツイベントの成功や社会的な関心が高まっている可能性が考えられます。
– イベント終了後のスコア上昇は、プロモーションや参加者の満足度が高いことを示しているかもしれません。ビジネス面では、さらなるマーケティングや新たなプロモーション戦略に役立つ情報を提供することができます。
この分析は、該当する時間帯や日付における具体的なイベントや外部要因をより詳細に調査するための出発点となるでしょう。
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:
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この相関ヒートマップは、スポーツカテゴリにおける全体的なWEI（スポーツウェルビーイング指数）の様々な要素間の相関関係を示しています。以下にポイントを挙げて分析します。
1. **トレンド**:
– ヒートマップは相関関係を表すので直接的な「トレンド」はありませんが、時間を経て異なるカテゴリ間の関係が安定しているかを示唆します。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に目立つ外れ値は見られませんが、相関の低さが特定の要素間で顕著に表れています。
3. **各要素の意味**:
– 高い相関（赤色に近い）は、要素間の強い関係を示しています。たとえば、「総合WEI」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」は0.92と強い相関を持っています。
– 一方、低い相関（青色に近い）は、弱い関係を示しています。「個人WEI（自由度と自治）」と「個人WEI（経済的余裕）」は0.18と低く、関係性が弱いことを示しています。
4. **時系列データの関係性**:
– 直接的には時系列データではありませんが、長期間（360日間）のデータに基づく分析であるため、これらの関係は安定している可能性が高いです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 個人WEIや社会WEIの要素間で高い相関が多く見られ、それぞれのカテゴリ内での要素間関係が強いことを示しています。特に「社会WEI（公平性・公正さ）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」の0.89の相関は、政策や社会制度がWEIに与える影響の大きさを示唆します。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 高相関要素は、社会や個人レベルでの介入が多重に影響を持つ可能性を示し、これが政策設計や改善における重要な指針となるかもしれません。
– ビジネスや社会的視点では、個人および社会の幸福に直結する要素（例えば健康状態や社会的公平性など）に注力することが、全体的なWEIの向上に寄与する可能性を示唆します。
全体として、WEIに寄与する要素間の強い相関は、個々の要素に対する改善が全体に波及することを示しており、戦略的な改善が理論的に裏付けられます。
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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:
以下の分析を行います。
1. **トレンド**:
– 全体的なトレンドというよりも、異なるカテゴリ間でのスコア分布を比較しています。周期性については特に示されていません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部のカテゴリ、特に「個人WEI（経済状態）」や「個人WEI（心理的ストレス）」で外れ値が目立ちます。これらは極端なケースを示しており、標準的なスコアから大きく逸脱していることを意味します。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 箱ひげ図の箱は25％-75％の範囲を表し、内側の線は中央値を示しています。外れ値は点で示されています。
– 色分けは異なるカテゴリを視覚的に区別するためのものです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 一つの時系列データを比較しているわけではなく、異なるカテゴリの分布を比較しているため、時系列の関係性は特にありません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人WEI（経済状態）」と「個人WEI（心理的ストレス）」のスコア範囲は広く、ストレスや経済状態のばらつきが大きいことを示しています。
– 各カテゴリ内での中央値の比較から、例えば「社会WEI（持続可能性）」は比較的高い安定したスコアを維持していることが分かります。
6. **直感的に感じることやビジネス、社会への影響**:
– 外れ値の多いカテゴリは、特定の集団や状況で異常にスコアが高いまたは低い人々がいることを示し、そこに対する対策が求められます。
– 経済状態や心理的ストレスは、特に個別の対応が必要とされる可能性があり、取り組みの重点が必要です。
– 社会的な公平性や持続可能性が比較的安定していることは、社会的な取り組みが一定の効果を上げている可能性があります。
この分析により、どのカテゴリにもっと焦点を当てるべきかや、どの領域にリソースを投入すべきかの指針が得られます。
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:
以下は、この主成分分析（PCA）を用いた散布図に基づく視覚的特徴と洞察です。
1. **トレンド**:
– データ全体は、第一主成分（X軸）に沿って右上方向に集まりつつあり、わずかに傾いています。これは、時間の経過とともに特定の要素が集約されている可能性を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左下方向に位置するデータポイントは他の集団から離れており、外れ値と考えられます。これらは、特定の異常なイベントや傾向を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 各プロットは360日間の時系列データに関連しており、スポーツカテゴリの何らかのパフォーマンス指標を表していると考えられます。色や密度は表示されていないため、個々のデータポイントの関連性は具体的に示されていませんが、分布が見られます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– このグラフ自体は主成分で示されており、時系列データの直接的な可視化ではありませんが、時間経過に伴うデータの変化を示す可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第一主成分に沿った集約は、データ間にある程度の強い相関が存在することを示唆しています。データのほとんどは第一主成分が高い位置に固まっています。
6. **直感的および影響に関する洞察**:
– 直感的には、データが右上に集まっていることから、スポーツにおけるパフォーマンスや指標が全体として向上している可能性を示唆できます。このような傾向が続けば、ビジネスやスポーツ関連の戦略においてポジティブな影響を与えるでしょう。また、外れ値が示している異常なポイントは、個別分析を通じて貴重なインサイトを引き出すことができます。
全体として、このPCAグラフは、スポーツ部門における特定の指標の変動や傾向を捉え、将来的な意思決定や戦略策定に役立つ基礎を提供しています。
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。
