📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データ分析結果
#### 時系列推移
30日間のWEIスコアは、初期のパフォーマンスがややばらつきがありましたが、特に7月6日以降、全体的な上昇トレンドが見られます。特に7月6日〜7月12日にかけては、スコアが顕著に向上しています（0.86875 から 0.88125まで）。この期間は特定のカテゴリーでポジティブな変化が多く見られるため、全体的な改善が内包されている可能性があります。
#### 異常値
異常値として指摘されたスコアは、例えば7月1日や7月2日の0.72などですが、これらは全体のトレンドにおいて急激なスパイクとして捉えられる部分です。このような異常値は、一時的な社会的要因の変化（イベントや政策変更など）が影響している可能性があります。また、データ収集の誤差やサンプリングの問題も考慮する必要があります。
#### 季節性・トレンド・残差（STL分解）
– **トレンド**: 長期的なスコア上昇傾向が見られ、特に社会的・経済的要因が強く影響しています。
– **季節性**: 特定の週単位での上昇が見られますが、一貫したパターンは明確にはありません。
– **残差**: 突発的なスコアの変動がいくつか確認されますが、小規模です。これはデータ取得の不安定性や外部の突発的要因が考えられます。
#### 項目間の相関
相関ヒートマップにより、特に「個人健康」と「社会持続可能性」が強い相関を示しています。このことは、持続可能な社会環境が個人の健康状態を支えている可能性を示唆しています。一方で、「個人ストレス」と「個人経済的余裕」は逆相関を示しており、経済的安定が心理的健康に寄与する可能性がある点が重要です。
#### データ分布
– **箱ひげ図**: 各項目の中央値は全体において0.75以上の水準を示しており、全体的に安定した平均健康状態を反映していますが、「個人ストレス」の項目では外れ値が見られ、心理的ストレスの変動が大きいことを表しています。
– **外れ値**: データにはいくつかのスコア(特にストレスにおける0.85など)が外れ値として観察されますが、これらは個人の極端な生活イベントや社会的変動によるものである可能性があります。
#### 主要な構成要素 (PCA)
PCA分析による主要な構成要素を見ると、PC1が寄与率0.70で最大の変動要因となっています。この成分は個人および社会の総合的な福祉に関する全体的指数に影響を与えています。PC2は0.08と寄与が低いため、補助的な要素に過ぎず、非常時における一時的要因や特殊な出来事への対応として解釈できます。
### 結論
今回のデータ解析から、WEIスコアは徐々に上向き傾向にあり、特に健康状態と持続可能性の向上が全体の改善を後押ししていることがわかります。一部異常値は、突発的な社会現象やデータ収集の特異性が影響し得るため、今後も継続的なモニタリングと分析が必要です。個人の心理的ストレスを軽減し、全体の福祉指数をさらに改善するためには、経済的余裕の確保や社会的公正のさらなる強化が求められるでしょう。
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:
このグラフを分析しますと、以下の点が挙げられます。
1. **トレンド**:
– 実績（青いプロット）は、最初の1週間程度は緩やかな上昇を見せていますが、その後は横ばいの状態が続いています。
– 予測モデル（ピンク、シアン、紫）は、安定したWEIスコアを示していますが、値は予測手法ごとに差があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値は黒い枠で示されており、特に初期のデータで観察されます。これは不規則な変動や予想外のイベントを示す可能性があります。
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であり、0.8付近で安定しています。
– さまざまな色のライン（ピンク、シアン、紫）は、それぞれ異なる予測モデルの結果を示しています。
– 灰色の領域は、予測の不確かさの範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と異なる予測値の間に違いが見られます。各モデルは異なる手法に基づいており、実績の変動に対する感度が異なる可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは0.75から0.85の間で比較的集中していますが、予測のバリエーションが広がっていることが観察されます。
6. **人間の直感と社会への影響**:
– このグラフを見ると、実績データが安定しているにもかかわらず、予測モデルにばらつきがあることから、実績の維持に対する信頼感と予測モデルの改良の必要性が感じられます。
– スポーツの分野において、予測の信頼性向上はパフォーマンスやファンの期待に応える上で重要であるため、モデルの精度向上が求められるでしょう。
これらの洞察に基づき、モデルの精度向上や外れ値を引き起こした要因の解明が今後の課題となるでしょう。
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:
このグラフはスポーツカテゴリにおける個人のWEIスコアの推移を示す時系列散布図です。以下のポイントについて分析します。
1. **トレンド**:
– 実績のデータ（青いプロット）は、全体的に安定しており、大きな変動は見られません。
– 線形回帰とランダムフォレスト回帰の予測が右側で上昇していますが、決定木回帰の予測は横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値が1点（黒い丸で強調されています）見られますが、全体的なプロットの中では目立った異常ではないようです。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青のプロットは実績データを示し、赤いプロットは予測結果の位置を示しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 線形回帰とランダムフォレスト回帰の予測が実績を超えて上昇していることから、これらのモデルは未来のパフォーマンスを楽観視している可能性があります。
– 決定木回帰は保守的な予測を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは、一定の範囲内に固まっており、大きな変動やトレンドは特に見られません。
6. **人間の直感および影響に関する洞察**:
– スポーツパフォーマンスが安定して維持されていることを示唆しています。しかし、一部の予測が高い将来のパフォーマンスを期待していることから、そこに興味や期待が生じる可能性があります。
– 予測の不確かさを示す領域から、不確実性が存在することも示され、さらなるデータやモデルの改善が影響を及ぼすかもしれません。
全体として、このグラフはデータの安定性と予測におけるモデル間の違いを明確に示しており、スポーツパフォーマンスの評価や計画に影響を与える可能性があります。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 7月1日から始まり、7月初旬にかけてWEIスコアは上昇し、その後横ばいになっています。全体的には安定したスコアが続いています。
– 予測ライン（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）はすべて平坦で、一定のステージを示しており、短期的に変動が少ない予測を示唆しています。
2. **外れ値と急激な変動**
– グラフの左側にいくつか異常値として示されたプロットがあり、これが予測の不確実性を伝えています。これらの点は、通常の範囲から外れた動きを示す可能性があります。
3. **プロットや要素の意味**
– 青い実績点が実績AIを、黒い円で囲まれた点が外れ値を示しています。
– 背景にある灰色の範囲は、予測の不確かさの範囲を示しており、予測がどの程度信頼できるかを視覚的に示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと様々な予測モデルの結果が比較されています。モデル間で大きな分岐はないため、予測自体の信頼性があると見なせます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの分布はクラスタリングされており、一定の安定性があることが示されています。予測モデルもそれに合わせた形で一定の予測範囲を維持しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– グラフから、全般的にWEIスコアは安定しているため、競技やパフォーマンスにも大きな変動がないと考えられます。この安定性は、スポーツイベントの運営や関連するビジネス活動にとって良好な状況を表すかもしれません。
– 外れ値については、予期しない要因やタイミングがスポーツに影響を与えている可能性があり、注意が必要です。
このグラフは、データが安定しており、モデル間の予測が一貫していることから、予測の信頼性が高いという見方ができるでしょう。ビジネスや計画において安心感をもたらすかもしれません。
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**
– 実績データ（青いプロット）は、比較的一定値の周りでのフラットな動きを示しており、特に大きな上昇や下降のトレンドは見られません。
– 予測データ（線）は、いずれもほぼ横ばいですが、ランダムフォレスト回帰（ピンクの線）はわずかな上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データには一部の外れ値が観察され、その点は黒い丸で示されていますが、全体としてはデータの密度が高い部分に集中しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績のWEIスコアを示しており、実データの状況を表現しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさの幅を示しており、予測の信頼区間を提供しています。
– 各予測手法により色分けされた線は、将来的なスコアの予測を示しています。
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は時間的には接続されていますが、予測は実績に基づいているたため、その精度や変動幅が異なります。
– 実績データの後に続く予測データは、実績のトレンドを考慮しつつも、独自の線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰による予測を行っています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは密に集中しており、大きな変動や分散は見られません。予測不確かさの範囲も同様の傾向を維持しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– WEIスコアがこの期間で安定しているため、スポーツ関連の経済的余裕には短期間での大きな変動は統計的に予測されていません。
– この安定性は、スポーツ業界の経済状況が健全に推移していることを示唆できます。しかし、外れ値の存在は注意を要し、特異な要因が経済状況に影響を及ぼす可能性があるため、そうした要因の分析が重要です。予測モデルを利用すると、見落とされがちな短期的な変動の原因を特定しやすくなります。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 実績（青のプロット）はおおよそ横ばい状態ですが、7月上旬に一時的に低下しています。その後、0.7〜0.9の間で安定しています。
– 予測（ランダムフォレスト回帰）では、最初は急上昇し、その後安定しています。
– 線形回帰の予測は一貫して0.8をキープしています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月の始めに異常値（黒い円で囲まれた青いプロット）が観測されていますが、短期間で回復しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実データを示し、通常の健康状態を測定しています。
– 異常値は黒い円で特定されています。これらは健康状態が通常の範囲を逸脱していることを示しています。
– ランダムフォレストと決定木の回帰予測は、さまざまなモデルの予測を表しており、それぞれ独自の挙動を持っています。
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では、最初は実データよりも低い予測をしていますが、徐々に実データと一致または上回るように変化しています。
– 決定木回帰は一貫して実データと整合しており、過度な変動はなく安定しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測データは全体的に高めのスコアを維持しており、実データが予測モデルにある程度追従していることが示唆されています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– グラフを見ると、7月上旬の急激な健康状態の低下が目立ちますが、迅速に回復しているため、全体的な健康状態には大きく影響しなかったと考えられます。
– モデルの予測が実績とほぼ一致または上回るため、今後の健康管理において有効な画期的手法として応用される可能性があります。このようなモニタリングは、アスリートや一般の人々の健康維持に役立つ可能性があります。
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:
## グラフの分析
1. **トレンド**:
– 実績（青色の点）は最初の数日間で上昇傾向を示していますが、その後は比較的安定した水準で推移しています。
– 予測値（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）については、ランダムフォレスト回帰のみが途中から上昇し、その後は横ばいになっています。他の予測値は一定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最初の期間にいくつかの外れ値（黒で囲まれた点）が見られます。これらは通常とは異なる状況を示している可能性があります。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青い点: 実績のWEIスコア。
– グレーの範囲: 予測の不確かさ（信頼区間）を示しています。
– 線の色: それぞれ異なる予測モデル（線形回帰、水色; 決定木回帰、マゼンタ; ランダムフォレスト回帰、紫色）を示しています。
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比較が行われており、予測のモデル間に若干のばらつきがありますが、実績データとの合致度合いを検討することができそうです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは序盤で変動が起き、その後は予測区間内で安定しています。予測モデルは実績データを一定の範囲でカバーできていますが、ランダムフォレストモデルが他のモデルよりも実績の変動に近いトレンドを示している可能性があります。
6. **直感的かつビジネスや社会への影響**:
– 実績データが予測モデルの範囲内に収まっている場合、このモデルは心理的ストレスの動向予測に対して信頼できることを示唆します。
– 外れ値や急激な変動の原因を調査することで、ストレスに影響を与える要因を特定し、スポーツ選手やチームのパフォーマンス向上につなげることが可能です。また、このデータは選手の精神的健康をモニタリングし、早期介入を行うためにも有益であると言えます。
このように、可視化されたデータは実績と予測の精度を視覚的に比較可能にし、心理的ストレスの管理と改善につながるインサイトを提供しています。
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:
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は7月1日から約2週間にわたり比較的安定しており、WEIスコアが0.6から0.8の範囲で変動しています。
– ランダムフォレスト回帰モデル（紫の線）は緩やかな上昇トレンドを示しています。一方で、線形回帰モデル（赤の線）と決定木回帰モデル（シアンの線）は横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかのデータポイントが外れ値としてマークされています（黒い円で囲まれた点）。これらは、通常の変動範囲を超えたスコアを示しています。
3. **プロットや要素の意味**
– 青い点は実際の実績を示し、各点が1日のデータを表しています。
– 黒い円は外れ値を示し、異常なデータ点を強調しています。
– グレーの領域は予測の不確かさを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと異なる回帰モデルの予測結果を比較することで、多様な視点からデータを理解することができます。例えば、ランダムフォレストモデルはより長期的な上昇を予測している一方、他のモデルは安定を保っている。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは0.6から0.8の範囲で密度が高く、標準的な変動範囲で動いています。外れ値が存在するものの、全体としては一定の範囲に収まっている。
6. **直感的に感じることと影響**
– スポーツにおける個人のWEI（自由度と自治）のスコアがこの範囲で安定していることは、個人のパフォーマンスが一貫していることを示唆します。ただし、外れ値の存在は、特定の事象（例えば怪我や特別な試合）が影響を与えている可能性があります。
– ビジネスや社会に対しては、AIによる予測モデルがパフォーマンスの変動を予測し、スポーツマネジメントや選手育成に役立つ可能性があります。各予測モデルの違いを理解することで、より精度の高い戦略を立てることができます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド:**
– 実績データ（青い点）は、期間の初めに0.6のスコアから徐々に上昇し、最終的に約0.9で安定しています。
– 上昇トレンドが見られ、新しいバランス点に達する兆候が示されています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 2つの点が異常値として認識されており（黒い丸）、突然の変動を表しています。これらは出力のばらつきやモデルの誤差を示唆している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 青い点は実績データを示し、実際の公平性スコアとして見ることができます。
– 灰色の領域は予測の不確かさ範囲を示しており、予測モデルの信頼性の限界を示します。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 3つの予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）があり、それぞれが異なる今後のスコア傾向を示唆しています。ただし、精度や予測値には大きな差異があります。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績データは時間とともに上昇しており、精度が向上していることが示されています。
– 各モデルは異なる結果を示しているため、モデルの選択が予測精度に影響を与えることを示唆しています。
6. **直感的な洞察と社会への影響:**
– 実績スコアの向上は、スポーツの公平性や公正さが時間とともに改善されていることを示しています。これは、社会的な施策やルールの見直しが有効に機能していることを示す可能性があります。
– 異常値は、一部の日付での不測の事態やイベントを示唆し、それが公平性の評価に大きく影響した可能性があります。
– 組織や政策決定者は、これらの変動を考慮して改善策を導入し、公平性・公正性のさらなる向上を図ることが期待されます。
全体として、このグラフはスポーツジャンルにおける公平性評価の時系列変動と予測モデルの有用性を示しており、政策や運営の改善に貴重な洞察を提供します。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青いプロット）は、初期には0.8から0.9の間で概ね安定しています。
– 時間の経過と共に、予測データ（紫やピンクの線）は1.0付近で安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データには外れ値とみられるデータポイントがあり、特に初期のいくつかのデータポイントが重点範囲から外れています（黒丸で囲まれた箇所）。
– 予測の不確かさ範囲（灰色の領域）は広がっており、特に前半で不確実性が大きいことを示しています。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績データを示しており、データの分布と変動の程度を表しています。
– 紫とピンクの線は、異なる予測アルゴリズム（線形・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**
– 実績データは全体的に0.8–0.9で横ばいですが、予測データは時間の経過とともに安定し、高い予測値が示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値は変動が見られるが、全体としては予測値とおおむね一致しています。
– 不確かさの範囲が狭まっていることから、モデル精度が時間とともに向上していることが考えられます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– スポーツカテゴリーにおけるこのスコアは、持続可能性と自治性を測定する重要な指標として活用されています。初期には不確実性が高く不安定でしたが、予測モデルの精度が向上して安定した予測を提供していることは、オペレーションの効率性向上や戦略計画において有利になる可能性があります。
– スコアが高いことは、持続可能性と自治性の観点から見て非常に有利であり、関係者が自信を持って判断を下すことができる基盤となるでしょう。与えられたデータを用い、新たな改善策や介入を計画することが可能です。
これらの分析を元に組織は将来の戦略を設計し、持続可能な成長と改善を目指すことができます。
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
1. **トレンド**
– 実績のプロット（青い点）は、全体的に0.8前後で安定しており、特に強い上昇や下降のトレンドは見られません。一部のデータが0.6付近の低い値を示しますが、ほとんどのデータは高いスコアを保っています。
– ランダムフォレスト回帰（紫の線）は、上昇傾向を示しており、時間が経つにつれてスコアが徐々に上がる予測をしています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青いプロットにはいくつかの外れ値が存在し、0.6付近やそれ以下のスコアを示していますが、これらは他のデータと比べて少ないです。
– 外れ値は、予測の不確かさ範囲（グレーの範囲）内に収まっており、既存の範囲から大きく逸脱するほどではありません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロット：実績のデータを示します。
– 赤い「×」：予測されたデータを示しますが、グラフには表示されていません。
– 黒い円：外れ値を示します。
– グレーの範囲：予測の不確実性を表し、データが予測の信頼区間内に収まっているかを視覚的に示します。
– 独立した3本の予測線は、それぞれ異なるアルゴリズムによる予測手法を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実際のデータと予測データはおおむね一致しており、実績データの変動は予測の信頼区間内に留まっています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測の間には高い相関が想定されますが、幾つかのデータポイントが予測から外れていることを示唆しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– WEIスコアが高い数値を維持していることは、スポーツ分野における教育機会や社会基盤が安定していることを示唆します。
– ビジネスや社会への影響として、このような安定した基盤はスポーツ関連の教育プログラムやインフラの充実に寄与する可能性があります。ただし、外れ値や不確実な予測には注意を払い、リスク管理が必要でしょう。
全体として、このデータセットは、スポーツ分野の社会基盤と教育機会が安定していることを示唆しつつも、一部で改善の余地があることを示していると考えられます。
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:
このグラフについて、以下の点に注目した分析を行います。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は、期間中、横ばいまたはわずかに上昇しています。
– 予測（紫と水色の線）は、帯状に横ばいを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値とされるプロットがいくつか見られます（黒い円で囲まれた点）。
– 急激な変動というよりは、安定した期間の中に異常がある形です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績のデータポイントを示しており、特定のパターンを形成しています。
– 灰色の帯は予測の不確かさの範囲を示しており、実績とのズレの程度を視覚的に示します。
– 線の色は異なる予測手法を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測と実績のデータが比較されており、予測は実績データに対して適度に正確であることが示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは予測の範囲内に大部分が含まれています。これは予測の精度がある程度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に関する洞察**:
– 認識されるトレンドが安定しているため、関連する取り組みが継続されていることが見受けられます。
– 異常値が確認されることから、特定のイベントまたは状況がこの時期に影響を与えた可能性があるため、その原因を追求することで、さらなる改善につながる可能性があります。
– ビジネスや社会的観点からは、現状の維持が期待されるが、予測モデルの精度向上が今後の課題となるでしょう。
グラフは、スポーツにおける社会的な多様性や自由の保障に関するデータを踏まえた予測と実績の乖離を視覚化しており、今後の取り組みにおいて参考となる情報を提供しています。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 色が濃い青から明るい黄緑へと変わっており、時間が経つにつれてWEIスコアが全体的に上昇している傾向が見られます。
– 特に朝の時間帯（7時から8時）、夕方以降の時間帯（19時以降）のスコアが高くなる傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 19時から23時にかけて比較的明るい色が多く、特に7月11日には黄色に近い色が出現し、急激なスコアの上昇が示されています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色が濃いほどスコアが低く、明るいほどスコアが高いことを示しています。
– 特に、スコアが高い時間帯では、スポーツ活動が活発化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**
– 明確な日毎のパターンが見て取れますが、日をまたいだ連続した周期性は観察されません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各日でスコアが高い時間帯が似通っており、特定の時間帯（例えば、19時から23時）が特に活発である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**
– このヒートマップからは、特定の時間帯にスポーツ活動が集中していることが直感的に感じられます。これにより、その時間帯に関連するビジネスチャンス（スポーツ施設の利用、器具の販売など）が見込まれるかもしれません。
– 夕方以降のスコアの上昇は、仕事終わりの活動として人気がある可能性を示唆しています。これを受けて、関連サービスの提供時間帯を調整することで、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:
グラフを基にした分析は以下の通りです：
1. **トレンド**:
– 15時と16時の時間帯におけるスコアは、概ね安定しており、明らかな上昇や下降トレンドは見られませんが、16時は7月4日に低下しています。
– 19時の時間帯は7月1日から3日にかけての値がやや高くなっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 16時の7月4日のスコアは最も低く、これは外れ値として捉えることができます。
– 15時や16時で7月の初めから継続して高いスコアが観察されますが、16時は後半にかけてスコアが持ち直しています。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 色の変化がスコアの変化を示しており、色の濃淡がWEIスコアの高さを視覚的に表しています。紫や青は低スコア、黄や緑は高スコアを示しています。
– 日付ごとの変動がはっきりとわかる配置です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 全体的に、時間帯による明確なスコアパターンは見られませんが、16時と19時のスコアは時折相関しているように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 15時、16時、19時の間での明確な相関やパターンは見受けられませんが、特定の日付や時間帯ではスコアの波形などの関連が出現する可能性があります。
6. **直感的に感じること、およびビジネスや社会への影響**:
– 紫や濃青の時間帯は、パフォーマンスの低下を示唆している可能性があり、その時間帯に対策を講じることで改善が可能です。
– 安定した高スコアの日が見られるため、その時間帯や要因を特定し、再現することが競技やトレーニングにおいて重要です。
– ヒートマップにより、視覚的にパフォーマンスの波や外れ値が分かりやすく、意思決定や戦略策定に役立つツールとなります。
これらの洞察を活かし、特定の時間帯のパフォーマンス改善や、成功要因の見極めを行うことが重要です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 全体として、時間帯により異なる傾向が見られます。特に、19時台は7月6日以降に明るい色（高いスコア）が続いており、これは大きな上昇トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 19時台において、7月1日は非常に低いスコア（暗い色）で、これは外れ値の可能性があります。その後急激にスコアが上昇しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色のグラデーションが示すのは、時間ごとの社会WEI平均スコアの高さです。明るい黄色に近いほどスコアが高く、濃い紫に近いほどスコアが低いことを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各時間帯でのスコアが日により異なり、特に16時と19時台でのスコアの変動が顕著です。しかし、8時台の変動はやや限定的です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– スコアは時間帯によって異なる傾向を示しています。特に19時台が他の時間帯と比べて変動が多いことは、活動がその時間に集中している可能性を示唆しています。
6. **直感的に感じることとビジネスや社会への影響**
– 19時台のスコアの上昇は、この時間帯にスポーツ関連の活動や視聴が多いことを示唆しており、ビジネスとしてはこの時間帯に広告を出すことが効果的だと考えられます。また、低スコアだった日からの改善が見えることから、イベントや試合が影響を及ぼした可能性があります。
グラフ全体から、時間帯別にユーザーの関心や活動が異なり、特に19時台の動向が顕著であることが見て取れます。この情報を戦略的に活用することが、ビジネスやマーケティング施策において重要になるでしょう。
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:
この相関ヒートマップから、以下の洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– ヒートマップ自体は時系列データを扱っていないため、上昇、下降、周期性は見られません。しかし、相関関係によっていくつかの項目が結びついていることが分かります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 相関の度合いにおいて特に目立った外れ値は見られませんが、相関が非常に低い項目（例: 経済的余裕と自由度と自治の0.12）があり、これが他と比べて異質です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡は相関の強さを示しています。赤に近いほど相関が強く、青に近いほど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**:
– 時系列データ自体は示されていないため、ここでは各項目間の相関性に注目します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 主に「総合WEI」が多くの項目と強い正の相関（0.74以上）を持ち、特に「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」との相関が高い（0.91）です。
– 「個人WEI（経済的余裕）」は他の多くの項目と比較的弱い相関を持っています。
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**:
– 「総合WEI」と社会的な項目が強く結びついているため、スポーツが個人だけでなく社会的な要素にも広範に影響を及ぼすことが示唆されます。
– 「経済的余裕」や「自由度と自治」が比較的独立しており、これらの項目を改善するためには他の要因と異なるアプローチが必要である可能性があります。
この相関ヒートマップから、人々はスポーツがどのように社会に影響を与えるかを定量的に理解することができ、組織や政策立案者は特定の項目を強化することで総合的な効果を得やすくなることが示されています。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 各WEIタイプについて明確なトレンド（上昇や下降）は見られませんが、各ボックスプロットが横に並んでいるため、一定の分布が保たれているようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかのカテゴリ（たとえば、「個人WEI（社会関係）」や「個人WEI（自由度と自立）」）で外れ値が確認できます。これらは極端なスコアを持つケースにより生じたものです。
3. **各プロットや要素**
– ボックスプロットの幅や中央値の位置から、スコアのばらつきや中心傾向が確認できます。「総合WEI」や「社会WEI（共生・多様性・自由の尊重）」は特に中央値が高く、ばらつきが小さい状態を示しています。
– 色の違いはカテゴリの区別を示しており、スコア分布の比較に役立ちます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 資料には30日間のデータが含まれているため、WEIタイプごとにデータが集計されています。ただし、このグラフ単体では時系列分析はできません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各WEIタイプのスコアの中央値が一定以上のエリアに集中していることから、全般的に高いスコアを持つことがわかります。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 高い中央値を持つカテゴリ（例：「総合WEI」）は、一般的に高く評価されています。一方で外れ値が多く見られるカテゴリは、改善の余地があるかもしれません。
– スポーツ分野において、異なるWEI指標のバランスやその向上が重要な課題であり、関係者の注目を集める要因となるでしょう。
### まとめ
この箱ひげ図は、スポーツカテゴリにおけるWEIスコアの分布を視覚的に示しており、どのカテゴリが優れているか、または改善が必要かを直感的に理解するのに役立ちます。データ分析に基づいた改善策を講じることで、スポーツ界全般の成長につなが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:
このグラフは、スポーツカテゴリにおけるWEI構成要素の主成分分析（PCA）の結果を示しています。それでは、以下のポイントに基づいて分析を進めます。
1. **トレンド**:
– 明確な上昇や下降のトレンドは見られませんが、第1主成分において正の方向にプロットが集中している傾向があります。
– 全体的には、第1主成分軸に沿った分布が広がっています。主成分の説明力を見ると、70%ということから第1主成分がデータバリアンスの大部分を説明していると考えられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左下に離れているプロットが数点見られます。これらは外れ値として考えられ、特異なケースを示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– プロットは2次元空間に配置されており、各プロットは個々のデータポイント（おそらく、参加者や試合）を表しており、主成分の寄与率が示されています。
– 色や密度の変化は見られず、すべてのプロットは均一に描かれています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データについての情報は直接読み取れませんが、30日間のデータで得られた特徴が反映されていると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分が0を中心に幅広く分布しており、第2主成分については狭い範囲で分布しています。これは、データの変動が主に第1主成分によって説明されていることを意味します。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– スポーツのパフォーマンスや結果の多様性が広範囲にわたっていることから、多様なスタイルや戦略が存在していると直感的に理解できます。
– 外れ値のデータは特定の選手や試合が特異なパフォーマンスを示した可能性を示唆しています。それによって、新たな戦略の発見や、特定の要素が影響を与えていることを特定することができるかもしれません。
– ビジネス面では、これらの分析を活用することで、特定のパフォーマンス要因を改善し、スポーツチームの効率を向上させたり、新たな人材を発見する手助けとなり得ます。
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。
