📊 データ分析（GPT-4.1による）
以下にデータ分析の結果を示します。
### 時系列推移
2025年7月1日から2025年7月13日までのデータを見ると、総合WEIスコアは、7月1日の0.72から始まり、段階的に上昇しています。最初の数日は安定的な時期もありますが、特に7月6日以降は急激な上昇が観察され、最終的には7月10日から11日に最高点に達しています。この上昇傾向は、個人の生活状況の改善や社会的環境の変化によるものである可能性があります。
### 異常値
– **2025-07-02**では総合WEIの0.70や0.79という異常値が見られ、急激な変動が指摘されます。これは、この日あたりに、特定のイベントやニュースが発生したことを示唆している可能性があります。
– **心理的ストレス**に関して、7月5日のスコア0.5は注目すべき異常値です。これほど低いスコアは短期間での精神的負荷が軽減されたことを意味するかもしれませんが、詳細な背景分析が必要です。
### 季節性・トレンド・残差
STL（Seasonal-Trend decomposition using Loess）分解の詳細な結果は示されていませんが、一般的な傾向としては上昇トレンドがあります。一時的な下降や高騰も見られるものの、全体的には状況改善が続いていると考えられます。季節的要因は特定されていませんが、観察された急変動は残差に起因する一過性のものである可能性があります。
### 項目間の相関
個人の健康状態、経済的余裕、心理的ストレス、それに対応する社会の公平性や持続可能性は、全体のWEIスコアに強く関連しているようです。相関ヒートマップでは、特に**健康状態**と**心理的ストレス**、**経済的余裕**が個々のWEIスコアに大きく影響していることが期待されます。
### データ分布
箱ひげ図による分析は実施されていませんが、個人の経済的余裕と健康状態において時折異常値が見られます。特に、健康状態のスコアが日によって大きく変動していることから、集計期間中に大きな生活変化や出来事があったと考えるのが妥当です。
### PCA分析からの考察
主要な構成要素の寄与率において、PC1が0.70を占めることから、WEIスコアの変動の大部分は単一の要因（おそらく社会全体の持続可能性や共生への取り組み）が影響していると解釈されます。PC2の寄与率が0.08と小さいことから、他の要因は補完的な役割を担っている可能性が高いです。
### 総括
分析したデータからは、全体的なWEIスコアの上昇が確認できますが、一部の日においては急激な変動が見られることから、その原因を探ることが重要です。特に社会基盤の変化や個人の健康システムへの影響が大きいと考えられます。このような分析をもとに、さらに詳細な要因分析と施策の構築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:
以下の点について、グラフの分析と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 初期の期間（左側）では、データ点（青いプロット）が安定しており、横ばい状態です。
– 180日目を過ぎたあたりから、緑色の前年データが出現しており、こちらも一定のトレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最初のセグメントで、黒色で囲まれた異常値がありますが、範囲内に収まっています。
– 紫色の線（ランダムフォレスト回帰）が少し上昇していますが、それ以外の予測モデルとの食い違いはそれほど大きくありません。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実測値を示しています。
– 緑色のデータは前年のデータであり、季節的なパターンの可能性を示唆します。
– 予測モデル（異なる色の線）は、将来の動向を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データは異なる予測モデルの範囲内に収まっており、予測モデルが一貫していることを示します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体として、実績データとの予測モデル間に大きな乖離は見られず、相関があると感じられます。
6. **直感的な洞察とビジネス/社会への影響**:
– 安定した実績があり、今後の予測も安定しています。特に異常値が管理されているため、安心感があります。
– スポーツ業界において、予測されるトレンドが継続するようであれば、戦略的な計画を立てやすくなります。
– 予測モデルの精度を監視しつつ、どのモデルが実績に近い成果を挙げているかを分析することで、より正確な意思決定ができます。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– **実績（実績AI）**: 2025年の中盤には比較的安定し、高いWEIスコア（0.7〜0.8）の範囲で推移しています。
– **前年（比較AI）**: 同様に、安定しており、グラフの左側で密集しています。
– **予測**: 複数のモデルが使われており、特にランダムフォレスト回帰が後半で急激な上昇を予測しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年中盤にいくつか異常値が観察され、それが予測範囲外であることから、特異なイベントが発生した可能性があります。
3. **プロットや要素の意味**
– **実績（青）**: 過去のデータ。
– **予測（赤）**: 将来の可能性として示された値ですが、実績に比べ不安定。
– **前年度（緑）**: 安定したパターンを示しています。
– **異常値（黒で囲まれた円）**: データの異常点を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 複数の予測モデルが用いられており、一般的なトレンドは一致していますが、ランダムフォレスト回帰が他の方法よりも高い値を予測しています。
– 線形回帰モデルは比較的保守的な予測をしています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と前年が高い相関を持っているようであり、ある程度の安定性を示しています。
– 予測は分散が大きく、特にランダムフォレスト回帰と決定木回帰に大きな違いがあります。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– WEIスコアはおそらくパフォーマンスや影響力を示しており、データの安定性はその持続性を示唆しています。
– 異常値や急激な変動の原因を探ることで、今後の戦略立案が効果的になる可能性があります。
– 不安定な予測は意思決定においてリスク要因を示すため、慎重なアプローチが求められるでしょう。
これらの点を考慮に入れることで、データドリブンな意思決定が促進され、スポーツにおける戦略的優位性が得られ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:
Based on the graph provided, here is an analysis focusing on the requested points:
1. **トレンド**:
– グラフの前半（2025年7月から2025年11月）では、WEIスコアが約1.0の値を維持しています。この期間には極端な上昇や下降は見られません。
– 2026年6月以降に新たにデータが出現し、スコアが大きく下がっていますが、こちらもまたほぼ一定の値を保っています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– WEIスコア1.0近辺に位置する異常値（○で囲まれた点）がいくつか見られますが、全体として異常な変動は観測されません。
– 2026年06月01日からデータが分断され、スコアの水準が大きく変わっています。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青い点（実績AI）は予測データの実際の結果を示しており、グレーの囲いで示されている予測の不確かさ範囲内に収まっています。
– 緑の点（前年）は過去のデータを示し、時系列的な比較が可能です。
– 紫色の線は、さまざまな回帰方法（線形、決定木、ランダムフォレスト）による将来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密接にリンクしていますが、特に説明する相関性は視覚的には示されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 前半のデータが水準1.0近くで安定しているのに対し、後半のデータは0.8以下にシフトするパターンが見られます。
6. **直感的な感想とビジネス/社会への影響**:
– 最初のデータ区間では、高水準が維持されているため、安定したパフォーマンスを示していますが、後半の急激なスコアシフトは何らかの影響（例えばルールの変更や評価基準の再設定）を示唆している可能性があります。
– もしこのスコアがスポーツチームや選手のパフォーマンスを表すものであるならば、後半のスコア低下は戦略の見直しやトレーニングの改善が必要となるでしょう。
考慮すべき点としては、データの急激なシフトによる影響を理解し、予測モデルの精度を上げるためのさらなる分析が求められます。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– グラフは360日間のデータを示しており、最初のデータ（過去）と最後のデータ（予測）に着目できます。現在の実績データ（青色）は全体としてほぼ一定の範囲内にありますが、新しい予測（緑色）はそれよりも若干上昇傾向にあるようです。このことから、WEIスコアが上昇していく可能性が示唆されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 最初の部分に黒い円（異常値）があり、この時点で異常なデータが発生していることを示しています。
3. **各プロットや要素**
– 青（実績AI）は過去の実データを示し、予測モデル（異なる色: ピンク、紫、緑、青）は未来の予測を示しています。
– 緑色の予測は比較的安定しており、教育されたAIが安全なスコア予測を提供してい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**
– 予測のための複数のモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が使用され、それらが大きく乖離していないことから、予測結果はおおよそ信頼性があり、比較的一貫しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 予測のバリエーションが小さいため、全体としてモデル間で高い相関があると考えられます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– このグラフから直感的に見えるのは、WEIスコアが今後上昇する予測がされており、スポーツ関連の活動や市場が経済的に好転する可能性があります。スポーツビジネスにとってはプラスの影響が期待されるでしょう。
– 異常値は管理や改善の課題が残されていることを示しており、将来的なリスク管理の見直しが必要となる可能性があります。
全体的に、データはポジティブな方向を示唆しており、戦略的な意思決定に役立ちそうです。
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:
## グラフの分析
### 1. トレンド
– **全体的な動き**：最初の期間（2025年7月から2025年11月頃）でWEIスコアは0.8から1.0付近まで上昇しているように見えます。その後、データは次の期間まで空白があり、再び観測されるのは2026年6月から7月です。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**：初期の段階でいくつか外れ値（黒い〇）が確認できますが、全体のトレンドを大きく変えるものではありません。
– **急激な変動**：グラフ全体で急激な変動は見られません。
### 3. 各プロットや要素
– **実績（青い点）**：観測された実際の数値です。
– **予測（赤い点）**：将来的な数値の予測を示していますが、グラフには実際の予測点が示されていません。
– **前年（緑の点）**：去年における数値を示しています。
– **予測手法の範囲**：予測の不確かさを示す範囲が灰色で示されています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 時間の進行に伴うスコアの変化により、前年のデータと実績値を比較することで、一年での改善が見られることが示唆されています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 特に顕著な相関やパターンは示されていませんが、一般的に最初と最後のデータ間での差異を比較することができます。
### 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
– **直感による理解**：人々は初期の上昇トレンドと前年との比較によって健康状態の改善を感じ取る可能性が高いです。
– **ビジネスや社会への影響**：このデータはスポーツ選手のトレーニング効果測定や健康状態のモニタリングに有効であり、また改善の機会を見つけるために使用される可能性があります。予測手法を用いることで、将来のパフォーマンス向上に役立てられるかもしれません。
このグラフは、個人の健康状態の推移を明確に示すものであり、予測モデルの改善によってさらに正確な健康管理が可能になることを示唆しています。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– 現在のデータのトレンドは、左側のデータが主に集中しているように見えます。具体的な期間中、特に明確なトレンドはなく、横ばいな状態が示されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフにはいくつかの外れ値が見られる（黒の丸）。これらは一般的なデータポイントから大きく逸脱しており、特に注目すべきです。
3. **各プロットや要素**
– 青色のプロットは実績値を示しており、過去のストレスレベルのパターンを表しています。
– 赤い「X」は予測データであり、将来的なストレス値を推計したものです。
– ピンクや紫の線は異なる回帰モデルによる予測を示しており、特定の将来の予測範囲を提供しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測のデータには相違があります。異なる回帰モデルの予測（線）によって、将来のストレスレベルに関するさまざまなシナリオを描いています。これにより異なる予測手法がどの程度一致するか、または乖離しているかを観察できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– グラフ全体を見ると、左側には実際のデータが集中し、右側には予測データがある。これにより時系列の進行に伴うストレス値の変化が視覚的に示されています。
6. **人間の直感と社会的影響**
– このグラフを見た時、人々は不安を感じるかもしれません。特に外れ値が示すストレスピークは個人やチームの調子に大きな影響を与える可能性があります。
– ビジネスやスポーツの領域では、こうしたストレスレベルの変動はパフォーマンスに直接影響を及ぼすため、監視が重要です。
全体として、このグラフは心理的ストレスの時系列データを示し、外れ値や予測によって個人のメンタルヘルスに対する警告や予防措置を可能にします。これらのデータは、ストレス管理やパフォーマンス向上のための戦略を策定するための重要な基盤となるでしょう。
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:
以下のポイントに注目して分析を行います：
1. **トレンド**:
– 実績のデータ（青いプロット）は初期段階でほぼ横ばいであり、0.6から0.9の間を推移しています。
– 予測データ（緑色のプロット）は後半で一貫して高いスコアを示しており、ある程度の一貫性を持った上昇傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフの初期時点で異常値（黒い円）が見られ、この時点でのデータの予測や実績に対する特異なイベントが示唆されています。
– ランダムフォレスト回帰の予測（紫色の線）が大きく変動し、他の予測手法より外れていることが観察されます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロット：実際の実績データ。
– 緑のプロット：前年のデータ。
– 予測の枠から外れた範囲（灰色の帯）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**:
– 実績データと予測データは初期段階で一致していますが、予測は時間が進むにつれて変動を示します。
– 緑の前年のデータと比較して、今年の予測データは若干の向上を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 線形回帰と決定木回帰の予測範囲は実績の変動をうまく捉えていますが、ランダムフォレスト回帰は過剰に適合している可能性があります。
6. **人間が直感的に感じることやビジネス/社会への影響**:
– データの一貫性が高まってきているため、今後のパフォーマンス改善が期待されます。
– 初期段階の異常値のインパクトにより、注意深いモニタリングが必要です。
– 今後の予測において、特にランダムフォレストの予測の信頼性には留意し、実績データに基づく改善が重要です。
この分析は、スポーツにおける個人の成長過程やパフォーマンスのフレームワークとして役立ちます。
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:
このグラフは、スポーツカテゴリにおける社会WEI（公平性・公正さ）のスコアが360日間でどのように推移したかを示しています。以下は、グラフから得られる詳細な分析です。
1. **トレンド**:
– スコアは最初の数ヶ月において高い位置にあり、横ばいの傾向を示しています。
– その後、データポイントが途切れ、過去のデータと比較できる位置で再びプロットされていますが、予測の対象となる新しいデータスコアは可視化されていません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値は冒頭に数点見られますが、一貫して現れているわけではありません。
– 異常値としてマークされているデータは黒い丸で囲まれており、最初の数点はこの特徴を持っています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績AIによる過去データプロットを示しています。
– 緑色の点は前年（比較AI）のデータを示し、新しい評価期間に関する情報を提供しています。
– 色付きの線（ピンク、紫、水色）は様々な回帰分析手法（線形、決定木、ランダムフォレスト）による予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係**:
– 緑色の前年データが新しい予測に関連していますが、連続してプロットされているわけではありません。
– 各種回帰分析の結果が過去のデータトレンドを維持、または変更するパターンを提示している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 異常値としてマークされたデータは、実績と予測の間に存在する可能性がある乖離を示唆しています。
– 実績と前年データの間に相関があるかどうかを確認するには、さらにデータ分析が必要です。
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**:
– スコアの公平性が急激に変動することはなく、安定しているように見えるため、社会WEIが一定の水準を維持している印象を与えます。
– ビジネス上、この安定性は良好な状態と評価される可能性があり、信頼性や予測可能性が高い状況です。
このように、スポーツの社会的公平性における実績と予測の関係性が詳しく示されていますが、予測精度を確認するために追加的なモデル評価が求められるでしょう。
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:
以下は、提供されたグラフの分析です。
1. **トレンド**:
– グラフの左側において、一部のデータは非常に高いWEIスコア（約0.8以上）を示しています。
– 時間が経過するにつれて、右側のデータは若干低めのスコアを示している傾向があり、分散しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータにおいて異常値（黒い円）が観察されますが、明確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**:
– 青い点は実績のデータを示し、赤い×は予測値を示します。
– 薄い紫、青、ピンクの線は各種回帰モデルによる予測を示しており、異なる時点での予測の分布やバリエーションを表しています。
– 緑の点は前年のデータで、新しいデータとの比較に役立ちます。
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の間で、一部のモデル（特にピンクのランダムフォレスト回帰）が緑の前年データと一致している時点があります。
– モデルにより予測のばらつきが見られますが、全体的に似た傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期データ（青い点）が非常に高いスコアを持つ一方、最終的な予測データ（赤い×）はやや広がった分布を示しています。
– ピンクと紫の予測線は、より幅広い予測を提示しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 初期段階の高いスコアはその時点での高い持続可能性や自治性を示唆していますが、将来的にはやや不確実性が増す可能性があることを暗示しています。
– ビジネスや社会においては、初期の成功を維持しつつ、予測モデルを活用して将来の戦略を立てることが重要です。
– 異なる予測モデルの間の違いを評価し、最適な政策決定を行うことで、持続可能性を継続的に改善するための指標として活用できます。
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:
以下にグラフの分析を行います。
1. **トレンド**
– グラフは、左側に実績データ（青色）が集中的に表示され、ほぼ横ばいのトレンドを示しています。
– 期間の後半は前年度のデータ（緑色）があり、実績データとは異なる分布を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左側に異常値（黒い円）が確認できますが、他のデータと重なっています。
– 不確かさの範囲内に収まっているため、極端な外れ値ではないかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績（青色）と予測（紫色や赤い×印）があり、それぞれ異なるアルゴリズム（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）に基づいています。
– データポイントの濃度は、特定の期間に集中しやすい傾向を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと、さまざまな予測が示されており、各手法によって異なる傾向が見受けられます。
– 線形回帰とランダムフォレスト回帰がやや異なる予測をしています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データはかなり均一で、特定の期間に固まっています。
– 予測データと実績データの相関を詳細に評価するには追加情報が必要ですが、基本的には同じスコアの範囲に収まっています。
6. **直感的な感覚と影響**
– グラフが示すのは、過去の実績が安定している一方で、前年度のデータが変化しているため、予測が難しくなる可能性があることです。
– スポーツの社会的インフラや教育機会が安定していることを示していますが、変化の兆しにも注意が必要です。
– この安定性は、政策や社会資源の分配に対してプラスの影響をもたらす可能性があります。
全体として、データは一般に安定しているものの、注意深い監視とさらなる分析が必要です。
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
グラフは明確に二つの時点に集中しています。「実績（実績AI）」が青い点で示されており、非常に高いWEIスコア（0.8以上）で横ばい状態を示しています。後半には「前年（比較AI）」として緑の点が見られ、こちらも同様に高いスコアで横ばいを示しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
青い点の中で、特定のデータポイントが異常値として示されているが、全体のスコアレンジを大きく超えるものではありません。急激な変動は見られないため、スコアに大きな変動はないと考えられます。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **青い点** (実績) は、実際のスコアを示しており、高い水準を保っていることを表しています。
– **緑の点** (前年) は、前年のスコアを示し、現在の水準が前年と大きく変わらないことを示唆しています。
– **丸で囲まれた点** は、異常値であり、特に注目すべき特異なデータポイントを指しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
異なる色で表示された予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト回帰など）はそれぞれ異なる予測を示しているようですが、全体的にスコアの変動範囲は狭く、信頼区間内に収まっています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
大きな相関関係は見られないものの、全体的にWEIスコアが高い水準で維持されていることから、安定した運用や改善が図られていると考えられます。
### 6. 直感的な洞察と影響
このグラフは、スポーツカテゴリーにおける社会WEI（共生・多様性・自由の保障）が高い水準で安定していることを示しています。社会的に見て、多様性が保証され、異なるバックグラウンドを持つ人々が自由に活動できる環境が整っていると受け取ることができます。
### ビジネスや社会への影響
スポーツにおける社会的な価値が高いことは、スポーツ組織やイベントの成功につながり、多様性を受け入れる文化が広がる可能性があります。これにより、参加者や観客の多様性がさらに促進され、経済効果や社会的インパクトが期待できます。
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:
以下に、グラフの分析と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– グラフ全体として、左側は暗い色、右側に向かって明るい色に変わっていくことから、全体的にWEIスコアが改善している、つまり上昇トレンドを示しています。
– 各時間帯（7時、15時、23時）の間で特に大きな違いは見受けられません。時間帯ごとに似たようなパターンが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月5日から6日にかけて、スコアが急激に改善しています。これは、何らかのイベントや活動がこの日特に盛り上がった可能性を示唆しています。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 色の濃淡はスコアの高さを示しています。濃い紫が低スコア、明るい黄色に近づくほど高スコアを示しています。
– 横に並ぶプロットは、1日ごとの変化を表し、縦方向に見ると時間帯（7時、15時、23時）ごとの比較が可能です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各時間帯で若干の違いはあるものの、全体として一貫して上昇傾向が見られるため、時間帯に関係なく、ポジティブな推移があることが分かります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各時間帯で分布の変化が少ないため、時間帯による偏りはあまりないように見受けられます。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– スポーツイベントや関連するアクティビティがこの期間中に好調であったことを示している可能性があります。特に7月5日からの上昇は、特定の試合やイベントの成功によるかもしれません。
– ビジネス面では、スポンサーや関連製品の販売機会を示唆するデータとして活用できる可能性があります。
このグラフは、視覚的にも成功のストーリーを伝えており、分析を活用することでより深い理解が得られると考えられます。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– 色の変化から、特定の時間帯（横軸）でWEIスコアが変動していることがわかります。全体的に、スコアは一定の範囲内でゆるやかに変動しているものの、大きな急上昇や下降は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 時間帯「19」に対する2025年7月6日に、紫色が目立ちおり、ここで急激にスコアが低下しています。この急激な変動は注意が必要です。他の日付ではこのよう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**
– 色はWEIスコアの強度を表しており、黄色（高スコア）から紫（低スコア）までのグラデーションとなっています。色の違いがスコアの変化を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時間帯を通じてスコアに変動がありますが、その多くは相関がないか、ランダムであるように見えます。しかし、ある特定の日付には異常が見られ、それが特定の原因によるものかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特に時間帯「8」と「19」で、時期によってWEIスコアの分布が異なる可能性があります。これらの時間帯に注目することで、トレーニングや活動パターンの特異性を検討する必要があります。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**
– スポーツのパフォーマンスやコンディショニングは、時間帯や活動内容によって大きく変動することがあります。特に急激なスコアの低下は、選手の健康状態や戦略の見直しを必要とするかもしれません。
– スポーツチームや選手個人のパフォーマンス向上に向けたアプローチとして、特定の時間帯に重点的なトレーニングや休息を考慮する価値があります。また、外れ値が非日常的なストレスやイベントに起因する可能性があるため、その要因を特定することも重要です。
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:
このヒートマップは、360日間にわたるスポーツカテゴリの社会WEI平均スコアを時間帯ごとに示しています。以下に分析を示します。
1. **トレンド**:
– 全体的に色が変化している様子から、時間帯によってスコアが異なることがわかります。
– 午後の時間帯（16時、19時）は、特にスコアの変動が多く見られるようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月1日から7月2日にかけて、スコアが急激に変動しています。この部分は特に濃い青から紫色が示されており、低いスコアを表しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色が黄色から緑に近づくにつれて、スコアが高くなっていることを示しています。
– 時間が経つにつれて、18時以降はスコアが上昇傾向にあるようです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 7時から8時と、16時と19時の間でスコアの変動が見られ、それぞれが異なるパターンを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 朝のスコア（7時、8時）は低めであるのに対し、午後から夜（16時、19時、23時）にはスコアが上がる傾向があります。
6. **直感的な洞察および社会的影響**:
– スポーツイベントや関連アクティビティは午後から夜にかけて活発になる可能性を示唆しています。ビジネス的には、この時間帯に広告やプロモーションを集中させることが効果的であるかもしれません。
– 朝の低スコアは、視聴者の少なさや活動量の低さを反映している可能性が考えられます。
このようなヒートマップを用いることで、時間帯とスコアの関連性を視覚的に把握することができ、意思決定に役立てることができます。
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:
このヒートマップは、各WEI（Well-being Index）項目の相関関係を示しています。以下にその視覚的特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– ヒートマップは相関の強さを示しており、特に赤が濃い部分は強い正の相関を示しています。全体的に見て、多くの項目間で正の相関が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップの性質上、外れ値や急激な変動は視覚化されませんが、青い部分は相対的に低い相関を示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃淡は相関の強さを示し、赤は強い正の相関（0.7～1.0）、青は負の相関（～0.0）を示しています。
– 特に「総合WEI」と「社交WEI（共生・多様性・自由の保障）」、および「社交WEI（公平性・公正さ）」には非常に高い相関が見られます（0.91以上）。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– ヒートマップなので時系列トレンドは示していませんが、長期間にわたる項目間の相関の強さが把握できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体として、個人のWEI項目と社交のWEI項目がしっかりと結びついています。例えば、「個人WEI（経済的余裕）」に対する他項目の相関は低めですが、逆に「社交WEI（公平性・公正さ）」と「個人WEI（健康状態）」の間にある程度の相関が見られます。
– 社交的な要素間で高い相関がある点も特徴的です。
6. **人間の直感と影響**:
– 視覚的には赤い部分が多いことから、複数のWEI項目が密接に関連しているように感じるでしょう。特に、社交的な要素の重要性が直感的に理解できます。
– ビジネスや社会への影響として、社会全体の幸福感を向上させるためには、個人と社会の間の連携強化が鍵となることを示唆しています。社会的公正や多様性の確保が、個人の幸福度と強く結びついているため、政策やプログラムの設計においてこれらの側面を重視することが求められます。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– この箱ひげ図は特定のトレンド（上昇、下降、周期性など）を示すものではなく、異なるカテゴリ間の分布比較に焦点を当てています。それぞれのWEIタイプでスコアの中央値と分布の違いが明確に示されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 複数のWEIタイプで外れ値が見られます。特に「個人WEI平均」や「社会WEI」で顕著です。これは一部の観測値が大きく異なることを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 箱（ボックス）はスコアの中央値と四分位範囲を示しています。箱ひげ（Whisker）は全体の分布を表しています。異なる色は各カテゴリ別の視覚的区別を容易にしています。
– 例えば、「個人WEI（経済的余裕）」は高い中央値を示し分布が広いですが、「個人WEI（精神的ストレス）」は低い中央値で狭い分布を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– タイムシリーズデータではなく、各カテゴリの比較に重点があります。直接的な時系列の関係は示されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 分布の幅や外れ値の有無から、各カテゴリのスコアのばらつきが異なることが分かります。これにより、特定のWEIタイプが一貫しているかどうかが評価できます。
6. **直感的洞察と影響**
– 人間が直感的に感じ取れるのは、特定のWEIタイプが他と比べて優れているまたは劣っている可能性です。
– ビジネスや社会の観点では、どのカテゴリを改善すべきかについての指針を提供します。例えば、外れ値が多いカテゴリは変動が大きく、改善の余地があるかもしれません。
この分析から、特定のWEIタイプの改良や、より一貫性のあるパフォーマンスを目指すためのプラン策定が求められ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:
この主成分分析（PCA）グラフからいくつかの洞察を得ることができます。
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**:
– PCAは変数間の相関を示す手法ですが、トレンドそのものは示しません。このプロットでは、データポイントが広がる方向（第1主成分と第2主成分の軸）に注目して、データのばらつきの特徴を理解することが重要です。第1主成分の寄与率が高いため、こちらの軸により多くの変動が集まっていると考えられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左下や右上に位置するデータポイントは、グループ内での外れ値の可能性があります。これらのポイントは、他のデータとは異なる特徴を持っていることを示唆します。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 各ポイントは特定のデータサンプルを表し、第1および第2主成分は、それぞれのサンプルの特徴の組み合わせを示しています。ラベルや色がないため、グループ化の情報は視覚的に捉えにくいですが、密度の濃い領域（特に右側上部）には特徴的なパターンがある可能性があります。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 時系列データ自体がプロットされているわけではありませんが、異なる時期のデータが異なる分布を示すことがあります。時系列に沿った変動を見るためには、時間の情報を加えた分析が必要です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは第1主成分軸に沿って広がっており、少し右上に偏っています。これは、第1主成分がこのデータセットの主要な変動要因であることを示しており、第2主成分は追加的な変動を捕らえていることが見て取れます。
6. **このグラフから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に関する洞察**:
– 主成分分析からは、複雑なデータの背後に隠されたパターンや特徴を直感的に理解する手がかりが得られます。このデータセットにある潜在的なグループ化や、異なるキーファクターが浮かび上がり、その先にある戦略的な決定（例えば、スポーツマーケティングのターゲティングや人材管理の方針に影響を与える）へと繋がるかもしれません。
この分析はあくまで視覚的な基礎を提供するものであり、具体的な次のステップでは詳細なデータ解析が必要です。
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。