📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 重要な分析結果
#### **時系列推移**
– **総合WEIスコア**は、7月初旬からの短期間で見ても、主に上昇傾向かつ0.7から0.89の範囲で変動しています。中でも6日以降には急激な上昇があります。これは、何らかのイベントまたは政策変更が影響している可能性があります。
– **個人WEI平均**と**社会WEI平均**のスコアも同様のパターンを示し、6日頃から上昇していますが、その理由としては、社会や個人の一時的な変化、例えば社会行事や健康関連のキャンペーンの影響が考えられます。
#### **異常値**
– 異常値は複数日検出されています。特に、7月6日から7日にかけて**総合WEIスコア**が急上昇しています（0.86875など）。この急上昇の背景には突発的なイベントや、特段の施策が考えられます。
– 他には7月初めに0.7以下の低スコアが見られ、これは通常の範囲よりも低いため何らかのマイナス要因の影響を受けた可能性があります。
#### **季節性・トレンド・残差**
– 明確な季節的変動は短期間のデータとしては見出しにくいですが、一時的な上昇が見られるため、長期に渡るトレンドが継続されるのかを注意深く見る必要があります。
#### **項目間の相関**
– 全体的な相関分析により、特に社会的項目（持続可能性と自治性、社会基盤・教育機会、共生・多様性・自由の保障）が高い相関を示すことが考えられ、これが社会及び個人のWEIの大半を形成している影響があると予想されます。
#### **データ分布**
– 各WEIスコアの箱ひげ図で見ると、中央値は全体的に高い傾向があり、外れ値も主に初旬に偏っています。これは、期間内の中盤から後半にかけて安定的に良い状態が保たれている一方、初めに不安定要因が集中した可能性を示唆しています。
#### **主要な構成要素 (PCA)**
– 主要な構成要素の寄与率は、**PC1が0.69**と比較的高く、これは経済または個人の心理的要因がWEIスコアの総体的変動に大きく寄与していると考えられます。**PC2は0.09**と低く、これによって他の小さい要素やノイズがスコアに与える影響は限定的であることを示しています。
### 総括
総合的に見て、7月6日以降の各項目の上昇は質の向上を強く示唆していますが、初期に見られた低いスコア群の原因を突き止め、改善することが今後の重要な課題となります。また、個々の項目間の相関及びPCA結果から、特に政策提案やスポーツイベントの計画においては、多様性と公平性強化に注力することが推奨されます。
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:
こちらのグラフについて以下の分析を提供します。
1. **トレンド**:
– グラフには明確に二つの時期が示されています。初期の時期（2025年7月頃）は実績AIが密集しており、おおよそ0.8付近で推移しています。
– 次の時期（2026年6月以降）には前年（比較AI）が示され、こちらは上昇傾向にあり、約0.9から1.0の範囲で推移しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の実績AIにはいくつかの外れ値が存在し、異常値として認識されています（黒い円）。
– 急激な変動は特に見られませんが、実績と前年の間に明確なギャップが生じています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績（青色）は過去のAIのパフォーマンスを示し、予測（赤色）との乖離を確認するために使われます。
– 前年（緑色）は以前のパフォーマンスまたはベースラインを示し、現在の実績と比較する要素です。
– 異常値（黒い丸）によって、データに外れがあ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**:
– 実績と前年データの間には乖離があります。特に前年のデータが後半にかけて上昇している点が注目されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の実績データにおいて、密度が高く、一定の範囲に集まっているのが見受けられます。
– 前年のデータは上昇トレンドを示しており、高いスコアに集中しています。
6. **グラフからの直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 初期の時期ではAIによる実績が安定、もしくは若干ばらつきがあることがわかります。
– 前年（比較AI）のデータが上昇傾向にあり、AIの機能が進化している可能性があります。
– ビジネスにおいては、AIの改善が行われていることが示唆され、継続的な技術向上が求められます。社会的には、より正確な予測や分析が求められるシーンでの活用が期待されるでしょう。
全体的に、AIのパフォーマンスが向上していることがうかがえますが、初期には外れ値も存在しているため、この点を改善することでさらに精度が向上する可能性があります。
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:
以下にグラフの分析結果を示します。
1. **トレンド**
– データは2つの期間に分かれています。
– 初期（2025年）の方では、データは0.7付近で横ばいで、直線回帰やランダムフォレスト回帰の予測とも整合しています。
– 後半（2026年）では、前年（緑色の点）が前のデータと切り離されてあり、明らかな関連は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期データでいくつかのデータポイントが黄色の輪で示されている「異常値」としてマークされています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青は実績値を示し、赤は予測値です。
– 紫とピンクの線は、それぞれ直線回帰とランダムフォレスト回帰の予測です。
– 緑の点は前年のデータですが、他のデータと期間が異なり独立して示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 2つの独立した期間のデータが存在し、それぞれが異なる特性を持っています。
– 初期のデータセットと後半（前年）のデータは直接の関連性が無さそうです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期データではほとんどのデータが0.7付近に集中しており、外れ値が顕著です。
– 前年のデータは比較的狭い範囲内（約0.6）に集中しています。
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**
– 初期のデータのばらつきや外れ値は、データ収集や測定の不安定さ、または外的要因の影響を示唆するかもしれません。
– 前年のデータと実績とのギャップは、パフォーマンスの不連続性や前年の戦略・コンディションの違いを示唆しています。
– スポーツ関連の戦略改善やトレーニング方法の検討を行う上で、データの整合性や安定性の向上が課題とな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:
このグラフはスポーツカテゴリにおける社会WEI平均スコアの推移を示しており、以下のような特徴と洞察を得ることができます。
1. **トレンド**：
– データが二つの期間に分かれていることがわかります。最初の期間は2025年から始まり、実績AI（青点）と予測AI（赤×）のスコアが非常に高い位置（ほぼ0.8以上）で推移しています。次の期間では、前年度（緑点）データが多く、それも高いスコアを維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**：
– グラフの初期部分で、異常値が黒い円で示されていますが、この点での詳細情報は不足しています。特に急激な変動は見受けられませんが、モデルに依存した異常がある可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**：
– 青点は実績のスコアを示し、赤×は予測されたスコアです。
– 緑の点は前年データで、過去の傾向を示しています。
– 灰色の帯は予測の不確かさの範囲を示しており、予測にはある程度の精度が考慮されています。
– 複数の予測手法が紫、ピンク、青の線として示されており、それぞれ異なる回帰手法（線形、決定木、ランダムフォレスト）を用いています。
4. **複数の時系列データの関係性**：
– データは明確な区分に基づいて分類されており、異なるAI技術による予測が提供されています。予測手法の結果は比較的近似しており、各手法が合理的な予測を提供していることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**：
– 青と赤のデータ間には強い相関があり、予測精度が高いことが示唆されます。前年度データとの相関を評価することも有意義で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**：
– スポーツ業界でのこのような高いWEIスコアは、競技や関連イベントへの関心が非常に高いことを示しており、それがビジネスチャンスの増加につながる可能性があります。また、予測されるスコアが高いままであるならば、業界プレイヤーは安定した市場の成長を期待することができるでしょう。
この分析に基づき、スポーツ産業の将来展望に関するデータ主導の意思決定に貢献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:
グラフを分析して以下の洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– グラフには二つの時間帯に渡るデータポイントが見られるが、それらは横ばいの状態を示すように見えます。
– 最初の部分では、青いプロットが高いWEIスコアを維持していることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青いプロット（実績AI）の集まりの中に、異常値とマークされた黒い円が見られます。
– 著しい変動や大きな外れ値は現時点では観察されません。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青いプロットは実績AIの記録で、高い安定性を示しています。
– 緑色のプロットは前年比を示し、数値がほとんど横ばいであることを確認できます。
– グレーの領域は予測の不確かさを範囲で表現していますが、現在のところ大きな変動はありません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰などの3つの予測手法が比較されているが、それらの違いは視覚化されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 青いプロットと緑のプロットの間に密接な相関があることがアノテーションを示していますが、詳細な数値を確認することはできません。
6. **人間が直感的に感じることと影響**:
– 過去のデータと比較して安定しているため、この領域の選手や個人にとって予測可能で安心感のある状況を示しています。
– スポーツ分野では、経済的余裕がスコアに与える影響があることを示唆します。この情報はスポンサーシップやファイナンシャルプランニングに利用できるでしょう。
全体として、このグラフはWEIスコアが比較的安定していることを示しており、将来の予測のためには追加データが有用です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフの左側では、実績（青い点）がはじめに高い値（約0.9）を示しており、徐々に下降して安定しています。
– 期間の後半において、その変化が見えないため、長期的なトレンドの変化は不明です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青い点で示される実績の中に、下部に離れた個別の点（異常値の黒い輪郭）が見られ、これは一時的に低い健康状態を示しています。
– ランダムフォレスト回帰の予測（紫色の線）はやや上昇、他の予測（緑およびピンク）は全体的に安定です。
3. **各プロットや要素**
– 実績表記（青い点）が全般的に安定しており、最後にいくつかの推測データ（赤い×）が表示されています。
– 昨年の比較（薄緑の点）は類似した時期のデータとして参考になります。
4. **複数の時系列データの関係**
– 実績と異常値の関係から、システムが一時的な異常を検知しているものの、全体的な健康状態は安定しています。
– 予測手法の違いによって、見解には異なる部分がありますが、大きな乖離は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 異常値は少なく、一般的な健康状態はほぼ一定範囲内に収まっています。
– 異常値が特定の日付に集中しているか否かは明示されていません。
6. **直感的な理解と社会・ビジネスへの影響**
– 健康モニタリングとして、個々の異常値の早期発見が重要。
– 全体的な安定は、施策が効果的である可能性を示唆します。
– ビジネス上、こうしたデータは、フィットネスプログラムや健康管理サービスの信頼性を高めるために利用可能です。
このグラフは、通常の時系列分析だけでなく、異常検知と予測を組み合わせることで、より包括的に個人の健康状態を把握するためのツールとして有用であることを示しています。
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:
## グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 前半（2025年後半から始まる期間）は濃い青色の実績データが集まっており、その値は0.8付近に集中しています。数値は比較的安定していますが、明確な上昇や下降トレンドは見られません。
– 後半の2026年のデータは薄い緑色の前年度データが示されており、こちらも0.8に近い値ですが、変動が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値として黒く囲まれたデータポイントがありますが、スコアは大きく外れているわけではありません。これは一時的にストレスが変動した可能性を示唆します。
3. **各プロットや要素**
– 実績（青色）と予測（赤色、紫色の線）のデータがあります。特に、予測線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は的確に幅を持っていますが、実績データの変動が大きくないため、予測の幅も狭いです。
– 前年度（緑色）は現在の値と似通っています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 現在と前年のデータを比較すると、前年のスコアも現在のスコアと一致する傾向があります。これは、時間が経つにつれてストレスレベルに大きな変化がないことを示しているかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 明確な相関関係は見えにくいですが、実績データが0.8付近に集まりやすいことから、中心値に収束してい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**
– このデータは、個々のスポーツ選手の心理的ストレスを測定している可能性が高く、スコアが一定に保たれることは、パフォーマンスが安定していることを示唆します。
– ビジネス面では、選手のストレスマネジメントの重要性を示しており、適切なサポートを提供することで、パフォーマンスの持続が期待されます。
– 社会的には、スポーツ選手のメンタルケアが強調されていますが、データが限られており、長期的なスケールでの監視が必要です。
全体的に、データはストレスの安定性を示唆しているものの、一部の変動に対して注意が必要です。継続的な監視とサポートが有益となるでしょう。
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:
以下のグラフに基づく分析を行います。
1. **トレンド**
– グラフの前半では、WEIスコアが比較的一定（約0.6から0.8の範囲内）で推移していることが観察されます。後半にはデータがなく、大きくジャンプしているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青色プロットの中に黒い円で示される外れ値が少数存在しています。これは他のデータポイントと比較して特異な値を示しています。
3. **各プロットや要素**
– 青色プロットは実績データを示しており、安定した範囲内に留まっています。
– 予測は複数の回帰分析手法（線形、決定木、ランダムフォレスト）で示されており、これらの違いが示されています。
– 特に未来の予測において、各モデルの予測範囲（xAI/3σ）も示されており、不確実性を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 現在のデータと過去データの間に直接的な時間的連続性が見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 前半の実績と比較して、予測データは未来の値に対して大きな変動や乖離が発生する可能性を示唆しています。特に回帰の種類によって予測のばらつきに差があるようです。
6. **直感と社会的影響**
– 現在のスコアが安定していることは、個人の自由度と自治が一定の範囲で保たれていることを示唆します。しかし、今後の予測が多様であるため、将来の不確実性に備えて柔軟な対応が必要です。
– スポーツのパフォーマンスやトレーニングの計画に影響を及ぼす可能性があり、特に異常値が戦略や健康にどのように影響するかを考慮する必要があります。
この分析は、将来のアクションプラン策定やリスク管理に役立つかもしれません。
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:
非常に特徴的なグラフですので、以下に視覚的な特徴と洞察を提示します。
1. **トレンド**:
– WEIスコアのデータは、初期の期間から後半までにかけて散発的で、一定の期間後に再びデータが増加しています。
– 初期段階には横ばいで、後半にかけてデータが散発しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期には比較的狭い範囲に集まっており、緑の点は明らかに異常値とされる部分があります。
– 外れ値は特に初期段階に見られますが、後半にはあまり見受けられません。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青い点は実績データを示しており、予測データ（赤い「×」）と異なり偏りが少ないことを示しています。
– 丸で囲んである部分が異常値とされ、特に注目すべきデータポイントです。
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重なり合っていないことから、予測モデルに何らかの改善が必要とされている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 現在のデータ分布は、初期の評価日から少しずつ変化している様子が見られ、過去のデータが特に異常なパターンを示しています。
6. **直感的および社会への影響**:
– 初期データのばらつきは、スポーツ関連の公平性指標が時期によって変動することを示唆しており、管理や改善が必要な領域を示します。
– 社会的には、データが改善されないまま放置された場合、厳格な指導や改善策の導入が必要となるかもしれません。
このグラフから、スポーツ分野の公平性や公正さに関連する指標の動向を詳細に把握するために、定期的な監視と改善が求められることが考えられます。
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:
## グラフの分析：
### 1. トレンド
– **初期部分（2025-07-01頃）**: 実績データはほぼ横ばいで、WEIスコアが安定している様子が見られます。
– **後半部分（2026-07-01頃）**: 前年のデータと同様に安定しているが、僅かながら上昇傾向を見せています。予測データも全般的に高いスコアを維持しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 初期データの中には異常値と見なされるプロットが存在します。予想スコアと実績スコアのいくつかは、通常の範囲を外れています。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **実績（青い点）**: 実際に観測されたスコアで、集中して示されています。
– **予測（赤いバツ）**: 将来のスコア予測に対して、実績と大きな乖離がないことを示しています。
– **異常値（緑の丸）**: 予測の中で異常なパターンを示すデータポイント。
– **前年（緑の点）**: 過去の比較用データとして、現在と同様のスコア範囲内で行われていることが示されています。
– **予測の不確かさ範囲（灰色のバンド）**: 信頼区間を示しており、予想の精度に関する不確実性を示しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 各プロットは、一貫して同様のスコア範囲内にあり、年度を通して大きな変動は見られません。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 全体的なスコア分布は集中しており、外れ値を除いて密度が高い領域に多くのデータが分布しています。
– 予測モデル間のスコアは、高い相関関係を持っていて、各モデルの予測間の変動は小さいです。
### 6. 直感的な洞察および社会への影響
– スコアが一貫して安定していることから、スポーツカテゴリにおける持続可能性と自治性が確保されていると考えられます。
– 将来的にも高いスコアが予測されており、競争力がありよく管理された状態であることを示唆しています。
– 社会やビジネスにおいては、この安定したパフォーマンスは長期的な信頼性を築き、持続可能な成長と革新を支える重要な要素と言えます。
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:
このグラフは、360日間にわたる社会WEI（社会基盤・教育機会）のスコアの推移を示しており、特にスポーツカテゴリに焦点を当てています。以下に主要な視覚的特徴とそこから得られる洞察を述べます。
1. **トレンド**:
– 初期の時点では、実績のスコアが0.8から0.9の間に密集しており、高いスコアを維持しています。しかし、その後のデータは見られず、期間全体としてのトレンドは分かりません。後半は前年のスコアと予測データのみが示されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 明確な外れ値は初期データには見受けられません。ただし、後半には前年のデータとしてスコアが急激に低下し、約0.6付近を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績データは青い点で表され、予測は異なる回帰手法（線形、決定木、ランダムフォレスト）を用いてプロットされています。各手法の予測が若干異なっており、特にランダムフォレストによる予測が実績に近い値を提示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測データとの比較において、予測の分布範囲（灰色帯）が示されていますが、乖離が大きいため、実測値との適合性に課題があるかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各予測手法の結果がそれぞれ異なるため、予測の精度や選択した手法の適切性に関してさらなる分析が必要です。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 初期の高スコアに対し、予測では低下する傾向を示しています。これは教育機会や社会基盤への投資が影響している可能性があり、将来的にスポーツ関連の社会的成果が低下する懸念を示唆しています。
– ビジネス面では、教育や基盤整備における戦略見直しが必要かもしれません。社会全体として、教育とスポーツの相互関係が強調され、その充実が地域の発展に不可欠であることを示しています。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 時系列の初期段階で、青い実績（実績AI）データは緩やかな上昇を示しています。
– ピンク（ランダムフォレスト回帰による予測）は高い水準を示しつつも、やや減少傾向に見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 黒い大きなマーカーで示された領域は、異常値として識別されています。
– この領域は、他のデータポイントと重ならず、特異な動き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**
– **青い点**: 実際の実績データ。
– **緑の点**: 前年の比較データ。
– **異なる予測手法**（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）で描かれた線があり、それぞれ異なる予測傾向を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測手法は異なる方法でスコアの変化を捉えており、ランダムフォレスト回帰は他手法に対して上方予測をしています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測データは、それぞれ異なる傾向があり、予測手法による違いが大きいことがわかります。
– 前年データは全体的に高いレベルを保っている点から、基準としての影響を示している可能性があります。
6. **直感的洞察と社会的影響**
– このグラフから、実績データが理想的な予測レベルに達していないことが読み取れます。特に、異常値の存在は何らかの問題や異常な現象を示唆しています。
– ビジネスや社会面では、より高精度な予測が求められている状況であり、異常値の原因究明が重要とされます。また、多様性や共生を示す指標が時系列で変動することに対する対応策が必要かもしれません。
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:
以下にヒートマップの分析を示します。
1. **トレンド**
– 時間帯ごとに色が異なり、特に朝から昼（7時から19時）にかけて色が変化しています。これは一日の中で時間によるスコアの変化を示している可能性があります。
– 特定の日付（7月5日以降）で大きな変化が見られ、明るい色に変わっています。これは上昇トレンドを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月5日に明るい緑色への急激な変化があります。これは急激なスコアの上昇を意味している可能性があります。
3. **要素の意味**
– 色はスコアの高低を示しており、暗い色ほど低く、明るい色ほど高スコアを示します。
– 各時間帯によって色の変化が見られるため、時間帯によるパフォーマンスの違いを示しているかもしれません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 個別の時間帯での変化が見られるため、時間帯別の比較やその影響の観点が重要になりそうです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 朝の時間帯に比べて、昼過ぎから夕方までにかけてスコアが上昇する傾向にあります。
6. **洞察**
– このヒートマップからは、スポーツイベントや活動が夕方に活発であり、そこでのパフォーマンスの向上が期待できそうです。
– ビジネスや社会的には、この時間帯に合わせたマーケティング戦略やリソース配分が有効かもしれません。
総じて、時間帯別に戦略を検討することで、より効果的なパフォーマンスの引き出しが可能だと考えられます。
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:
以下の視覚的な特徴と洞察があります：
1. **トレンド**:
– 色の変化から、特定の時間においてスコアが上昇または下降していることが読み取れます。特に、期間を通じて明らかに明るい色（高スコア）が増えている部分があります。
– 一日ごとのスコアには周期性は見当たらないようですが、1週間のパターンがあるかもしれません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の日時で色が暗くなっている部分があります。2025年7月5日あたりでスコアが大きく低下していることが示されています。
– その後、スコアが急激に回復しているので、一時的な要因による変動と思われます。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 色の濃淡がスコアの高低を示しており、緑や黄色が高スコア、紫が低スコアを表しています。
– ヒートマップで視覚的にわかりやすくなっています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 同じ時間帯に同じスコアの傾向が見られるため、時間帯による影響があることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 同じ曜日や時間におけるパフォーマンスの一貫性が見られ、特定の日付に乱れがあることが確認できます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– パフォーマンスの変動から、特定の日やイベントに依存する変動要因があるかもしれません。
– ビジネスやスポーツチームの戦略調整に活かせる情報が含まれており、特定の日時に対する準備や対策を考慮する必要があります。
– スポーツパフォーマンスの向上に向けて、具体的な要因を特定し改善できれば全体的な成績向上が期待されます。
これらの洞察が、ビジネスやスポーツの戦略的な意思決定にどのように活用されるかを考えることが重要です。おそらくデータのさらなる分析が、より詳細な原因究明や改善策の提案に役立つでしょう。
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:
以下に、ヒートマップの分析内容を述べます。
1. **トレンド**:
– 各時間帯、特に8時、15時、19時、23時で色が異なっており、パターンの変化が見られます。
– 時間帯によってスコアの変動があることを示しており、例えば7月6日ごろからスコアが高くなる傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 8時と19時の時間帯で初期に低いスコア（濃い青）が見られ、7月5日以降に急上昇しています。
– 色の急激な変化が特定の時間帯で見られるのは、非日常的なイベントや休日などの影響を受けている可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– ヒートマップの色はスコアの高さを表し、黄色に近いほど高いスコアを示しています。
– 色の変化は、スコアの変動を直感的に把握する手助けとなります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各時間帯のスコアが同時に変動しているかどうかを見ると、特に7月7日以降一斉にスコアが向上する現象があります。このことは共通の外部要因が影響している可能性を示唆します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯とスコアの間に相関がある可能性があります。例えば、より高いスコアが記録される特定の時間帯が存在することが示唆されます。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– 休日や特別なイベントが影響している場合、このデータはスポーツイベントの参加や視聴者数の増加に関連する可能性があります。
– ビジネスにおいては、特定の時間帯に広告やキャンペーンを集中させる戦略を考えることができるでしょう。
このヒートマップを用いることで、スポーツの社会的影響や時間帯による参加傾向をより理解し、適切な戦略を立てる手助けとなるでしょう。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンドと周期性**:
– ヒートマップには特定の時間的トレンドや周期性は表現されていませんが、相関値の変化が特徴です。たとえば、「総合WEI」と「社全WEI（共生・多様性・自由の保障）」の高い相関（0.91）、および「個人WEI（心理的ストレス）」との重なりが目立ちます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップ内の色で目立つ低相関（青みがかった領域）は外れ値と考えられる要素を示しています。たとえば、「個人WEI（自由度と自治）」と「社全WEI（公平性・公正さ）」の間の相関（0.11）はかなり低いです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡が相関の強さを示しています。赤に近いほど相関が高く、青に近いほど相関が低いです。「総合WEI」と「社全WEI（公平性・公正さ）」の間の相関（0.96）は特に高く、システム全体のバランスや公平性が「総合WEI」に大きな影響を与えていると考えられます。
4. **データの関係性**:
– 全体的に、個人WEIや社全WEIの要素は互いに影響し合っている様子が見られます。個人の心理的要因と社会の要素（公平性・持続可能性など）の関係を示す統計的洞察を提供しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 高い相関（0.9以上）が見られる項目間には緊密なつながりがあることが示唆されています。このことは禁止手続や戦略の設計に役立つ可能性があります。
6. **人間が直感的に感じるであろうことと社会への影響**:
– 全体的に、個人および社会の要因が相互に影響しあっているとするヒートマップは、個々の健康状態や社会の公平性がどのように総合的な福利厚生に関連しているかを見る際に有用です。特筆すべきは、スポーツなどの活動が個人および社会のさまざまな側面にわたる相関を強調する役割を果たしている可能性があります。
このような相関データは、政策決定者や健康プランナーが戦略を考案する際に、全体的な視点を提供する貴重な情報源となります。
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
– **全体の傾向**: 各カテゴリ内での数値は比較的安定しているようですが、カテゴリ間でのスコア範囲にはばらつきがあります。
#### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 特に「個人WEI平均」や「個人WEI（経済的余裕）」において、多くの外れ値が確認できます。これはこれらのカテゴリにおける個別のケースが他と比較して大きく異なることを示しています。
– **急激な変動**: 箱ひげの長さが短いものはデータの範囲が狭く、変動が小さいことを示しています。
#### 3. プロットや要素の意味
– **中央値と四分位範囲**: 「社会WEI（共生、多様性、自由の保証）」のように、箱の内部が長く、上下のひげが短いカテゴリはデータが密に集中し、安定していることを示しています。一方、「個人WEI平均」は広範に分布しており、変動が大きいことを示しています。
– **色**: 各ボックスは異なる色で表示されており、異なるカテゴリを視覚的に区別しています。
#### 4. 複数の時系列データの関係性
– **時系列の情報不在**: 360日間のデータだが、時系列の傾向を示す要素はこの箱ひげ図には含まれていないため、各データポイントの時間的変動は分かりません。
#### 5. 相関関係や分布の特徴
– **相関関係**: データの分布が似ているカテゴリがあり、それらは相関している可能性があります。
– **分布の特徴**: 多くのカテゴリで0.7から0.9の範囲に集中していることから、高いスコアが一般的であることを示しています。
#### 6. 直感的な洞察と社会・ビジネスへの影響
– **社会的な価値**: 「社会WEI（社会基盤、持続可能性、包摂）」のようなカテゴリが広く安定した範囲を示していることから、これらの要素が確立されたシステムでは安定的である可能性を示します。
– **ビジネスへの影響**: 「個人WEI（経済的余裕）」の外れ値は、個々の経済的経験が大きく異なることを示し、ターゲットを絞ったビジネス戦略が必要とされる可能性があります。
この分析から、異なるカテゴリにおけるスコアの均質性や異質性が組織の状況を反映していることがうかがえ、それに基づく対応が求められます。
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:
このグラフは主成分分析（PCA）を用いて、スポーツカテゴリーにおけるWEIの構成要素を360日間にわたって可視化しています。以下に分析を示します。
1. **トレンド**:
– グラフ全体において、特定の明確なトレンド（上昇、下降、周期性）は見られません。データポイントは広範囲にわたって分散しており、横ばいの分布と言えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 第1主成分軸で-0.3を超える低い数値のデータポイント（下部左）および0.1を超える高い数値（右上）のデータポイントが外れ値として目立ちます。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 第1主成分は69%の寄与率があり、データの分散を主に説明する要素です。横座標の数値の広がりがこの主成分の影響を示しています。
– 第2主成分は9%の寄与率と比較的少ないですが、データの分布を縦方向に示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数の点がクラスタのように集まっている箇所があり、近しい特徴を有するカテゴリーがあると推測されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 明確な相関は見られませんが、第1主成分軸に対して、分布が均等であり、第2主成分の若干の変動によりクラスタリングが示唆されます。
6. **直感的な感想やビジネスへの影響**:
– スポーツデータの多様性を示す分布であり、新しいアプローチや改革を行える可能性を秘めています。
– チームのパフォーマンスや戦術に関する要素分析ができ、個別の戦略を立てる手助けになるでしょう。
このPCAグラフを基に、さらに詳細な分析やクラスタリングを行うことにより、データの理解を深め、スポーツビジネスの戦略への応用が考えられます。
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。