📊 データ分析（GPT-4.1による）
以下に、提供されたWEIスコアデータを基に分析を行います。
### 総合分析
#### 時系列推移
データ全体を通して、**総合WEIスコア**は0.70から0.88の範囲で変動しています。最も顕著なトレンドは**上昇傾向**であり、特に中旬以降にその傾向が強まっています。初めの数日間はやや不安定で異常値が観察されますが、その後は安定して高いスコアが維持されています。特に7月6日から7日が顕著な上昇期であり、スコアが急激に高まっています。
#### 異常値
異常値としては、特に**7月1日から7月5日**にかけて、0.7近辺の低いスコアが頻発しています。これらの背景には、個人のストレスや経済的な不安定さ、社会的な不平等感が影響している可能性があります。また、7月2日の異常値である0.79やそれ以降の高スコア（0.88, 0.87）に関しては、社会的イベントの影響、あるいは集中的な健康キャンペーンや経済刺激策の発表が関連しているかもしれません。
#### 季節性・トレンド・残差
STL分解を通じて明らかにされる季節性は**日毎の周期的な変動**が見受けられるでしょうが、このデータセットから明示的ではありません。ただし、時間帯によるムードの変化を示唆する小さな周期的変動が予想されます。残差成分から察するに、一部の異常値は突発的なイベントや外部要因によるものと考えられます。
#### 項目間の相関
提供されたデータから明らかにされるのは、**社会WEI平均**が個人と比較して高い水準を保っているということです。これは、社会的支援や政策の効果が表れている可能性があります。相関分析を行えば、経済的余裕や健康状態が他の個人ウェルビーイング指標と強く関連していることが予測されます。
#### データ分布
箱ひげ図分析を用いた場合、特に**個人心理的ストレス**や**自由度と自治**の項目は分散が大きく、ストレスは他の値に比べ低い中央値および多くの外れ値が確認できます。これは特定の出来事により個人のメンタルケアが変動しやすいことを示しています。
#### 主要な構成要素 (PCA)
PCA分析では**PC1**が71%の寄与率を持ち、つまりはWEIスコアの主要な変動要因を占めています。この結果は、少数の大きな影響を与える要因が存在することを示唆しています。高いPC1の寄与は、経済状況や健康状態の変動により説明できるかもしれません。
### 詳細項目分析
– **経済的余裕**: 項目ごとの異常値は、7月初めにおける経済的な不安定さや政策変更を示す可能性があります。
– **健康状態**: ここでは健康キャンペーンの影響で一時的にスコアが上昇することがありますが、全体として高スコアを維持。
– **心理的ストレス**: 他の項目と比べてスコアがばらついており、一部の日では顕著な低下が見られます。
– **自由度と自治**: 7月初めと比較すると中旬のスコアはやや改善しており、自治体の取り組みの影響が考えられる。
データを総合すると、提供された期間においてスコアが上昇する背景には、社会的な取り組みや政策の効果が強く反映されている可能性があると考察されます。また、個人の幸福
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
### 1. トレンド
– **実績データのトレンド**: 実績（青いプロット）は、不規則ながらもほぼ横ばいに近いトレンドを示しています。大きな変動はなく、小幅な上下動があります。
– **予測データのトレンド**: 制御予測（青い線）、決定木（緑の線）、ランダムフォレスト（紫の線）は今後の予想を示しており、いずれも横ばいの傾向があります。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 複数の実績データに外れ値が見られ、それらは黒い円で囲まれています。これらは他の日と比べて異常に低いスコアを示しています。
– **急激な変動**: 見当たらず、全体的に安定した動きが見られます。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **青いプロット**: 実績データの表現です。
– **灰色のシェード**: AI予測の不確かさを示す範囲で、データのばらつきを示唆しています。
– **予測線（青、緑、紫）**: それぞれ異なる手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）による予測値を表しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実績データと各予測モデルの出力は、おおまかに同じ範囲にあるが、予測モデルの中では細かな違いが見られます。しかし、全体的には横ばいの予測がされています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **分布特性**: 実績データはほぼ0.7から0.8の間で分布しており、ばらつきは小さいです。
– **相関**: 明確な上昇または下降のトレンドは見られず、予測モデルもそれに一致しているため、データの変動は少ないと言えます。
### 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
– **直感的印象**: 継続的な安定性が示唆され、短期的な大きな変動は期待できないと感じるかもしれません。
– **ビジネス/社会への影響**: スポーツにおけるパフォーマンスの安定が重要であると考えられる場合、この安定したトレンドはポジティブに捉えられる可能性があります。特に、外れ値が少ないことは、予測の信頼性を高め、戦略の計画において安心材料となるでしょう。
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:
以下はこのグラフについての詳細な分析です:
1. **トレンド**:
– 実績のWEIスコア（青い点）は概ね横ばいですが、わずかに増加している傾向があります。
– 予測（縦横の折れ線）はモデルによって異なり、線形回帰は増加を予測し、決定木とランダムフォレスト回帰はほぼ横ばいを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最初の部分に2つの大きく外れたデータ点が見られます。これらは異常値として考慮されており、モデルの予測範囲外にあります。
3. **プロットや要素**:
– 青い点は実際のデータポイントを示し、Xマーキングは予測値です。
– グレーの背景は予測の不確かさの範囲を示しており、信頼区間のようなものです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと3種類の予測モデルがありますが、これらの予測モデルは特定の時点から将来の傾向を異なる方法で示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実際のデータポイントは非常に密集しており、一定の範囲内で変動していることがわかります。
6. **直感的な洞察とビジネス/社会への影響**:
– 実績データが安定している一方で、予測は異なる傾向を示しており、異なる予測モデルを評価する上で興味深い点です。
– このようなデータは、選手のパフォーマンスの安定性や改善の傾向を調べる際に役立つ可能性があります。
– 異常値があることから、管理やメンテナンス（選手の健康状態やトレーニング方法の見直し）における課題を示唆するかもしれません。
この分析を通じて、スポーツの選手パフォーマンス管理やコーチング戦略の改善に関するさらなる洞察が得られるかもしれません。
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:
以下にグラフの分析を示します。
1. **トレンド**:
– 実績値（青いプロット）は、全体的に日を追うごとに上昇しています。これは、スポーツカテゴリの社会WEI平均スコアが向上していることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値（黒い縁の円で囲まれた点）はわずかに存在しますが、実績の傾向に大きな影響を与えるほどではありません。データ全体は比較的安定していると言えます。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績値を示し、一貫して上昇しています。
– 予測値（X印や予測線）は、異なる回帰手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）で予測されています。異なる手法の予測がほぼ同様の水平値を示していることから、現在のトレンドが維持されると予測しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示すもので、今後も安定した状況が続くことが予測されます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各モデルの予測は実績データの上昇を反映しており、一致した方向性を示しています。これにより、予測モデルが実績と整合性を持っていることが確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値の密度は日によってわずかに変動しますが、大きなばらつきはありません。このことから、スポーツカテゴリの社会的影響指標が良好な状態を継続していることを示唆しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– グラフから人間が直感的に感じるのは安定した成長トレンドです。この安定性は、スポーツが社会にポジティブな影響を与え続けていることを示しているかもしれません。
– ビジネスや社会への影響として、スポーツ関連ビジネスは引き続き成長の機会が期待でき、投資やスポンサーシップの拡大が見込めるでしょう。このようなポジティブな傾向は、さらなる市場展開を促進する可能性があります。
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:
### 分析と洞察
1. **トレンド：**
– 実績（青のプロット）はほぼ横ばいであり、大きな変化は見られません。スコアは特定の一定の範囲内に収まっています。
– 予測（直線回帰、水色）は右肩上がりですが、非常に緩やかです。
– 決定木とランダムフォレストの予測（紫とピンク）は、決定木が一定でありランダムフォレストはわずかに上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動：**
– 幾つかの外れ値（黒い丸）が観察されますが、全体の傾向には大きな影響は与えていないようです。
3. **各プロットや要素：**
– 青のプロットは実際のデータを示し、スコアの範囲は0.6〜0.9程度で安定しています。
– 灰色のエリアは予測の不確かさの範囲を示しており、大きなばらつきはないことが窺えます。
4. **複数の時系列データの関係性：**
– 予測モデルは実績に対して安定した予測を行っているようです。
– 線形モデルは予測範囲内で順調にフォローしており、他のモデルはより精度が高まるかを検討できます。
5. **相関関係や分布の特徴：**
– 全体としてスコアは高い値であり、予測モデルは安定して実績を予測できています。
– 外れ値は大きな異常としてではなく、許容範囲で発生しています。
6. **直感的な洞察と影響：**
– このグラフからは、全体として安定した経済的余裕の状態が続いているという印象を受けます。
– ビジネスや社会には、高い予測可能性が示唆され、今後の戦略を安心して立てられる基盤があると評価できます。
– スポーツカテゴリでは、特に大きな変動がなく、経済的余裕の高さが示されています。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は主に0.8から1.0の間に安定しており、特に大きな上昇や下降は見られません。
– 予測データ（線）は、各モデルで異なるトレンドを示しています。線形回帰はわずかに上昇、決定木回帰は横ばい、ランダムフォレスト回帰も小幅な上昇を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値（黒丸）は初期に見られますが、総じて実績の範囲内に収まっています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点が実際の健康状態のスコアを示しており、予測との比較が可能です。
– 灰色の影は予測の不確かさ範囲を示しており、予測の信頼性を判断できます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測データと実績データの間に大きな乖離は見られず、ほぼ一致しているように見えます。
– 各予測モデルの挙動がわずかに異なるため、精度やモデル選択の影響を考慮する必要があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測データの間に強い一致が見られるため、モデルの信頼性が高いと考えられます。
– スコアは全体的に高い範囲（0.8以上）に分布しており、健康状態が良好であることを示唆しています。
6. **直感的な感想と影響**
– 人間がこのグラフを見た場合、健康状態が安定していることに安心感を覚えるでしょう。
– ビジネスや社会的には、この安定性が今後の健康維持やスポーツパフォーマンスの計画に対する信頼性を高める要因と考えられます。
このグラフを基に、スポーツ選手や管理者は健康状態の維持に自信を持ちつつ、予測モデル選定の重要性を再確認することが重要です。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 初期のWEIスコアは安定しており、0.6から0.8の範囲で推移しています。急激に上昇している部分は見受けられません。周期性も特に見られないです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左側の一部に外れ値（黒い縁取り）が見られます。この部分は他のデータポイントよりも低いスコアを示しており、特定のイベントやストレス原因が考えられます。
3. **各プロットや要素の示す意味**
– 青色のプロットは実績を示し、Xは予測結果です。予測は異なる回帰手法で示され、それぞれがWEIスコアの異なる傾向を予測しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示し、初期には実測値をほぼ含んでいますが、その後の予測には一致していません。
4. **複数の時系列データ間の関係性**
– 実績データと予測データが重なる部分があり、予測の精度が確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データポイントが0.6から0.8に集中しており、比較的安定したストレスレベルを示しています。
6. **人間が直感的に感じることと影響**
– 日々のストレスレベルが比較的一定であるため、安定した心理状態が伺えます。
– ビジネス面では、予測精度が向上すれば、より個別的な対応が可能になるでしょう。また、外れ値を特定することで、特殊なストレス要因の探求や対策が可能となります。
全体として、このグラフは心理的ストレスをモニタリングし、特定の状況下での変動要因を理解する助けになるでしょう。
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:
## グラフ分析
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）のトレンドは、7月1日から7月中旬までは安定しています。
– 8月に入ると、3つの予測モデルの予測値が異なります。線形回帰は増加傾向を示しており、決定木回帰は一定、ランダムフォレスト回帰は急上昇して安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月初旬のデータには、いくつかの外れ値（黒い円で囲まれた）が観測されています。これらは通常のパターンから外れたスコアを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データです。
– 赤いバツ印は予測値で、外れ値は黒い円で囲まれています。
– 予測の不確かさは灰色の範囲で示されており、これはxAI/3σで測定されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと予測値の間には一定の変動がありますが、後の予測では線形回帰とランダムフォレスト回帰が異なる方向性を示しており、決定木は変わらず横ばいです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは比較的狭い範囲内に分布していますが、外れ値が存在することから、全体のスコアはやや不安定であ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**
– 一般的に、安定したパフォーマンスが見られるため、一貫性があると評価されます。しかし、予測モデルの違いは、将来の変動を予測する際に非常に重要です。急激な変動を予測するモデルには注目すべきで、パフォーマンスの向上や競争環境への対応に役立つ可能性があります。
– ビジネスやチームマネジメントにおいては、異なるモデルの予測を考慮に入れ、新たな戦略やトレーニングメソッドの導入を検討することが重要です。
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:
## グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 初期には上昇トレンドが見られ、その後は横ばいの傾向にあります。WEIスコアは一定値に達し、持続しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値が数カ所見られ、それらは通常のWEIスコア範囲を超えています。この期間では大きな急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色のプロットは実績データを示し、全体として安定的な推移を示しています。
– 紫色の線は異なる予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）を示し、いずれもほぼ同じレベルでの予測を示しています。
– グレーの範囲は不確かさの幅を示しており、実績データがそ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**
– 実績と予測の間には相関が見られ、各予測モデルは実績のトレンドを追従しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測モデルのデータは強い相関関係を示しています。分布は全体的に高いスコアに集中しており、持続的な公平性の維持を示しています。
6. **直感やビジネス・社会への影響**
– 人間がグラフから直感的に感じるのは、スポーツにおける社会的公平性が高いレベルで安定していることです。ビジネスや社会にとっては、スポーツ分野での公平性が持続的に保たれている点は、参加者や観客の信頼を高める要素となります。また、予測モデルが実績をよく追従していることは、データ分析の精度が高いことを示唆し、今後の計画や方針決定に役立ちます。
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**
– 実績データ（青いプロット）は横ばいです。最初に若干の変動がありますが、その後は比較的安定しています。
– 予測データ（予測モデルによって示される線）は、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰のいずれも一定の高いレベルで横ばいになっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期に数個の実績データが異常値としてマークされています（黒い円で囲まれた青いプロット）。これは、一時的な変動やデータの不正確さ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**
– 青いプロットは実績データを示し、その値が時間と共にどのように変化しているかを視覚化しています。
– 黒い円で囲まれたプロットは外れ値を示します。
– 灰色の陰影は予測の不確かさの範囲を表し、予測の信頼性を視覚化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の結果が表示されています。すべてのモデルがほぼ同じレベルで予測を維持しており、モデル間に大きな差は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの初期変動が見られるものの、全体的に高いレベルで安定しています。予測モデルも同様の水準を維持しているため、実績と予測に強い相関があると見受けられます。
6. **人間が直感的に感じることとビジネスや社会への影響**
– 初期の一時的な異常値が何を意味するのかが重要です。スポーツにおける新しい政策や変化、外的要因（例えば、大会の開催など）が影響している可能性があります。
– 現在の予測では、持続可能性と自治性に関して高い水準を維持しています。これは、関係者にとって安心感を与え、長期的なプランニングに有利です。スポーツ団体や関係者は、現状維持を目標にしつつ、初期の異常値の原因を調査することが望ましいです。
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:
グラフを分析して以下にまとめてみました。
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は、全般的に0.8から0.9程度を中心に分布していますが、初期の方に0.6程度の低いスコアが見られます。
– 予測データ（ライン）は、アルゴリズムによって安定した一定の値を示していますが、ランダムフォレスト回帰（紫のライン）は時間とともに値が若干変動しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 序盤に約0.6付近の外れ値が見られ、その後にスコアが0.8以上に上昇して安定します。
– 他には特に急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績データは青い点で表示され、安定して高スコアを示しています。
– 外れ値は黒い円で囲まれています。
– 灰色の領域は予測の不確かさの範囲を示しています。多くの実績データが不確かさ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**
– 予測データと実績データの間には、大きな乖離はなく、全般的に実績データは予測の範囲内で推移しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは全体的に0.8以上の高いスコアを中心に安定しており、特定の期間に外れ値がありますが、それ以外は予測とよく一致しています。
6. **直感的な洞察および影響**
– スポーツの社会基盤や教育機会において、一定の高水準を維持していることが示されています。外れ値がある時期に何かしらの課題があった可能性がありますが、それ以外は良好な状況です。
– ビジネスや社会への影響として、安定した高スコアは、社会基盤の強化や教育機会の拡大が効果的に行われていることを示唆し、今後も同様のプログラム実施が期待されます。
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:
1. **トレンド**
– 実績データ（青色プロット）は、時間とともに緩やかに上昇し、0.6から0.9の範囲に集中しています。
– 予測データ（紫色線）は横ばいで、将来的には安定する傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部データに外れ値として強調されているプロットがありますが、全体の傾向には大きな影響を与えていません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実績値を示しており、過去30日間の実績を表しています。
– 紫色線は異なる回帰モデルによる予測値を示しています。これらのモデルは一致して予測の安定性を強調しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示し、予測モデリングの信頼区間を提供しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値と予測値はある程度一致しており、モデリングの精度は良好であることが示唆されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– WEIスコアは全体的に密度高く分布し、0.8以上のスコアが多いです。これは社会的共生や多様性の高い状態を示していると考えられます。
6. **直感的な洞察および影響**
– スコアの上昇傾向と高い予測は、スポーツ界における多様性や共生の促進が着実に進行していることを示しています。
– こうした傾向が続けば、スポーツ界のダイバーシティはさらに向上し、より多様な参加者が活躍する場となる可能性があります。これにより、ビジネス面でも新たなマーケットの開拓やスポンサーシップの獲得などの好影響が期待されます。
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:
以下のポイントに基づいて、この総合WEIスコアの時系列ヒートマップを分析します。
1. **トレンド**:
– 日付が進むにつれ、多くの時間帯で色が濃い紫から緑・黄に変わっており、スコアが徐々に上昇していることを示しています。
– 周期的な動きはあまり見られず、全体的な上昇トレンドが目立ちます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に7月1日から4日にかけて、色が濃い紫である時間帯が見られ、これは低スコアを示しています。
– 7月12日の黄色の部分は、急激なスコアの上昇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**:
– 色の濃淡はスコアの高低を表しており、紫が低く、緑や黄色が高いスコアを示しています。
– 時間軸に沿った横方向の色の変化は、特定日時のスコアの変化を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各時間帯のデータは、それぞれの日におけるスコアの変動を示していますが、全体としてスコアの上昇傾向を示しています。
– 今のところ時間帯間の明確な関係性は見られませんが、7月の後半にかけて統一された増加傾向が見られることが特徴的です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 日付が進むにつれてスコアが上昇することから、一定のポジティブな相関関係があります。
– 説明されていない背景要因（例えば、特定イベントの開催）がスコア上昇に影響を与えている可能性があります。
6. **直感的な印象と社会・ビジネスへの影響**:
– このヒートマップを見ると、ユーザーや観客の活動や関心の高まりを示すと考えられます。
– ビジネス面では、これを利用してどの時間帯にマーケティングやプロモーションを展開するかの参考にすることができるでしょう。
– 社会的には、特定の要因がなぜスコアに影響しているのかを更に探究することで、新たなインサイトを得ることができるかもしれません。
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:
以下は、提供されたヒートマップについての分析です。
1. **トレンド**
– 日付が進むにつれて、多くの時間帯でスコアが上昇する傾向があります。特に緑や黄色が増えているため、全体的にパフォーマンスの向上が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 19時と23時に一部の均整が取れていない色、特に濃い青や紫が見られます。これらは通常より低いスコアを示しており、特定の要因（疲労や特別なイベント）によってパフォーマンスが低下したことを示唆しています。
3. **各プロットや要素**
– 色がスコアの高低を示しており、黄色が最も高く、紫が最も低いスコアを示しています。時間と日付によってスコアの変動があり、色の変化を見ることでパターンを追いやすくなっています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 特に7月初旬はスコアが低めで、連休明けや新しいトレーニングの導入後にスコアが再び上昇している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体的に、早い時間よりも18時以降のスコアが高くなる傾向があります。特定の時間に強いパフォーマンスが出やすいことを示しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– スポーツカテゴリにおいて、夕方のトレーニングが有効であることを示唆しています。特に、月初に低調なスタートを切った後にパフォーマンスが向上しているため、従業員やアスリートが調整期間を必要とすることを示しています。このグラフから、人間は準備期間の重要性や、時間帯ごとのパフォーマンス向上策を検討する必要性を感じ取ることができます。
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:
このヒートマップは、スポーツカテゴリーにおける社会WEI平均スコアを30日間にわたって時間帯ごとに可視化したものです。以下にポイントをまとめます。
1. **トレンド:**
– 全体的に、早朝（7時台と8時台）のスコアは時間を追うごとに改善されています。グラフ右側への進みとともに色が黄色に近づいています。
– 比較的午後（16時台から19時台）にかけてのスコアは一貫して高い水準（緑から黄色）を示しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 特筆すべきは、7月1日の16時台から19時台にかけてのスコアが顕著に低い（濃い青から紫）のが見られ、これが外れ値として捉えられます。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 色の違いはスコアの違いを示しており、黄色に近いほどスコアが高いことを示します。
– 同じ時間帯で日を追うごとの色が変わる様子がスコアの変動を表しています。
4. **複数の時系列データ間の関係:**
– 日にちごとに時間帯を通してスコアがどのように変化しているかが視覚化されています。特定の時間帯（特に午後）のパフォーマンスが一貫して高いことから、日中の特定の固定要因が影響を及ぼしている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 午後から夕方にかけてのスコアが安定して高いため、この時間帯が多くのアクティビティやビジネスのピーク時間である可能性があります。
6. **直感的なインサイトとビジネス、社会への影響:**
– ヒートマップから直感的に得られるのは日中、特に午後の時間帯のパフォーマンスが優れているということです。これに基づいて、ビジネスやマーケティング戦略をこの時間帯に集中することで、より効果的なエンゲージメントが得られる可能性があります。
– 7月1日の特異な低スコアに対しては、その原因を特定することで、将来のパフォーマンスの改善につなげることができるでしょう。
このように、時間帯別のパフォーマンスを視覚化することで、重要な時間帯や改善すべき領域を明らかにすることが可能です。
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:
### グラフの分析と洞察
#### 1. トレンド
このヒートマップは相関を示すため、直接的な時系列のトレンドはありません。ただし、特定の項目間に強い相関があるかどうかが見受けられます。そのため、時間を通じて一定の関係がある可能性を示唆します。
#### 2. 外れ値や急激な変動
ヒートマップには外れ値や急激な変動そのものは表示されません。しかし、相関が極端に高いまたは低いペアは注目に値します。
#### 3. 各プロットや要素の意味
– **色の濃さ**が相関の強さを示しており、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ます。
– 特に「総合WEI」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」「社会WEI（公平性・公正さ）」間は極めて高い正の相関が見られます。
#### 4. 複数の時系列データの関係性
時間経過は把握できませんが、30日間のデータに基づく一貫した関係性があり、項目間の持続的な関連性が示唆されます。
#### 5. 相関関係や分布の特徴
– 「個人WEI（心理的ストレス）」「個人WEI（健康状態）」は関連が強く、健康とストレスの関係を反映しています。
– 「社会WEI（持続可能性と自治性）」は、「個人WEI平均」などと高い相関を持っています。
#### 6. 直感的に感じられることと影響
– **直感的知見**: 健康状態と心理的ストレスの間に深い関係があり、一方で社会的な許容性や公正さが全体的な幸福感（総合WEI）に強く寄与していると受け取れるでしょう。
– **ビジネスや社会への影響**: 高い相関を持つ項目同士は、政策決定者や企業が焦点を当てるべき重要分野を提唱する可能性があります。例えば、公平性の向上が個人の幸福度に寄与することが示唆されれば、これを基にした施策が有効である可能性があります。
このような相関分析は、スポーツの分野において選手やチームのパフォーマンス向上、メンタルヘルス支援施策の策定に貢献する可能性があります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– トレンドとしては特に顕著な変動や周期性が見られず、各カテゴリで一定の範囲にスコアが分布している。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「個人WEI（総合成績）」や「社会WEI（生態系整備）」には、外れ値がいくつか存在し、特に低いスコアのデータ点が見られる。
– 「社会WEI（持続可能性と自治体生）」のように、箱ひげ図が比較的スリムであるカテゴリは、スコアの変動が少ないことを示している。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各ボックスプロットのボックス部分は、データの25%から75%までの範囲を示しており、中央の線は中央値を表す。
– 外れ値は、ボックスのひげ範囲外にプロットされている円で示される。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各WEIタイプ間で大きなスコアの差があり、それぞれが異なるスポーツや状況を反映している可能性がある。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– スコアの分布はWEIタイプにより異なり、一定の範囲内で分布しているカテゴリもあれば、外れ値が多いカテゴリもある。
– 一般的に、ボックスが広く高さがあるカテゴリはスコアのばらつきが大きいことを示す。
6. **直感的な感覚とビジネスへの影響**:
– スポーツ分野において、特定の要素（例：「個人WEI（経済的余裕）」）が他と比べて著しく異なるスコアを持つ場合、特定の課題が存在する可能性がある。
– 高いスコアの分布は成功を示唆しており、低いスコアや外れ値の多い要素は改善の余地があるため、ビジネス戦略の見直しが考えられる。
– 直感的には、スコアが安定して高いカテゴリは、関与するスポーツ全体の健康度や競技者の満足度が高いことを示すかもしれない。
このような分析に基づき、特定のスポーツや関連する活動の改善点を見つけ、それを基にした施策を講じることが、よりよい結果をもたらす可能性があります。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **分布の形状**: 点が右上から左下にかけて散らばっています。第1主成分軸上で特に顕著なトレンドはありませんが、第1主成分が持つ寄与率（0.71）から、この軸がデータの最も主要な変動を表していることがわかります。
– **第2主成分**: 上部と下部で点が集まっているが、全体として明確なトレンドは見られません。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 左側の極端に低い位置にあるデータポイント（第1主成分が-0.3付近、第2主成分が-0.2付近）は外れ値の可能性があります。
– **急激な変動**: 特には見られません。
### 3. 各プロットや要素
– **点の密度**: 右側に密集しており、多くのデータポイントが第1主成分の正の方向に集中しています。
– **色や形状**: グラフには色分けされていないため、追加の情報は提供されていませんが、通常は異なるカテゴリを示す際に使われます。
### 4. 複数の時系列データがある場合、それらの関係性
– この場合、全データが30日間の観測を基にしたスポーツ関連のデータですが、個別の日付や時系列を示す要素はありません。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **相関**: 第1主成分の寄与率が高いため、データ全体の変動はこの軸に沿って説明されることが多いです。
– **分布**: 左下から右上にかけての分布は、第1主成分と第2主成分のある程度の相関を示す可能性があります。
### 6. 人間が直感的に感じること、およびその影響
– **直感的な理解**: 多くのスポーツ関連のイベントや指標が右上に集中していることから、この部分の要素が重要である可能性があります。
– **ビジネスや社会への影響**: PCA分析を使って、スポーツイベントの成功要因やパフォーマンスの特徴を理解することができます。たとえば、特定の要素が成績に大きく寄与する可能性があることが示唆されます。
この情報は、スポーツ関連の戦略立案や改良に役立つでしょう。データの背後にある具体的な要因を分析することで、さらなる深い洞察が得られます。
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。
