📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 総合的な分析結果
#### 時系列推移
– **全体的なトレンド**:
– 総合WEIスコアは、2025年7月初旬から中旬にかけて徐々に上昇しており、特に7月6日以降、顕著な上昇が観測されます。
– 7月6日以降、スコアは若干の上下変動を繰り返しつつも、7月中旬には高い水準で安定しています。
– **顕著な変動期間**:
– 7月1日から7月5日まではスコアが比較的低く、7月6日以降の上昇は明確です。
– 特に、7月6日に突出して高いスコアが観測され、その後も高い値を維持しています。
#### 異常値
– 指摘された異常値として、7月1日と7月2日の低いスコア（0.72、0.70）があります。また、7月6日以降の極端に高い値は、異常値として捉えることも出来ますが、これらの変動はスポーツイベントや特定の社会的要因が影響している可能性があります。
#### 季節性・トレンド・残差
– **長期的トレンド**:
– データは全体として上昇トレンドにありますが、7月6日以降の急激な上昇は特定のイベントの影響を推測させます。
– **季節性のパターン**:
– データからは明確な季節性は読み取りにくいですが、週末やイベント時に小さなピークが存在する可能性があります。
– **残差成分**:
– 残差は不規則であり、偶発的な要因や短期的なショックがスコアに影響を及ぼしていることを示唆しています。
#### 項目間の相関
– 異なるWEI項目間の相関は、特に社会基盤、教育機会、及び持続可能性の面で強く、これらが高い総合WEIに寄与していることを示しています。
#### データ分布
– **箱ひげ図からの示唆**:
– 総合WEIスコアは0.7から0.9の範囲に密集しており、中央値もこの範囲内です。
– 日々のスコアは全体的に上昇傾向を示しつつも、異常値の存在により若干の偏りが見られます。
#### 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1**: WEIの主要な変動要因で、スポーツイベントが大きく関連している可能性があります（寄与率0.69）。
– **PC2**: 二次的因子であり、地域の特定の効果や短期の社会的変動が影響を与えている可能性があります（寄与率0.09）。
### 背景に考えられる要因
1. **イベントの影響**:
– スポーツイベントの開催が、社会基盤や健康状態のスコア向上に寄与している可能性。
2. **社会的要因**:
– 社会的な公平性や健康キャンペーンなどが個々の健康状態やストレスの低減に寄与。
3. **政策の変更や社会的な取り組み**:
– 改善された政策が市民の経済的安定やストレス軽減に寄与し、スコアの上昇を促した可能性。
全体として、異常とされるいくつかのスコアは、外部の重要な刺激（例：大型スポーツイベント、特定の割引販売など）が影響したと考えられ、多くの市民がこの影響を受けた結果がデータに反映されています。この分析は、社会的施策やイベントの影響を定量的に検証するための重要な示唆を提供します。
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:
このグラフ「スポーツカテゴリ 総合WEIスコア推移」は、30日間の期間にわたるWEIスコアの時系列散布図です。以下にグラフの分析と視覚的特徴、そこから得られる洞察を示します。
1. **トレンド:**
– 実績（青いプロット）は、7月上旬から中旬にかけて0.8付近で横ばいです。
– その後はデータがなくなり、予測データがグラフに表示されています。予測には3つの異なるモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が使われていますが、特にランダムフォレスト回帰が他のモデルと異なり上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 明確な外れ値は、黒い枠で囲まれたデータポイントとして識別されています。これによりモデルの予測の信頼性が判断されます。
3. **各プロットや要素:**
– 青い点は実績のデータを示し、黒い枠は特異な外れ値を示しています。
– 灰色の部分は予測の不確かさの範囲を表しています。
– 異なる色の線は各予測モデルの異なる予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 7月中旬以降の予測データは、モデル間で異なっています。特にランダムフォレスト回帰は他2つのモデルと比較すると上昇トレンドが顕著です。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績データには、全体的に0.8付近で安定していますが、一部外れ値が見られます。これが今後の予測においても影響を与えている可能性があります。
6. **グラフからの直感や社会的影響:**
– 実績データが安定していることで、その後の運営や戦略の計画に自信を与えますが、外れ値や不確かさも考慮する必要があります。
– モデル間の予測の差異は、新しい戦略を考案する際にどのモデルを信頼するかを慎重に選ぶ際に重要です。特にランダムフォレスト回帰の予測が正解した場合、ポジティブな将来を示唆しています。
このグラフは、スポーツの分野でデータに基づいた意思決定を行うための重要なツールであり、モデルの予測精度を高めて適切な戦略を立てるための指針を与えてくれます。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– **実績データ**: グラフの左側を見ると、実績データ（青い点）は比較的一定しています。目立った上昇や下降のトレンドは見られません。
– **予測データ**: ランダムフォレスト回帰（紫の線）は緩やかな上昇を示しており、この方法が将来的なスコアの改善を予測していることが示唆されます。一方、線形回帰（青緑の線）は一定で、決定木回帰（青い線）も同様の横ばいを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績スコアには大きな外れ値が1つ（約0.6付近）存在します。これは特異な要因があった日として特に注意が必要です。
3. **プロットや要素の意味**
– **円で囲まれた点**は異常値の可能性を示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさの範囲を示しており、予測の変動が少ないことがわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測の間には違いがあり、特にランダムフォレストが示す未来の上昇傾向は他の予測方法と異なります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体的に実績データは約0.8付近に集中しており、安定したパフォーマンスが見られます。
6. **人間が直感的に感じることおよびビジネスへの影響**
– パフォーマンスが安定していることから、特段の改善施策を講じるより、現状の維持を意識する傾向が強くなるかもしれません。しかし、ランダムフォレストによる予測が示す将来的な上昇の可能性を考慮し、新たな施策に挑戦する価値もあります。
– 外れ値に対しての対応は、スポーツチームや選手の改善に直結するため、分析が求められるでしょう。
この分析は、データの安定性と新しい成長の機会を示しており、戦略的な意思決定に役立つ情報を提供しています。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 初期の期間（7月1日から7月15日まで）において、実績（青色プロット）がわずかに上昇しています。その後、データが表示されていない期間があり、予測データが表示され始めるとほぼ一定です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データにおいて一部の点が、他と比べて低い値（0.8以下）を示し、これが外れ値としてマーキングされています。特に7月8日以降に見られます。
3. **各プロットや要素**:
– 青いプロットは実績データを示し、薄紫、青、ピンクのラインは3つの異なる方法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測です。これらの予測は、ほぼ等しい値を示しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさ範囲を示しており、これも比較的小さい範囲に留まっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データは予測よりも変動がある一方で、予測結果は安定しています。このことはデータの安定化や過去のデータに基づいた効果的な予測が行われていることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは軽微であるものの上昇傾向が見られ、予測はこれが続くことを示唆します。また、外れ値が数値の下側に存在していることから、何らかの要因で一時的にパフォーマンスが低下している可能性があります。
6. **直感的な感覚とビジネスや社会への影響**:
– 直感的に見て、実績データは信頼できる範囲内にあり、大きな変動を示すことはないため、安定したパフォーマンスが期待できます。
– スポーツカテゴリーにおいて、安定性は選手やチームのパフォーマンスにとって重要な要素であり、リスク管理にも役立つでしょう。
– ビジネスへの影響としては、パフォーマンスの予測が比較的安定しているため、長期的な計画を立てる上で大きなリスクとはならないと考えられます。
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**:
– 実績（青点）は0.7から0.9の間でやや密集しており、特定の一方向のトレンドは見られません。ほぼ横ばいです。
– 予測ライン（3種類の回帰）はほぼ水平で、WEIスコアが今後も安定していると予測しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実データにいくつかの外れ値（黒円）が見られます。それらの値は一貫して0.7以上で、評価日の最初の2週間に集中しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績（青い点）は、個々の評価日におけるWEIスコアを示しています。
– 外れ値はデータの異常値または特異なイベントを示唆します。
– 予測値の不確かさ範囲（灰色の帯）は予測の信頼性を表し、比較的狭いです。
– 予測ラインは異なる回帰モデル（線形回帰、水色; 決定木、緑色; ランダムフォレスト、ピンク）の結果を示していますが、全て同じ傾向を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測値の間には明確な偏差は見られず、予測は実績の範囲内に収まっています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データはある区間に集中しており、全体的に均一な分布を示しています。
– 実績と予測の全体的な相関は高いと見られます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会的影響**:
– スポーツカテゴリーにおける個人WEIスコアは安定しているため、特定の問題やリスクは少ないと考えられます。
– 予測モデルが正確に実績スコアを捕捉できていれば、データは今後の計画や投資に対するリスクを抑え、戦略を策定するための強力な指標として活用できるでしょう。
– 外れ値の原因を分析することで、特定のイベントや要因の影響を特定し、将来的な予防策を講じることができるかもしれません。
以上のように、グラフは全体的な安定性を示しており、WEIスコアの信頼性と予測可能性をサポートしています。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 30日間の期間にわたるWEIスコアの時系列散布図では、実績AI（青いプロット）が概ね安定しており、期間の初期と中間でわずかなばらつきが見られます。
– ランダムフォレスト回帰による予測（紫の折れ線）は、期間の後半で徐々に上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフには一部外れ値が示されており（円で囲まれたプロット）、特に初期に低いWEIスコアが確認できます。
– それ以外の期間では、極端な変動は見られません。
3. **プロットや要素が示す意味**
– 青いプロットは実績AIのデータポイントを示し、実際の健康状態の変動を示しています。
– 灰色の陰影は予測の不確かさを示し、モデルの信頼性の程度を視覚化しています。
– ピンク他の予測線（線形回帰や決定木）が、健康状態が比較的安定していることを予測しています。
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の予測は、他のモデルより若干高いトレンドを示しており、将来的に健康状態が改善する可能性を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測のプロットは概ね一致しており、モデルの予測が実績と類似した特性を持つことを示しています。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、および影響**
– 多くのプロットが一貫して高い値を示しているため、この個人の健康状態は比較的良好であると考えられます。
– ビジネスや社会への影響として、予測モデルの中でランダムフォレストが持っているポジティブなトレンドは、新しい健康プログラムの導入効果を検証する際の指標となる可能性があります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 初期の実績データ（青いプロット）は0.6から0.8の間で比較的一定しています。しかし、予測（ピンクのライン）は最初は緩やかな上昇を示し、その後横ばいになっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期にはいくつかの外れ値が見られます（黒い円で囲まれたプロット）。これらは他のデータポイントに対して低いスコアを示していますが、数が多すぎず、孤立した現象であるようです。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実データを示し、ピンクの線は予測のトレンドを示しています。グレーの範囲が予測の不確かさの範囲を示しており、決定木や線形回帰などの異なる予測手法もプロットされていますが、ランダムフォレストの予測に一貫性が見られます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績はある程度一定している一方で、予測は初期に増加して安定しています。これは予測と実績の一時的な不一致を示しますが、徐々に収斂している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績の変動幅は狭く、特定のイベントに対する反応が小さいことを示唆しています。予測のラインは初期段階で変化があるため、予測精度の向上が示唆されます。
6. **直感的な洞察と社会的影響**
– このグラフからは、心理的ストレスが比較的安定していることが示唆され、外部要因や内部要因による急激なストレスの変化は少ないようです。スポーツのパフォーマンスにおいて心理的安定は重要であり、このデータはストレス管理が適切に行われていることを示す可能性があります。予測の改善が進めば、さらなるパフォーマンスの向上が期待されます。
この視点から、心理的ストレス管理やパフォーマンス向上を目指すためのデータ活用の重要性が浮き彫りになります。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青のプロット）は全般的に短期間で安定しているように見えますが、最終的には予測と比較して低めに位置しています。
– ランダムフォレストによる予測（紫）は緩やかな上昇トレンドを示していますが、実績データとのギャップがあります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に顕著な外れ値が数か所見られます。これらは黒い円で囲まれて強調されています。これにより特定の日に異常なスコアが記録されたことがわかります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青のプロット：実績データ
– 赤い×：予測データ
– グレーの範囲：予測の不確かさを示す範囲
– 紫、青、緑：異なる回帰手法による予測（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）
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にはギャップが見られるため、モデルの予測力には限界があることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは多くのプロットが0.7～0.8の範囲内に集中しており、予測モデルとの誤差が顕著なことが考えられます。
6. **直感的な洞察と影響**
– スポーツカテゴリにおいて、個人の自由度と自治に関する指標（WEI）が一定の水準に保たれてはいるものの、外れ値の存在が意思決定に影響を及ぼす可能性があります。
– ビジネスやコーチングにおいて、特定の日やイベントが選手やチームのパフォーマンスに重大な影響を与えた可能性があるため、これらの外れ値の要因分析が重要です。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド:**
– 約30日間のデータのうち、前半には上昇トレンドが見られますが、その後データは横ばい状態となっています。最初の時期に急速にスコアが上昇し、その後安定した傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動:**
– データポイントの中にいくつかの外れ値が存在しますが、一般的なトレンドには大きく影響を与えていないようです。むしろ初期に不安定さや大きな変動が見られますが、時間が経つにつれて安定化しています。
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、主に統一した範囲内に分布しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しています。この範囲の中にデータポイントが収まることが多い。
– 赤い×印やその他の色の線は予測モデルによる異なる手法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が一致していることから、予測モデルの精度が高いと考えられます。特に、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）でも大きな差異は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績データはおおむね予測範囲内にあり、高い相関が見られると推測されます。初期の変動を除いて、データは安定性を示しています。
6. **人間が直感的に感じることと社会への影響:**
– このグラフから直感的に感じられるのは、データが時間とともに安定化しており、モデルの予測精度が非常に良好であるということです。これは、スポーツにおける公平性や公正さがしっかりと測定されていることを示唆し、社会全体での透明性や信頼性の向上に寄与する可能性があります。
### 総合的な見解
グラフは、スポーツにおける社会的公平性に関するスコアが安定しており、予測モデルが正確にその変動を捉えていることを示しています。これは予測データと実績データが高い整合性を持っていることからも確認できます。社会的な公平性の確立に向けた取り組みが着実に成果を挙げていると見受けられ、現在の安定した状況がビジネスや社会に及ぼすポジティブな影響が期待できます。
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
– **全体的な傾向**: 実績スコアは大部分が0.8から1.0の間で一定に保たれています。大きな上昇や下降は見られません。
– **予測モデルのトレンド**: 線形回帰、決定木、ランダムフォレストすべてにおいて予測値は時間とともに安定しており、わずかに異なるもほぼ横ばいです。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 初期のデータポイントにおいて、0.8未満の外れ値が数回観察されます。
### 3. 各プロットや要素
– **実績データ（青のプロット）**: 高い持続可能性と自治性を示しています。
– **予測の不確かさ（グレーの範囲）**: モデルの信頼区間を示し、大きな変動は見られません。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）は、それぞれ少し異なる軌道を示していますが、ほぼ同一の結論を示しています。これは、予測モデル間の一致度が高いことを示唆しています。
### 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として高い相関を持っているように見えます。
### 6. 直感的な洞察とビジネス/社会への影響
– **直感的な洞察**: 高いスコアの持続と予測の一致は、スポーツカテゴリにおける持続可能性と自治性が高い段階で維持されていることを表しています。
– **ビジネス/社会への影響**: 持続可能性と自治性の高いスポーツイベントやプロジェクトの管理が安定して行われていると言えます。これは、スポンサーシップやエンゲージメント戦略において重要な要素となるでしょう。
このグラフからは、このカテゴリにおける活動が安定しており、今後もその状態が続く可能性が高いことが示唆されます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績（青色の点）は全体として横ばいの傾向を示していますが、一部には急激な変動が見られます。
– 予測データ（線）は、線形回帰、決定木、ランダムフォレストに基づいて異なる傾向を示しています。ランダムフォレストの予測はわずかに上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 数点の外れ値が見られ、それらは他のデータポイントよりも低いスコア領域に位置しています（黒色の円で囲まれている）。
– 特に7月初旬に外れ値が集中しています。
3. **各プロットや要素**
– 実績データ（青色の点）は実際の測定値を示しています。
– 黒色の円は外れ値を示しており、これらは分析において特に注目すべきです。
– 灰色の影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**
– 異なる予測手法が異なる結果を示す一方で、全体的なトレンドは異なさ過ぎるわけではありません。ランダムフォレスト回帰が最もスムーズで確かな予測を提供しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測データには、一定の一致が見られますが、外れ値がこの相関を弱めています。
6. **人間が感じる直感と影響**
– 実績データの多くが予測ラインに沿って配置されているため、予測の信頼性がある程度示唆されています。
– 外れ値の存在は、システムやデータ収集プロセスに潜在的な問題がある可能性を示しています。
– スポーツカテゴリーにおけるこのWEIスコアの安定性は、基盤や教育機会に影響を与える可能性があり、外れ値の原因の解明が重要です。
各予測線の傾向を考慮に入れることで、意思決定者はどの予測方法を最も信頼するかを判断できるでしょう。また、全体的な安定性と一部の外れ値をどう処理するかが、今後の方針を決定する上で重要です。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– **実績データ**:
– 初期段階でデータが上下に変動しながらも、全体としてやや上昇傾向を示しています。
– **予測データ**:
– 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）は安定した一定のスコアを示しており、将来的な変動は限定的だと見積もられているようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部のデータポイントは他の点よりも低い位置にあり、外れ値として認識されています。
– 外れ値のデータポイントは入力ケースや特異な状況の可能性を示唆しています。
3. **プロットや要素の意味**
– **データプロット（青い点）**は実績を示し、青い大きな円は外れ値を強調しています。
– **ピンク色の線など**は異なる予測モデルによる未来のスコア動向です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データに対して、3種類の予測モデルによる結果が平行に並んでおります。このことは、実績データの安定性と予測手法の共通の期待を反映しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データはおおむね0.8前後で密集しており、高いスコアが一貫していることを示します。
– 外れ値が下に集中していることから、特定の条件下で低スコアが発生する可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 全体として安定した高スコアは、このスポーツカテゴリにおける社会WEIの確立された状態を示唆しています。
– 外れ値の存在は特定の課題や特殊な状況に対応する必要性を示唆しており、計画や改善の機会を提供します。
– 予測が安定していることから、社会やビジネス関係者は、今後の施策において大きな変動を警戒せずに対応策を練ることができると考えられます。
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:
このスポーツカテゴリの総合WEIスコア時系列ヒートマップについて、以下の洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 各行ごとに時間帯別のスコアが表示されています。特に、特定の日付に対して色の変化が見られます。全体として、一部の時間帯でスコアが増加傾向にあるように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月5日と7月6日にかけては、19時のスコアが急激に上昇していることが観察されます。また、7月11日付近でも一部の時間帯で明るい色に変化し、スコアが高まっていることを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– ヒートマップの色の変化は、WEIスコアの強度を示しており、紫色から黄色になるほどスコアが高いことを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各日の時間帯別にスコアが記録され、特定の日または時間帯に明らかな変動が見られ、周期的または特定のパターンが影響している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯別のスコアが似た変化を示していることから、一部の時間帯が特に活動的である可能性があります。例えば、7時台は一貫して高いスコアを示しています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– ある時間帯や日においてスポーツ関連のイベントやアクティビティが活発化していることを示唆しています。特に夕方から夜にかけてのスコアの高さは、視聴率や参加率の増加を反映している可能性があります。ビジネス面では、この時間帯にターゲットを絞ったプロモーションが効果的かもしれません。
全体として、このヒートマップは、スポーツ活動やエンゲージメントが特定の時間帯に集中していることを示唆しており、ビジネス戦略の調整やイベントの企画に役立つ情報を提供しています。
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:
1. **トレンド**
– ヒートマップでは、色の変化が時間的なトレンドを示しています。開始から数日間は低めのスコア（濃い青や紫）が多く、時間が経つにつれてスコアが上昇傾向（緑や黄色に変化）にあるように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月5日には、全体的に濃い紫が目立ち、他の日と比較してスコアが低いことを示しています。これは急激なスコアの低下を示しており、外れ値と考えられます。
3. **棒、色、密度が示す意味**
– 各セルの色は、特定の時間と日におけるWEI平均スコアの高さを示しています。濃い色（青から紫）は低いスコア、明るい色（緑から黄色）は高いスコアを指します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 複数の時間（7時、8時、16時など）でのスコアの変化が見られます。時間帯によってスコアの変化パターンが異なる可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 時間帯ごとにスコアの分布に違いがありますが、全体としてスコアが増加しつつあるという点で関連性があるように見えます。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– スコアが日を追うごとに改善されていることから、何らかのトレーニングや対策が功を奏している可能性があります。これは、スポーツ選手やチームのパフォーマンスの向上を示す良い兆候かもしれません。この改善は、関係者にとってモチベーションの向上や戦略の再評価の指針となるでしょう。
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:
このヒートマップの分析結果を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 上部（7時～8時）の時間帯では、色が濃い青から明るい黄色に変化しており、これはスコアが上昇していることを示しています。
– 中央（15時～16時）でも類似した上昇トレンドが見られます。
– 下部（19時～23時）は特に7月6日以降、明るい色になり安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月5日と7月7日の19時にスコアが急激に上昇しているようです。
– 初日の特定の時間帯において非常に低いスコアが観察されます。
3. **各プロットや要素**:
– 色の変化はスコアの変動を示し、明るい黄色や緑は高いスコア、深い紫や青は低いスコアを意味します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各時間帯間で同様のトレンドが確認されており、一定のスコア上昇サイクルがあるかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 早朝と夕方の間に正の相関性が見受けられます。
– 暖かい色の分布が日中もしくは夜間で広がっているように見えます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– グラフ全体でのスコア向上は、スポーツイベントがより人気を集めていることを示唆しています。
– ビジネスとしては、ピーク時間帯のマーケティングや顧客対応を強化することが有効かもしれません。
– 社会的には、特定の時間帯の活動が活発であることから、関連するサービスの提供機会も検討されるべきです。
これらの要素を組み合わせることで、スポーツイベントの運営や戦略に関して有用な知見を得ることができます。
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、スポーツカテゴリーにおける全WEI項目の相関を示しています。ここから得られる洞察を以下に述べます。
1. **トレンド**
– ヒートマップ自体は時間軸ではないため、直接的なトレンド（上昇、下降）は示していません。ただし、高相関と低相関が視覚的に分布しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 数値的に言えば、相関が極端に高い（0.9以上）または極端に低い（0.1以下）点が目立ちます。
– 「個人WEI平均」と「総合WEI」(0.88)、「社会WEI(公平性・公正さ)」(0.96)は特に高い相関を持っています。
3. **各プロットや要素**
– 赤色が濃いほど高い相関を示し、青色が相関の低さを示します。
– 「個人WEI (経済的余裕)」と「個人WEI (自由度と自治)」は低い相関(0.11)を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列データではないため、直接的な関係は示されていませんが、複数のWEI項目間の関連性が示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体的に、多くの項目が中程度から高い相関を示しています。
– 「社会WEI (共生・多様性・自由の保障)」と他の多くの要素が比較的強い相関を持っています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間の直感として、「個人の要素（健康状態・心理的ストレス）と社会の要素（持続可能性と自治性・教育機会）」が連携している事が理解されます。
– スポーツにおける個人の生活の質（例：健康、ストレス）が公共政策（教育機会、自由の保障）に影響を与えうる可能性があり、この相関が高ければ、政策立案のための指針として有用です。
これらの洞察は、スポーツ組織や政策立案者がよりインフォームドな意思決定を行うための基盤となるでしょう。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**:
– 各カテゴリのWEIスコアは、互いに大きな変動は見られません。ただし、カテゴリ間でスコアの中央値が異なる部分があり、例えば「個人WEI(経済的余裕)」は他のカテゴリよりもかなり低めに設定されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「個人WEI平均」および「社会WEI（公正性・公正さ）」には、多くの外れ値が確認できます。特に「個人WEI平均」は非常に低い外れ値を持っています。
3. **各プロットや要素**:
– 各箱ひげ図の色は異なり、それぞれ異なるカテゴリを表しているようです。色の違いにより、カテゴリの視覚的な識別が容易になっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– このグラフでは単一の期間に基づいてカテゴリを比較しているため、時系列データ間の関係性は直接示されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人WEI(自由度と自治)」や「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」の分布は、他のカテゴリよりも狭い範囲に集中しています。反対に、「社会WEI（社会整備・教育機会）」の分布は広がっています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– ビジネスや社会への影響に関しては、「個人WEI」の経済的余裕が他と比較して低いことは、社会における個人の経済的負担やストレスの可能性を示唆します。
– 外れ値が多いカテゴリは、データのばらつきが大きく、安定性に欠ける可能性があります。
– このような分析は、スポーツ関連の活動における心理的・経済的な影響を評価することができ、スポーツ政策や福利厚生プログラムの改善に貢献する可能性があります。
全体として、このWEIスコアの分布比較は、スポーツ活動が個人や社会に及ぼす多面的な影響を概観するための有用なツールです。
総合WEI STL分解グラフ
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**
– トレンドのグラフは全体的に右肩上がりであり、観測値の基準線が直線に近いことから、WEIスコアは期間中に継続してゆっくりと増加していることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 観測値のグラフでは、期間の初めと終わりにおいて上昇が見られますが、中旬付近でスコアが下がる傾向があります。
– シーズナリティグラフで、7月6日〜7日に急上昇しているのが顕著です。これは、特定のイベントや要因が期間中に影響した可能性を示唆しています。
3. **各プロットや要素**
– 観測値: 全体の動きを示し、目に見える周期性があります。
– トレンド: 基本的な上昇トレンドを示します。
– シーズナリティ: 明確な周期的な変動が見られ、特に中旬に変動が大きいです。
– 残差: 集中している大きな異常はなく、比較的安定しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 観測値はトレンドに従いつつ、シーズナリティによって短期間の変動を持っています。
– トレンドラインが比較的滑らかであるため、シーズナリティが短期間の変動を制御していることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 正の傾向があるので、全体としては一貫して増加していることが明確です。
6. **直感やビジネス/社会的影響**
– スポーツイベントやシーズンによる影響が見られる可能性があり、特に中旬のピークは特定のスポーツイベントによる影響が考えられます。
– これらの傾向はスポーツ関連ビジネスのマーケティング戦略や、リソース配分に対する意思決定に役立ちます。たとえば、急上昇の前に広告やプロモーションを集中させる戦略が有効かもしれません。
この分析は、観察されたトレンドや変動性を考慮した上で、事業やスポーツイベントの運営に貴重な視点を提供できると考えられます。
個人WEI平均 STL分解グラフ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
こちらのグラフは、個人のWEI平均スコアをSTL分解したもので、30日間のデータを示しています。以下に注目点を分析します。
1. **トレンド**
– トレンド成分は一貫して上昇しています。これは、全体的に個人のWEIスコアが改善していることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 観測データの7月3日頃には急激な低下がありますが、その後すぐに回復しています。これが外れ値として目立ちます。
3. **各プロットや要素**
– **Observed（観測）**: 実際のスコアを示し、変動がありますが、概ね0.70〜0.80の範囲内に収まっています。
– **Trend（トレンド）**: 一貫した上昇を示しており、中長期的にポジティブな変化を表しています。
– **Seasonal（季節調整）**: パターンが見られるものの、振幅は小さく、周期性があります。
– **Residual（残差）**: 一般に小さく、トレンドと季節調整で説明される範囲内にあることが確認できます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 観測データはトレンドと季節調整によって支えられ、一時的な変動はあるものの、全体的な改善傾向が維持されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 季節調整の周期性があることから、特定のイベントや状況がスコアに影響を与えている可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**
– スポーツのコンディションやパフォーマンスが改善傾向にあると感じられます。一時的な変動はあれど、大きな問題は見られず、継続してパフォーマンスが向上することが期待されます。ビジネスや社会においては、個人やチームの改善に寄与する可能性が高く、更なる成長機会につながるでしょう。
このように、グラフは個人のパフォーマンスが改善していることを示しており、トレンドに沿った改善を続けることで、さらに高い成果を期待できる状況です。
社会WEI平均 STL分解グラフ
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平均スコアの30日間のSTL分解を示しています。以下の点に注目して分析します。
1. **トレンド**:
– トレンド線は全体として上昇しています。これは、期間中における社会WEI平均スコアが継続的に改善していることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 観測データ（Observed）には特定の日に急激な上昇が見られますが、これは基本的にトレンドに沿った変化です。急激な変動や明らかな外れ値は観測されません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 上から順に、観測データ、トレンド、季節性、残差が表示されています。観測データは実際のスコアの推移を示し、季節性はスコアがどのように周期的に変動するかを示します。残差はモデル化されていない変動部分です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– トレンドはスムーズに上昇している一方、季節性は複雑なパターンを描いています。これは、基本的な上昇傾向の上に周期的な要因が重なっていることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 相関関係は明確ではありませんが、季節性の変動が観測データに影響を与えていることがわかります。残差は小さく、スコア全体に大きな影響を与えていません。
6. **人間が直感的に感じることおよび社会への影響**:
– このグラフからは、スポーツカテゴリの人気や関心が増加している可能性が示されています。社会的には、人々のスポーツへの関心が高まっており、これは関連するビジネスやイベントにとってポジティブな影響をもたらすでしょう。また、季節性が存在することから特定の時期にスコアが上昇する傾向があり、マーケティングやイベント計画にも役立てることができます。
このように、30日間のデータから上昇傾向を捉えつつ、周期的な動きや残差の小ささから、安定した成長が見込めることが示唆されます。
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:
このグラフは、スポーツカテゴリにおけるデータの主成分分析（PCA）を示しています。以下に分析を行います。
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**:
– 特定の方向への明確なトレンドは見られません。データはランダムに分散しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 第1主成分が-0.4付近、第2主成分が-0.2付近に外れ値の可能性があるデータポイントがあります。
– これらは他のデータポイントから離れており、何らかの特異なイベントや条件を示唆しているかもしれません。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– プロットされた点は異なる観測を示しています。第1主成分が0.69、第二主成分が0.09の寄与率を持ち、主に第1主成分がデータの分散を説明しています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– このグラフでは時系列データの要素は示されていないため、具体的な時系列の関係性は分析できません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分と第2主成分の間には明確な相関は見られません。
– データは第1主成分の正の側にやや密集しており、この方向に基づいた特徴がある可能性があります。
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**:
– 直感的には、データの多様性が視覚的に示されており、特定のパターンやクラスターがないことから、このスポーツカテゴリにおける要因が多岐にわたることを示唆しています。
– ビジネスやスポーツの運営においては、外れ値や特定のデータポイントに焦点を当てた分析を行うことで、予期しない強みや弱点を特定するのに役立つかもしれません。
今後の行動としては、特異なデータポイントの背景を詳しく調べたり、主成分軸に対する結果の感度分析を行う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。
