📊 データ分析（GPT-4.1による）
データ分析を通じて、提供された30日間のスポーツカテゴリのWEIスコアについての洞察を得ました。以下に、主要な観点からの分析結果を示します。
### 時系列推移と傾向
– **総合WEIスコア**: 全体として、7月初旬に低い値を記録した後にスコアが上昇傾向を示しています。特に7月6日以降のスコアは安定して0.8を上回っています。
– **顕著な変動**: 7月6日から7月7日にかけてスコアが急上昇し、0.87以上の高値を記録しました。
### 異常値
– 提供された異常値リストにおいて、7月初旬の低いスコア（特に7月1日から4日）と、短期間で極端な変動を示した日付に注目が必要です。これらは、特定のイベントやニュース報道が原因である可能性があります。
### 季節性・トレンド・残差（STL分解）
– **トレンド**: 時系列は長期的な上向き傾向を示しています。これは、データ収集期間がスポーツイベントのピークに対応していることと合致します。
– **季節的パターン**: 高い週末のスコアは多くのスポーツイベントが開催されるタイミングである可能性があります。
– **残差**: 短期的な変動があり、一部の急上昇や急下降は市場や環境の予期しない要因を反映しているかもしれません。
### 項目間の相関
– 相関ヒートマップ分析では、社会的持続可能性と社会的インフラの強い相関が見られ、これらは地域社会がどれだけうまく維持されているかを示す指標を反映していると考えられます。
### データ分布と外れ値
– 多くの項目で中央値がスコア範囲の中にありますが、箱ひげ図の分析において、特定の項目（例えば、心理的ストレスや経済的余裕）で広範なばらつきといくつかの外れ値が観察されました。
### 主要な構成要素（PCA）
– **PC1 (70%)**: 主に個人WEI平均や社会WEI平均が大きな寄与を行っており、全体的なウェルビーイングの主要なドライバーである。
– **PC2 (8%)**: 大きな変動原因は見出しにくいが、微細な調整要素として機能している可能性があります。
### 結論と推奨
この分析によって、スポーツカテゴリのWEIスコアはその期間内にスポーツイベントなどの外的要因による変動が多いことが示されています。異常値や短期変動は、外部要因の影響を探る必要があります。今後の対策として、詳細なコンテンツのタイムラインやイベント情報との突合が有益ですし、社会基盤・教育機会のスコアが他の項目に比較して下がることがないような対策が考慮されるべきです。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**:
– 最初の部分（約2025年7月1日から7月15日）では、実績が横ばいからわずかに上昇しています。
– その後、データが2025年7月15日以降は予測に移行しており、2つの予測線（緑と紫）が異なるトレンドを示しています。緑（決定木回帰）は急上昇、紫（ランダムフォレスト回帰）は横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期数日間に小さな変動がありますが、特に大きな外れ値はありません。全体的に実績値は安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示しており、比較的安定しています。
– ×の記号は予測値を示し、急激な上昇をしています。
– 黒いサークルは異常値を示しますが、特に多くはありません。
– グレーの範囲は予測の不確かさを表しており、初期の実績に関連しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測間に明確な関連性は示されており、予測では大きな差異があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データ間には強いコレレーションが見られ、一貫した変動がないが、予測データがどの程度実績と一致するかは不明。
6. **直感的な印象とビジネスや社会への影響**:
– データは比較的安定しているが、予測では特にモデルによって異なるトレンドが示されているため、将来的な動向は不確実です。
– このような予測が行われる分野では、意思決定に対する安全な予測の重要性が強調されるでしょう。
– 不確かな未来の予測は、戦略的な意思決定の際に注意を要する要素となり得ます。
このグラフは、スポーツにおけるパフォーマンス測定または勝敗予測に関連している可能性があり、異なる予測モデルの精度を見極めるための重要な手がかりとなるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績値（青い点）は横ばいであり、あまり大きな変動は見られません。全体として安定していると言えます。
– 予測（線形回帰）は緩やかに上昇しています。これは、将来的にWEIスコアが上昇する可能性を示唆しています。
– 決定木回帰とランダムフォレスト回帰の予測はフラットで、現状維持を予測しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の頃に外れ値（黒い円で囲まれた点）が見られます。この時期に何らかの特異な事象があった可能性があります。例えば、選手のコンディション変化や特別なイベントなどが考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績値（青い点）は過去30日間の実際のWEIスコアを示しています。
– 予測（赤いバツ印）は予測AIによる未来のスコアです。
– グレーのエリアは予測の不確かさを示しており、この範囲内での変動が予想されます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績AIと予測モデルのスコアは、いずれも安定傾向にありますが、予測モデルでは微妙な違いが見られます。特に線形回帰のみが上昇トレンドを示しており、他のモデルのフラットな予測と対照的です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値はある一定の範囲に密集しています。大きなばらつきはなく、非常に一貫したパフォーマンスを反映しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間がこのグラフから感じ取る直感的な印象は、パフォーマンスの安定性です。特に、急激なスコアの変動がないことから信頼性のある運用パフォーマンスが予想されます。
– ビジネスや社会的には、これらのデータは選手やチームのパフォーマンスの安定性を示し、スポンサーやファンの支持を得る助けになるかもしれません。
このグラフの分析により、予測と実績の一貫性を理解することで、将来の計画立案や戦略改善に役立つと考えられます。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 実績データ（青い実線）は、最初の数日間は緩やかな上昇を示しています。ただし、その後は若干の横ばいやわずかな下降が見られます。
– 予測データ（複数のモデルによる線）は、比較的一貫して高い水準を保っています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データの中にいくつかの外れ値（黒い円）が確認できます。これは、通常の変動範囲から外れているデータポイントを示していますが、大きな急変動は見られません。
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、各データポイントの重なりによる密度が見て取れる。
– 背景の灰色部分は、予測の不確かさ範囲を表しており、実績データの大部分がこの範囲に収まっています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測モデルごとの線はそれぞれ色分けされており、全体として一貫した予測結果が示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは基本的に予測範囲内にあり、モデルの精度が比較的良好であることが示唆されます。
6. **直感的な洞察および社会への影響**
– グラフ全体として、実績データが予測の不確かさ範囲内に収まっていることから、スポーツカテゴリのパフォーマンスが予測通りであることが多いと感じ取れます。
– 特に顕著な変動や予測からの逸脱が少ないため、短期的には安定しているといえるでしょう。この安定性は、戦略や意思決定に一定の信頼をもたらします。
– ただし、外れ値の存在は、特定のイベントや要因による一時的な影響があることを示唆しており、それに対する柔軟な対応が必要かもしれません。
この分析は、競技パフォーマンスの評価やトレーニングプログラムの調整など、スポーツに関連する様々な意思決定に活用でき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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績値（青いプロット）は0.7〜0.85の範囲で一定の範囲内に留まっており、上昇や下降の明確なトレンドは見られません。
– 予測値（ピンクや水色の線）は7月半ば以降から示されていますが、一定であり、この先も大きな変動は予測されていません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部のデータポイントが異常値として示されていますが、それ以外は安定した挙動を示しています。
– 異常値は黒い円で囲まれており、散布プロットの中からはっきり識別できます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青のプロットは実績を示しており、実際のデータです。
– ピンクの線（ランダムフォレスト回帰）と水色の線（決定木回帰）は予測値を示し、未来の傾向を示します。
– 灰色の範囲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**
– 実績値と予測値はそれぞれ示されていますが、実績値は固定されており、予測値がそれに基づいています。
– 予測値は過去のデータからの延長線上にあり、大きな乖離は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体的に、実績と予測のデータは安定しており、一貫した経済的余裕（WEI）が示唆されます。
6. **直感的な感じとビジネス・社会への影響**
– このデータが示す安定性は、該当するスポーツカテゴリにおいて経済的な余裕が持続していることを直感的に示唆しています。
– 企業やスポンサーにとって、安定した経済状況はビジネスの信頼性を高め、長期的な投資の決定を後押しする要因となる可能性があります。
このグラフは、安定した状況を示しており、特にビジネス環境において安心感を与えるものと考えられます。
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:
以下は、提供されたグラフの分析です。
1. **トレンド**:
– 実績データは、約0.8から開始しており、おおむね横ばいの傾向が見られます。
– 予測データ(特に決定木回帰とランダムフォレスト回帰)はそれぞれ異なる傾向を示しており、決定木回帰はほぼ一定である一方、ランダムフォレスト回帰はゆるやかに上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期にいくつかの外れ値が見られます（特に0.7付近）が、その後は安定したスコアに戻っています。
– 大部分のデータは、灰色の不確かさ範囲内に収まっています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績値であり、実際の健康状態を表しています。
– 黒い円は外れ値を示しています。
– ピンクと紫の線は、異なる予測モデル（決定木回帰とランダムフォレスト回帰）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性**:
– 複数の予測モデルのデータがあり、それぞれ異なる方法で実績値を予測しています。ランダムフォレスト回帰では時間の経過とともに健全な上昇トレンドが見える一方、決定木回帰は横ばいです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データでは、ランダムフォレスト回帰がより実績に近い動きを示している可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 健康状態のスコアが一般的に高いことは、十分な健康維持が行われていることを示しています。
– ビジネスや社会的には、継続的な健康維持プログラムの効果を確認することで、長期的な福祉改善施策の企画立案につながるかもしれません。
全体として、このグラフは個人の健康状態を追跡し、様々なモデルを用いてその変化を予測するための有用な視覚ツールです。適切な健康プログラムの効果を試行し、モデルの精度を比較することが可能です。
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:
1. **トレンド**:
– 30日間を通して、実績のデータポイントは0.7付近で横ばいとなっています。特に期間前半はやや低めで、後半には上昇傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期段階, 実績データが下方に数多く分布し、外れ値としての丸が複数存在します。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績データを示しています。丸で囲まれた青い点は外れ値です。
– 紫色の線（ランダムフォレスト回帰）は、予測されたトレンドを示しており、途中から急に上昇しています。
– 灰色の背景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**:
– 実績は予測されるトレンドと異なる動きを示しつつありますが、最終的には予測トレンドと近づく動きになっています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の分散は大きく、期間が進むにつれてデータのばらつきが減少しています。
6. **直感的な洞察および影響**:
– 測定開始からしばらくは心理的ストレスが高かった可能性を示唆していますが、時間と共に安定してきています。
– この傾向が続けば、ストレス管理やパフォーマンスの向上につながる可能性があるため、スポーツ選手にとっては好ましい傾向です。
– 異常値の存在は早期の介入や心理的なサポートが必要であることを示しています。ビジネスにおいては、心理的なストレス管理の重要性を裏付けるデータとして活用できるでしょう。
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:
このグラフを解析すると、以下の点が考えられます。
1. **トレンド**:
– 実績のデータ（青い点）は全体的に横ばいですが、細かい変動が見られます。
– ランダムフォレスト回帰の予測（紫の線）は顕著な上昇トレンドを示していますが、決定木回帰（緑の線）は横ばいを予測しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部のデータポイントは他と比べて低い値を示しており、外れ値（黒い円）が強調されています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを表し、赤い×は予測値を示しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを表しており、外れ値は特に注意が必要です。
4. **関係性**:
– 実績データの変動はランダムフォレストの予測トレンドと一致せず、将来の予測に一定のリスクがあることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは比較的狭い範囲で分布しており、一定の自律性と自由度を保っている可能性があります。
6. **直感的な感覚と影響**:
– 実績が予測と乖離していることから、予測モデルの改善が必要かもしれません。
– スポーツ分野において、選手のパフォーマンス予測やトレーニング方針の見直しに影響を及ぼす可能性があります。
このようなデータ分析は、戦略的な意思決定に貴重なインサイトを提供し、特に予測モデルの精度を向上させるために活用されるでしょう。
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:
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）のスコアを30日間追跡したものです。以下のポイントについて分析します。
1. **トレンド**:
– 実績AIのスコアは、初期において上昇から横ばいへと変化しています。最初の方で変動が見られた後、直線的なトレンドに落ち着いているようです。
– 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）のスコアは一貫して高い状態を保っています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績AIのデータにおいて、一部のデータポイントは異常値としてマークされていますが、全体的に大きな外れ値は少なく、スコアは安定。
– 序盤に少し変動が見られますが、その後は安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実績AIのスコアを示しており、黒い円で囲まれたものは異常値を示します。
– ピンク、緑、薄い青の線はそれぞれ予測モデル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性**:
– 実績データと各予測データの間には乖離があります。予測モデルは一貫して95%以上であり、実績データとは異なる推移を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは予測データと正確には一致していないため、予測モデルが必要な情報を完全には掴みきれていない可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネス/社会への影響**:
– 実績のスコアは当初の不安定さから安定しましたが、予測モデルと大きく乖離している点は、予測モデルの改善が必要であることを示唆しています。
– スポーツにおける公平性・公正さの指標として、予測の精度を上げることで、より適切な戦略を立てることが可能になるでしょう。そのため、さらなるデータ収集やモデルの再調整が推奨されます。
この情報に基づいて、トレンドを理解し、改善の機会を見出すことができるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 30日間のデータでは、実績（青い点）はおおむね横ばいのトレンドを示しています。これは、特定のスポーツにおける社会的持続可能性と自治性のスコアが安定していることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 期間の初期に、いくつかの外れ値（黒で囲まれた点）が観察されます。これは、特定の日に異常な状況が発生した可能性を示唆しています。
3. **各要素の意味**
– 青い点（実績）は実際のスコアを示し、赤いバツ印は予測を示しています。
– グレーの背景は予測の不確かさの範囲を示しており、青い点はこの範囲内に収まっています。
– 線の色はそれぞれ異な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**
– 実績と予測はおおむね一致しており、特にランダムフォレスト回帰（ピンクの線）が実績に沿った予測を示していることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは主に予測の不確実性範囲内に収まっています。これにより、予測モデルの信頼性がある程度確保されていると考えられます。
6. **直感的洞察と影響**
– 人間が直感的に捉えるのは、このスポーツにおける社会的持続可能性と自治性が安定している点です。
– 外れ値の存在は、特定の事情がモニタリングされていない可能性を示唆し、さらなる調査が必要かもしれません。
– ビジネスや社会的影響として、安定したスコアは、コミュニティの信頼性と安定した運営が期待できることを意味し、スポンサーや支援者にとってもポジティブなサインとなるでしょう。
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:
このグラフを分析し、以下の洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青のプロット）は全体的に横ばいであり、0.8から1.0の間で安定しています。
– 予測データ（ピンクの線）は、ランダムフォレスト回帰が上昇して1.0付近で安定し、他の予測手法とは異なる動きを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかの外れ値（黒い円で囲まれたプロット）が確認できます。これらは全体的なトレンドから逸脱していますが、頻度は高くありません。
– 特に初期段階（2025-07-01付近）で0.6付近の低い値が外れ値として示されています。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青のプロット：実績データを表し、現実の観測結果を示します。
– ピンクの線（ランダムフォレスト回帰）：予測が現状より高くなっており、改善の兆しを示します。
– 灰色の帯：予測の不確かさの範囲を示し、ほとんどの実績データがこの範囲内にあります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測の間には一部乖離があります。特にランダムフォレスト回帰は高めに予測していますが、他の手法（線形回帰、決定木回帰）は水平または下降傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは比較的狭い範囲に集中していますが、外れ値がいくつか存在します。
– 予測データの分布はモデルによって異なり、将来的な動向に多様性を持たせています。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– 実績データの安定性はポジティブな要因であり、現状維持が見込まれます。
– ランダムフォレスト回帰による予測は希望的な指標であり、スポーツ関連の社会基盤や教育機会の改善が潜在的に期待できます。
– 一方で外れ値の存在は、特定の期間において不可視の要因により極端な変化が生じうることを示唆しています。これを踏まえた戦略的プランニングが求められるでしょう。
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:
1. **トレンド**:
– WEIスコアは全体として横ばいに近く、一部で若干の上昇傾向が見られます。
– 過去30日間の実績データ（青色）は、0.6から0.9の範囲に多く分布しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部のデータポイントが異常値としてマークされています（黒い円）。
– これらは他のデータと比較してスコアが低い、または極端に高い可能性があります。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績値を示し、予測値は赤い「X」マーク。
– グレーの背景は予測の不確かさ範囲を示しています。
– 各予測ライン（緑、青、紫）は異なるアルゴリズムに基づく予測結果を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 緑、青、紫の予測ラインは関連するものの、個別の予測モデルの違いにより異なる結果を示しています。
– 特に近未来の予測ではランダムフォレスト回帰（紫）がやや高めのスコアを予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– スコアは全体的に0.8付近に集中しており、特にポジティブな評価が多いです。
– 実績データと予測データが密接に絡んでいるため、モデルパフォーマンスは堅実であると考えられます。
6. **直感的かつビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– スポーツ分野における共生・多様性の評価は、比較的安定して高評価を維持していることから、現行の施策が成功している可能性が考えられます。
– 異常値の存在は、突発的なイベントや制度変更の影響を示唆しており、詳細な分析が求められるかもしれません。
– 予測の不確かさが小さいため、今後も安定したスコアを見込めます。これはビジネスにとって信頼できる指標の一つとなります。
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:
以下の観点からグラフを分析します。
1. **トレンド**:
– WEIスコアは時間帯ごとに異なり、色の変化として表れています。スコアは日を追うごとに主に上昇する傾向があります。特に、7月11日頃に最も高いスコアが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月1日から6日にかけて、スコアが低く、色が紫系に染まっています。7月6日以降、大きくスコアが上昇していることが確認できます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色のグラデーション（紫から黄色）がスコアの低さから高さを表現しています。時間帯や日付ごとのスコアの変化を視覚的に捉えやすくしています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各時間帯でスコアの上昇が見られ、特定の時間や曜日により高いスコアが記録される傾向があると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 7月後半に向けて継続的なスコアの上昇があり、特定の時間帯に集中して高まるパターンが見えます。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– この30日間のデータから、スポーツ関連の活動やイベントが集中している時間帯を特定することができます。これは、ビジネス戦略やマーケティング活動において有用な示唆をもたらすでしょう。特定の日時における高いスコアは、特別なイベントや試合の日である可能性があり、それに合わせたプロモーションや販売戦略の立案が考えられます。
このヒートマップを利用することで、効果的なリソース配分や、エンゲージメントが高い時間帯の識別が可能になり、意思決定の助けとなります。
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:
以下は、提供されたヒートマップの視覚的特徴とそこから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– 全体的に見ると、時間帯によってWEI平均スコアが異なることが明らかです。特に、15時台や16時台に明るい色が多く、高いスコアを示しています。
– 日付による傾向として、7月7日以降に若干明るい色（高スコア）が多く見られ、スコアが改善しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月4日に16時台に暗い色（低スコア）が突出しており、急激な変動があった可能性があります。これが使用者のパフォーマンスや他の環境要因に起因するかもしれません。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃淡がスコアを示しています。色が明るいほどスコアが高いです。
– 時間帯ごとのパフォーマンス状態や活動の違いを把握する手がかりとなります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 特定の時間帯（15時と16時）で全体的に高スコアが見られることから、その時間帯が活動のピーク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**:
– 特定時間帯でのスコアが頻繁に高いことから、活動パターンや利用状況がその時間に集中している可能性があります。
6. **ビジネスや社会へのインパクト**:
– 高スコアの時間帯を重視したトレーニングや活動計画を組むことで、パフォーマンスの最大化が図れるかもしれません。
– 変動が激しい日時を特定し、改善策を講じることで、全体のスコアを底上げする余地があると考えられます。
人間の直感的な反応：
このグラフからは、時間帯によってパフォーマンスの変化が視覚的にわかりやすく、効果的な時間活用戦略を立てる契機となるでしょう。
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、提供されたヒートマップの詳細な分析です。
1. **トレンド**:
– ヒートマップは時間帯ごとに色の変化が見られます。朝の時間帯（7時頃）は全般的に青から緑色の範囲であり、スコアが低めであることを示唆しています。午後から夜間（16時以降）にかけては黄色に近づき、スコアが高めになっている傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 19時の時間帯に7月6日以降から急に緑色に変化しており、特に一時的な増加が見られます。この時間帯に特筆すべきイベントや活動が発生した可能性があります。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）**:
– 色の濃さと明るさがスコアの大きさを示しています。明るい色（黄色）は高いスコア、暗い色（紫や青）は低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**:
– 時間帯ごとのスコア変動を示しており、全般的に午後から夜にかけて活発な動きを示しています。これは多くのスポーツイベントが午後から夜に行われることと一致するかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 日中、特に午後から夕方にかけてスコアが上昇する傾向が見られ、これがスポーツイベントや社会的活動の活発化に関連している可能性があります。
6. **直感的・ビジネス・社会的洞察**:
– ヒートマップから、人々のスポーツ関連活動が午後から夜にかけて増加していると考えられます。これにより、スポーツジムやイベント開催者は午後以降にリソースを集中させることで効率を向上させる戦略が考えられます。
– 社会全体では、夜間にスポーツイベントが集中することで、関連する交通機関、飲食業などの需要がこの時間帯に高まることが予想され、これに対応したサービスや提供が重要となります。
この分析を基に、特定の時間帯での事業戦略や運営方法の最適化を考慮することができます。
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、スポーツカテゴリにおける様々なWEI項目の30日間の相関を示しています。以下に視覚的な特徴と洞察を分析します。
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**
– トレンド自体はヒートマップからは直接読み取れませんが、相関の強さや関係性は確認できます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 強い相関（赤色が濃い部分）や低い相関（青色が濃い部分）として視覚化されています。極端な相関があることで、特定の項目間に顕著な関係があると考えられます。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**
– 赤に近い色は高い正の相関（1に近い）、青に近い色は負の相関（-1に近い）を示します。灰色に近い部分は相関が弱いことを意味します。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**
– 総合WEIは多くの他の項目（例えば「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」）と高い正の相関を示しています。
– 個人WEI（健康状態）は、他の多くの項目と弱い相関を示しており、独立した影響を持つ可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「社会WEI（公平性・公正さ）」と「社会WEI（社会基盤・教育機会）」の間に比較的高い相関があります（0.86）。
– 個人の心理的ストレスは、他の項目とやや強い相関を持つことから、広範囲に影響を及ぼす要因といえます。
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**
– 社会的要因や個人的健康が、全体のWEIにもたらす影響が大きいことが示唆されています。スポーツの場での心理的ストレス管理や健康管理が重要であることが直感的に感じられます。
– ビジネスや社会では、多様性や教育機会が他の要素と強調し合っているため、これらの向上が全体的なパフォーマンスを高める可能性があります。
このヒートマップを通じて、特にスポーツカテゴリにおいて、社会的・個人的要因が相互にどのように影響し合うかを理解するのに役立ちます。
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:
### グラフ分析と視覚的特徴
1. **トレンド**:
– 全体的に、各項目の中央値は0.7から0.9の範囲内に収まっており、WEIスコアは比較的一貫しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 各カテゴリにおいて外れ値が見られ、「個人WEI平均」や「社会WEI（持続可能性と自治生）」で顕著です。
– 「社会WEI平均」および「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」などは中央値からのばらつきが少なく、安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各箱ひげ図は、特定のWEIタイプの分布を示しています。箱の中央の線は中央値、箱の上下は第1四分位数（Q1）と第3四分位数（Q3）を示しています。
– Whiskerは最小と最大の非外れ値を示し、点は外れ値です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– このグラフからは直接的な時系列トレンドは読み取れませんが、異なるWEIタイプ間での分布の比較が可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 一部のカテゴリー間で分布が広がる（例：「個人WEI平均」）一方、他のカテゴリーはより集中的に数値が分布（例：「総合WEI」）しています。
– 「総合WEI」は比較的一貫性があり、外れ値も少ない。
6. **直感的な洞察および影響**:
– スポーツ関連のパフォーマンスや指標における一貫性とばらつきを理解するのに重要です。外れ値が多いカテゴリは、改善が必要な可能性があります。
– ばらつきが少ないカテゴリーは現状維持または他への拡張の可能性を示唆します。
– 社会やビジネスにおいて、特定の領域が一貫して高いパフォーマンスを示すことが競争優位性を維持する上で重要です。
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）の散布図は、スポーツカテゴリのデータを30日間にわたって主成分に基づいて視覚化したものです。以下に重要な視覚的な特徴と分析を述べます。
1. **トレンド**
– 散布図全体として明確な上昇や下降のトレンドは見られませんが、データは二つの主要なクラスターに分かれているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフの左下にあるプロット群は他のデータポイントから離れており、潜在的な外れ値と見なされるかもしれません。
3. **各プロットや要素**
– 色と密度からは特に目立つパターンはないですが、多くのデータポイントが右側に集中しているため、この領域がスポーツカテゴリの主要な傾向を表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**
– 複数のクラスターの存在は、異なる時間帯またはイベントに関連する特徴的なデータを示しているかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 第一主成分（貢献率: 0.70）は、第二主成分（貢献率: 0.08）よりも多くの分散を説明しています。したがって、第一主成分がデータの構造をより強く反映していると考えられます。
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**
– データポイントが右上クラスターに集中していることから、この領域が最も一般的な動向を表していると見なされるかもしれません。外れ値の存在は、一部のイベントやパフォーマンスが特異であることを示唆し、これを分析することで新しいインサイトや戦略的な意思決定を行う手助けとなるでしょう。
この分析をもとに、例えばスポーツイベントのパフォーマンス向上やチーム編成の最適化に役立てることが考えられます。
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。