📊 データ分析（GPT-4.1による）
データ解析結果：
1. **時系列推移とトレンド**：
– WEIスコア全体では、初期における低いスコア（0.70から0.75）が観察され、その後の期間ではスコアが上昇し、最高点に近づく（最大で0.89）トレンドが見られます。
– 特に、2025年7月6日以降にはスコアが急激に上昇しています（0.8375から0.9125）、これは社会的要因の変化やイベントの影響が考えられます。
2. **異常値の検出と影響**：
– 異常値は主に2025年7月初旬に集中し、総合WEIスコアで0.7近辺の低値が繰り返し観測されます。この期間は、特定の経済的問題や社会的変動が考えられます。
– 同様に、社会WEI平均には、他の時期と比較して急激なアップダウントレンドが認められます。この背景には、政策変更や社会制度の調整があるかもしれません。
3. **STL分解からのシグナル**：
– 長期トレンドとして、全体のWEIスコアが上向きに変化しているため、全体としてポジティブな変化が長期的に続いていることを示唆しています。
– 季節性のパターンは明確ではありませんが、周期的な社会イベントや政策発表が影響している可能性があります。
4. **項目間の相関分析**：
– 個人の健康状態と自由度は高い相関を示しています。これは、個人の自由度が生活の質に影響を与えている可能性を示唆します。
– 社会の持続可能性と社会基盤の項目も強い相関が見られ、社会インフラが長期的な持続可能性に直接寄与していることを暗示しています。
5. **データ分布と外れ値**：
– 箱ひげ図を用いると、個人WEI平均の外れ値がいくつか見られますが、全体の分布は中央値を中心に均等に広がっています。
– 健康状態やストレスに関する外れ値も目立ちますが、これらは一過性の出来事または個別の状況に起因するかもしれません。
6. **主要な構成要素 (PCA) の分析**：
– PC1がデータ全体の69%の変動を説明しており、これは多くの項目が共通の要因に支配されていることを示します。
– PC2は9%の寄与率ですが、一部の項目、特に個別要因に関連する予想外の変動を示しています。
**考察と推奨**：
– WEIスコアの変動は政策の影響を強く受ける可能性があり、特に社会インフラや持続可能性が向上するにつれて、スコアがプラスのトレンドを示しています。今後、これらの要素に注力することで、さらなる改善が期待できます。
– 異常値が一定期間に集中しているため、異常が発生した際の状況分析を行い、それに対する対応策や予防策を検討することが重要です。例えば、急激なスコア低下への適応策や影響を最小限に抑えるための政策策定が挙げられます。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青のプロット）は、最初の期間においてわずかな上昇傾向を示しています。
– その後は横ばいの状態が続いています。
– 予測（紫、青、ピンクの線）は、将来的に上昇する予測（ランダムフォレスト回帰）が見られ、他は横ばいを予測しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 黒の円で示された外れ値が1つあります。これは通常のパターンから大きく外れており、特異なイベントや誤差の可能性を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実績値を表し、評価日ごとのWEIスコアの実際の観測値です。
– 赤い「×」は予測値を示しており、推定された未来のスコアを表しています。
– グレーの帯は予測の不確かさを示しており、予測値の範囲を視覚化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測の間に一部の期間で相関がありますが、予測モデルによって異なる結果が示されています。
– 線形、決定木、ランダムフォレストの予測が提供され、それぞれ異なる将来のシナリオを提示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測の相関関係は見られますが、精度にはモデルによって差があります。
– ランダムフォレスト回帰が他のモデルとは異なる将来を示し、変動可能性を暗示しています。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響**
– グラフを見る限り、実績と予測は比較的一貫しており、急激な変動は予測モデルで基本的には抑制されています。
– スポーツ業界において、今後の戦略計画やパフォーマンス予測に役立つでしょう。
– 外れ値の検証は、ポジティブまたはネガティブな異常イベントの理解、またはデータ収集におけるエラー修正に有用です。
総じて、このグラフはスポーツにおけるWEIスコアの予測とその不確定性を示しており、業界内での短期および長期的な戦略決定に重要なヒントを提供します。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 実績（青い点）のトレンドは、主に横ばいで安定しています。WEIスコアは0.75から0.85の範囲で変動しています。
– ランダムフォレスト回帰の予測ライン（紫）は、上昇トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– WEIスコア0.6付近に外れ値（黒い丸で囲まれた青い点）があります。
3. **各プロットや要素**
– 青い点：実績値で、日々のスコアを表しています。
– 灰色の範囲：予測不確かさを示し、この範囲内での変動が予測されています。
– ランダムフォレスト回帰（紫）は上昇を示し、他の予測（線形回帰と決定木）は横ばいです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値は短期的には一定ですが、ランダムフォレスト回帰は今後の改善を期待しています。線形回帰や決定木は現状維持を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値は約0.8付近に集中しています。データの分布は偏りが少なく、中心付近で安定しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– スポーツパフォーマンスの安定性が確認できます。実績が安定していれば、トレーニングや戦略が有効であると考えられます。
– 予測モデルに基づくと、ランダムフォレストモデルはスコア上昇を期待しており、新しいトレーニングやアプローチを試みるアイディアの根拠となるかもしれません。
– 長期的にパフォーマンスが向上する可能性が示唆され、チームや個人の成長に対するモチベーションを維持するのに役立つでしょう。
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**
– **上昇トレンド**: 全体的に実績（青いプロット）は緩やかな上昇を示しています。初期から中盤にかけて、特に直線的に上昇しています。
– **安定化**: 中盤以降、スコアは高い水準で安定しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– **外れ値**: いくつかのデータポイントが黒い円で囲まれ、これが外れ値として特定されています。多くは初期の日付付近に集中しているようです。
– **急激な変動**: 特筆するほどの急激なスコア変動は見られませんが、外れ値が初期に集中していることから、その時期に変動が存在した可能性があります。
3. **プロットや要素**
– **実績（青いプロット）**: 実際のデータポイント、安定的に高いスコアを示しています。
– **予測（彩色線）**: ラインの色が異なる予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）を表していますが、明確に重なり、全て良好な予測精度を示していることが考えられます。
– **不確かさ範囲（灰色のゾーン）**: 予測の不確かさを示していますが、実績データがこの範囲内に収まっており、予測モデルが有効であることを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 三つの異なる予測手法が、全て近い予測結果を提供しており、実績に対する高い予測精度を感じさせます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データがプロット内の多くのエリアをカバーしており、双方の予測手法がこれを精度高く捉えていることから、良好な相関関係が予測と実績データの間にあることを示唆しています。
6. **人間が直感的に感じることと社会的影響**
– このグラフを見たユーザーは、スポーツカテゴリにおいて良好で安定したスコアを維持している状況を感じ取るでしょう。
– 予測モデルが高精度であり、将来にわたるパフォーマンスの一貫性が期待されます。
– ビジネス上では、信頼性の高い予測モデルに基づく戦略が有効で、さらなる投資や施策に対する信頼感を与えます。
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:
このグラフを見ると、以下の特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 実績のデータ（青いプロット群）は横ばいの傾向を示しています。大きな変動は見られず、安定しています。
– 予測線（異なる色の推定）は、全てわずかに上昇しています。これは、今後の経済的余裕が改善する可能性を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青い丸で強調されたいくつかのデータポイントは、他と異なる異常値として示されていますが、全体の傾向に大きな影響を与えるほどの変動はありません。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青いプロットは実績データを示し、矢印や他のラインは異なる予測手法による将来のトレンドを示しています（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示し、妥当な範囲で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**:
– 各予測方法は、横ばいの実績を反映しつつ、微妙に異なる長期的な増加傾向を示しています。ただし、全体の相関性は高く、一貫した見解があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データが比較的密集しており、分布に偏りはあまり見られません。標準的なスコア分布を示しているようです。
6. **人間が直感的に感じることや影響**:
– このグラフから、スポーツ分野での経済的余裕（WEI）が安定していることが確認でき、特に重大なリスク要因がないため、安心感を持てるかもしれません。
– 予測は改善傾向を示しているため、スポーツ関連の投資や活動の継続・拡大が期待されます。これは、ビジネスや地域経済にプラスの影響を与える可能性があります。
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（青い点）はおおむね0.8付近で横ばいになっています。ただし、期間の開始時（7月1日ごろ）にやや低い値があります。
– ランダムフォレスト回帰による予測（紫の線）はスコアが高く、時間とともに若干上昇しています。
– 線形回帰（薄い青の線）と決定木回帰（薄い紫の線）の予測は、おおむねフラットに見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかの実績データ点が、他のデータ点から外れて低い位置にあります。これらは、健康状態の急激な変動を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績のWEIスコアを示しています。各時点で個人の健康状態を示しています。
– 少数の異常値が黒い円でマーキングされていますが、これらのスコアは通常の範囲とは逸脱しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、予測の信頼区間を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと異なる予測モデルの間でスコアの異なる動きがありますが、実績はおおむね予測の中に収まっていることが多いです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績スコアは全体的に安定していますが、予測と実績の乖離がある個所も見られます。ランダムフォレスト回帰はより高い健康状態を予測しています。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、およびビジネスや社会への影響**
– このデータは、一定の健康状態を維持していることを示唆するものの、予測モデル間でのばらつきがあります。これは、個人の健康管理のための多様なアプローチの必要性を示唆しています。
– ビジネスにおいては、健康状態のトラッキングや予測技術の精度向上が、個々の健康管理改善や健康促進プランの策定に寄与す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:
このグラフは、30日間にわたる個人の心理的ストレスを示すWEIスコアの時系列データを描いたものです。以下に、このグラフから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）はおおむね0.6から0.9の範囲で水平に推移しており、全体的に横ばい傾向にあります。
– 予測データ（他の色で示された線）も横ばいがありますが、直線回帰などで若干の上昇傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期2日間で黒い円で囲まれたデータは、他のデータ点よりも低く、外れ値として識別されています。直感的に考えると、初期の調整期間や特定のストレスフルな出来事が影響した可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実際の測定値を示し、黒い円は異常値を示しています。
– シェーディングされた灰色の領域は予測の不確かさ範囲を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測データは、実績データのトレンドを反映しつつ、予測方法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）による差があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データは、一部重なるが、予測の方法により微調整されているため、必ずしも完全一致ではありません。
6. **人間が直感的に感じるであろうことと影響**:
– 一般的に安定した状態を維持していますが、初期の異常値は注意を要します。このような期間のストレス因子を早期に把握することで、対策を講じる可能性があります。
– スポーツの現場において、心理的ストレスの管理はパフォーマンスに直接影響するため、このグラフの解析は選手の健康管理やトレーニング計画に重要です。
科学的根拠に基づくストレス評価と予測が可能であれば、心理的健康を見ながらトレーニング方法を柔軟に調整できると考えられます。
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:
## グラフ分析:
1. **トレンド**:
– 前半の期間は、WEIスコアが概ね0.6～0.8の範囲で変動しており、明確な上昇や下降のトレンドは見られません。
– 後半の予測期間では、特に「ランダムフォレスト回帰」による予測が上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値が複数存在します。これらは実績AIにおける不通常なスコアであり、特に注目すべきです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実際のデータを示し、通常のフラクチュエーションを表しています。
– 黒いサークルで囲まれたデータポイントは外れ値を示しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさの範囲であり、データのばらつきを考慮しています。
– 赤い×は予測値を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）は開始点は同じですが、異なるトレンドを示しています。特にランダムフォレストが他と異なる成長トレンドを示しているのが興味深いです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実際のデータポイントと予測の不確かさ範囲は重なっていますが、外れ値が存在することで、通常の範囲からの逸脱が確認できます。
6. **直感的な洞察および影響**:
– このグラフは、スポーツにおける個人の自由と自治の指標を示しているように見えます。短期的には変動がありつつも、いくつかの手法で将来的な改善の可能性が示唆されているため、個人のパフォーマンス向上や戦略の見直しに役立つかもしれません。
– 社会的に見ると、外れ値の分析によって潜在的な問題や改善点が浮き彫りになり、全体的なパフォーマンスの向上に寄与する可能性があります。予測の違いが示す未確定要素をいかに制御するかが重要となるでしょう。
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:
1. **トレンド**
– 実績データ（青いプロット）は、約0.6から始まり、徐々に0.8から0.9の範囲に上昇しています。このトレンドは全体的に上昇傾向にあります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値と示される点は少数で、全体のトレンドから大きく逸脱しているプロットはあまり見られません。
3. **各プロットや要素**
– 青いプロットは実際のデータを示し、黒い円で囲まれた点は異常値です。予測データ（赤い×）は、高精度に実績データに近づいています。
– 灰色のエリアは予測の不確かさを示し、この範囲内で多くの実績データが存在しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測手法（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、ピンク）は、最終的にほぼ同じ予測値に集約しています。
– 予測は全て同じトレンドに従っており、高い精度を持った予測モデルであると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測データには高い相関が見られ、特に終盤では予測が精確になっています。
6. **人間が感じる直感とビジネス・社会への影響**
– グラフから、人々はデータが予測モデルによって高精度に捉えられていることを感じ取るでしょう。
– 競技において公正さや公平性が改善されている傾向を示していることから、スポーツ組織はビジネス戦略を最適化し、ファンの信頼を維持することができます。特に、多様な予測モデルが強固な支持となるため、政策決定の基礎としても役立つでしょう。
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**:
– 実績データ（青い点）は周期的に上昇しており、0.8付近でスタートし徐々に1.0近くへと収束しています。
– 予測の線（緑、紫、水色）は全て同じく高いレベルで横ばいを保っており、安定していることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の方にいくつか外れ値として強調されたデータがありますが、その後安定しています。
– これらの外れ値は初期データ収集段階での不確実性やバラツキを示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績AIを示し、黒丸で囲まれたものは異常値を示しています。
– 外れ値は実際のデータ収集やモデルの改善に役立ちます。
– 予測の不確かさ範囲（灰色の領域）は、予測された範囲のバラツキを表しており、データがこの範囲内に収まることを示しています。
4. **複数の時系列データがある場合の関係性**:
– 予測の線（緑、紫、水色）は全ておおよそ同じトレンドを示しており、各モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の予測精度が似ていることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは予測の不確かさ範囲内で変動していますが、徐々に収束しつつあります。
– モデルの予測は実際のデータとよく一致していることが見受けられます。
6. **人間が直感的に感じることやビジネスへの影響**:
– データはスポーツカテゴリーの持続可能性と自治性を評価するものとして、環境や資源の最適化につながる可能性が示されています。
– 外れ値の改善や予測精度の向上により、このスコアを更に高めることが可能性として考えられ、スポーツ業界の持続可能性の向上につながります。
– 安定したスコアの上昇傾向は、長期的な成功や持続可能性の影響を予見させるものです。
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（青い点）は全体的に安定しており、0.8から1.0の間で安定しています。
– 予測（緑、青、紫の線）は、全てのモデルでほぼ横ばいであり、安定したスコアを維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかの外れ値が0.6付近にありますが、それ以外は比較的一貫しています。外れ値は異常なイベント、もしくは測定ミスなどが考えられます。
3. **プロットや要素の意味**
– 実績（青い点）は、現実のデータを示し、同様のスコアが連続して観測されています。
– 予測モデル（線）は、異なる機械学習アルゴリズムを使用した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間で大きな逸脱はなく、同様の予測をしています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測データの間には高い相関があると考えられます。実績データの分布は非常に狭く、安定しているといえます。
6. **人間が感じる直感的な洞察および社会への影響**
– 社会的にも教育的チャンスが一定して提供されていることを示唆しており、この安定性はスポーツ分野における社会基盤の安定性を示しています。スポーツプログラムやリソースが変動せず、効果的に運用されている可能性も考えられます。
– 外れ値の存在は、特定の時期に異常な出来事があったことを示唆しており、これに対処することでさらなる安定を図ることができるでしょう。
このグラフ全体として、予測精度も高く、システム全体の信頼性が高いことを示唆しています。ビジネスや政策形成において、安定した社会インフラと教育機会の提供が可能であると考えられます。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 初期はやや上昇傾向が見られますが、7月15日以降はプロットがなくなり、新しいデータは予測に基づいています。
– 予測データ（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）は全体的に横ばいで、スコアの変化がほとんどないことを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータには外れ値がいくつか存在します。円で強調されたプロットがそれを示しています。
– 目立った急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実際の実績データです。
– ピンク、青、紫の線はそれぞれ異なる予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）に基づいた予測値です。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示しており、範囲はあまり広くありません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と各予測モデルの間には大きな乖離は見られず、実績データのトレンドをうまく捕捉しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期のデータは密集しており、スコアが0.6〜0.9の範囲で分布しています。
– 予測範囲は全て高かったため、将来的にもスコアが高い値で安定すると予測しています。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– スポーツカテゴリにおける社会的WEIスコアは比較的安定しており、長期的にもこの傾向が続くと予測されます。
– 社会的共生や多様性がある程度維持されていると考えられ、サポートする活動が成果を上げている可能性があります。
– ビジネスや政策決定において、長期的な戦略を構築する際には、公正な取り組みが効果的な結果を招いていることを示唆し、特にこの安定したデータはポジティブな見解を与えるでしょう。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**:
– グラフの上部（7-8時）と下部（20-23時）に渡って表示される色の変化は、時間帯によるアクティビティレベルの周期的な変化を示しています。特に、7-8時と20-21時の間で色が大きく変わっているのが見られます。
– 午前中と夜間のセッションが、比較的高い活動レベルを示している期間があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月5日から7月10日までの期間に6-7時と16-17時で急激な変化が見られ、特に16-17時の変化は注目に値します。これらの時間帯での活動レベルが一時的に低下していることが示唆されます。
3. **ヒートマップの色合い**:
– 色の濃淡は活動レベルを示しており、濃い色（紫や青）は低い活動レベル、明るい色（黄色や緑）は高い活動レベルを示します。この色のグラデーションがアクティビティの強度や関心の程度を表していると考えられます。
4. **時系列データの関係性**:
– 各横軸が時間帯を示し、縦軸に沿った色の変化により、特定の日の特定の時間帯に活動レベルがどう変動しているかがわかります。特に、一定の時間帯が特に活発であることが視覚的に強調されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 午前と午後、時間帯による明らかな相関関係が見られ、日中の特定の時間に活動が集中する傾向があると考えられます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会的影響**:
– 日中の特定時間帯における活動の増減が、スポーツイベントのスケジュール調整や施設の運営に直接的な影響を及ぼす可能性があります。
– ユーザーの活動パターンを把握することで、マーケティング戦略やプロモーションのタイミングをより効果的に設定することができるでしょう。
– 長期的には、これらのトレンドを活用することで利用者の満足度を高めるサービス改善に繋げ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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 色の変化から見て、全体的に横ばいの傾向が見受けられます。ただし、一部に明るい色（高いスコアを示唆）が点在しているため、時間帯や特定の日にスコアが高くなる場合があることが示唆されます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年7月5日に非常に低いスコアを示す紫色のセルがあり、これは明らかに外れ値として認識されます。他の日に比べてスコアが極端に低いことを示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色のグラデーションは、スコアのレベルを表しており、暗い紫は低スコア、明るい黄色は高スコアを示しているようです。
– 日付と時間帯ごとに個人のWEI平均スコアが表示され、それぞれの時間帯の活動や成果を視覚化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる時間帯でのスコアは、一貫して変動しているわけではなく、ある時間帯での活動の効率が他の時間帯と関連している可能性は低いです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特定の時間帯でスコアが高くなる傾向が見られますが、全体的には大きな相関は見られません。スコアは比較的広範囲に分布しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 特定の日や時間帯に集中して高い成果が得られることが視覚で確認できるため、効率的なトレーニングや活動計画が可能です。
– 低スコアの日の要因を分析することで、改善点を明確にし、パフォーマンス向上のきっかけとすることができます。
このヒートマップは、個人のパフォーマンスの変動を明確に示すツールとなり得るため、トレーニングプランの最適化や競技パフォーマンスの向上に役立つと考えられます。社会的には、データに基づく個別指導の価値が高まります。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 朝（7時と8時）のスコアは全体的に高く、時間が進むにつれて平行に高いゾーンを維持しています。
– 夕方（19時以降）はスコアが低く始まりますが、日が進むにつれて上昇する傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月1日は19時に最も低いスコアがありますが、その後急激に増加しています。
– 7月11日は特に高いスコアを示し、突出したイベントの可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃淡はスコアの高さを示しており、黄色は高得点、青から紫は低得点を示しています。
– ヒートマップの密度と色の変化が時間帯ごとの活動レベルの違いを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 朝の高いスコアと夕方の低いスコアの差は時間帯によるスポーツ活動の分布を反映しています。
– 特定の日（例えば7月11日）のスコア変動は特別なイベントや季節性と関連している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 時間帯ごとにスコアが一定のパターンを持ち、一部の時間帯での上昇や下降が他と相関しています。
– 一日の中で午前と午後の成績の差が顕著で、この点がさらに調査の価値があります。
6. **人間が直感的に感じることと社会への影響**
– このデータは、スポーツ活動が特定の時間帯に集中していることを示しており、スポーツ施設やサービス業者には需要の予測に役立ちます。
– 高いスコアの日は特別なイベントや好条件の日を示す可能性があり、その際のマーケティングやリソースの配置に活用できるでしょう。
このヒートマップは、日々の活動の違いとその影響を理解するために非常に有益です。このデータを活用すれば、戦略的な意思決定がより効果的になるでしょう。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– ヒートマップは相関関係を示しており、具体的なトレンド（上昇、下降、周期性など）は直接示していません。しかし、相関の強さは色の濃淡で示されています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 外れ値については、相関自体の分析では明確ではありませんが、色のパターンから平均的な相関値よりも大きく異なる組み合わせを見つけることが可能です。
### 3. 各プロットや要素の意味
– 濃い赤色は相関が非常に強いことを示し、値が1に近いほど完全な相関を示しています。
– 青色や薄い色は相関が低いことを示し、値が0に近ければ相関がほとんどないことを意味します。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 時系列データ自体ではありませんが、各項目間の相関を確認することで、何が互いに関連しているかが理解できます。
– 例えば、「個人WEI平均」と「総合WEI」は0.89の高い相関を持っています。また、「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」と「総合WEI」も0.91と高い相関があります。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 「総合WEI」は全体的に多くの他項目と高い正の相関を持っており、その項目が全体のパフォーマンスを示す重要な指標である可能性が高いです。
– 「個人WEI（心理的ストレス）」は他の要素との相関が比較的低くなっており、独立した要素として見ることができます。
### 6. 直感的な感想とビジネス/社会への影響
– 総合的に見ると、個人の健康状態や心理的ストレスが社会的持続性や公正性に大きな影響を与えない可能性があります。これは、精神的健康やストレス管理が個々人にとって重要である一方、社会全体の構造的要素とは直接の関連が薄いことを示唆しています。
– ビジネスや社会の文脈では、個人の経済的余裕が低いと、社会的公正や教育機会に対する関心も低くなる可能性を持ち、それが政策立案や施策の導入に影響を与えるかもしれません。
このヒートマップは、個別の改善点を探すための初期分析や、特定の社会指標に対するポジティブな施策の影響を測定するための重要なツールです。
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:
この箱ひげ図は、異なるWEIスコアの分布を比較しています。ここから以下の洞察を得ることができます。
1. **トレンド**:
– WEIスコア全体に大きな周期性や顕著なトレンドは見られません。全般的にスコアは高い位置にあり、横ばいの傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 各カテゴリにおいて外れ値が観察されます。特に「個人WEI（経済的余裕）」や「個人WEI（心理的ストレス）」で多くの外れ値が見られ、分布の広がりが大きいことが示唆されます。
3. **各プロットや要素**:
– 各箱の高さはデータの分布の広がりを示しており、密度の高い部分ほど箱が狭くなります。
– 棒の長さはパーセンタイル間の範囲を示し、中央の線は中央値を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各WEIタイプ間で比較すると、分布の中央（中央値）は似たような値を示していますが、個々の分布の広がりや外れ値の数には差があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人WEI（心理的ストレス）」は中央値が高めですが、ばらつきも大きく、ストレスレベルが個人によって大きく異なる可能性があります。
6. **直感的な印象とビジネス・社会への影響**:
– 各カテゴリに異なる視点からのウェルビーイングの状態が反映されており、これがスポーツ活動や政策形成における焦点を示唆しています。外れ値が多いカテゴリにおいては、個別対応が求められる可能性があります。
– 全体的に、スコアは高めで安定しており、多くの人々が良好な状態にあることを示唆しています。この情報を用いて、特定の領域での支援や介入がどこに必要かを明らかにすることができます。
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緩やかに上昇しています。これは、期間中に総合WEIスコアが徐々に改善していることを示唆します。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 残差のグラフでは、7月8日から7月10日頃に顕著な急激な変動があります。この期間は何らかのイベントや要因により異常な変動が起こった可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 観測値（Observed）は実際に測定されたデータを示しています。
– トレンド（Trend）はデータにおける長期的な変化を示しています。
– 季節性（Seasonal）は周期的な変動を示しており、特に7月5日と7月9日頃にピークがあります。
– 残差（Residual）は観測値からトレンドと季節性を除いたランダムな変動で、急激な変動時にのみ大きな値を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 観測値はトレンドと季節性の組み合わせで成り立っています。急激な変動はトレンドや季節性だけで説明できない要因があることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– トレンドは緩やかな上昇を続けており、全体の成長傾向が見られます。季節性の変動は比較的小さく、特定の周期的要因があることを示しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 総合WEIスコアが上昇していることは、一般的にスポーツ活動や関連産業にとってポジティブです。特に7月8日から10日の急激な変動は特定のイベントや外的要因（例：主要なスポーツイベントや予期しない市場の変化）に起因する可能性があります。これらの時期における対策や準備が今後の計画にとって重要です。
このグラフから、人々はスポーツ業界が全般的に改善している一方で、特定の短期間には注意が必要であると感じるかもしれません。
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:
以下のようにこのSTL分解グラフを分析できます：
1. **トレンド：**
– トレンドのグラフは、全体的に右肩上がりの上昇トレンドを示しています。このことは、個人のWEI平均スコアが時間とともに向上していることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動：**
– 観測値のグラフで7月5日あたりに下落が見られます。その後、急激に回復しており、これは一時的な要因である可能性が高いです。
– 残差のグラフでも7月9日付近で大きな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：**
– **観測値**は、全体的なパフォーマンスを示し、トレンド、季節性、残差を合わせたもの。
– **トレンド**は、基調的な増加を示しています。
– **季節性**はサイクルの影響を示し、周期的な変動を示唆しています。
– **残差**は、観測値からトレンドと季節性を除去した差で、短期間の変動やノイズといったランダムな要因を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性：**
– 観測値はトレンドと季節性の影響を受けています。残差が非常に小さいことから、トレンドと季節性でデータの大部分が説明されているようです。
5. **相関関係や分布の特徴：**
– トレンドと観測値には正の関連が見られ、トレンドの上昇が観測値にもポジティブな影響を与えています。
6. **直感と影響：**
– このグラフから直感的に、個人のパフォーマンスが向上中であることが読み取れます。日ごとの変動があるものの、全体として着実に成長しています。
– ビジネスや社会への影響として、個人やチームのトレーニング効果や戦略が効果を発揮している可能性があり、この傾向が続けば長期的な成功を期待できるかもしれません。
全体的に、このグラフはトレンドの上昇と季節性の影響を強く表しており、パフォーマンスが引き続き改善することを期待させます。
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STL分解グラフから、以下の洞察を得ることができます。
1. **トレンド**:
– グラフの中央の「Trend」プロットは、全体的に緩やかな上昇傾向を示しています。この期間において、社会WEI平均スコアが徐々に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**:
– 「Residual」プロットには、期間中に一度急激な変動があります。特に2025年7月6日から7月9日にかけての大きな残差の変動は、特異なイベントや予期せぬ出来事によるものと考えられます。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 「Observed」は実際の観測値を示しています。
– 「Trend」は全体的な方向性を示し、数値が増加しています。
– 「Seasonal」は周期的な変動を示し、小さな波があります。
– 「Residual」はトレンドや季節成分で説明できない変動で、異常値が見られます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– トレンドが上昇する一方で、シーズナリティは軽微な変動を示しているため、短期的な周期的変動は全体の向上には大きく影響していないようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– トレンドとSeasonalの波の重なり具合は、直線的なトレンドとは異なり、周期的な影響が見られることが分かります。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– トレンドの上昇は、スポーツ関連の社会評価や支持が増加している可能性を示唆しています。急激な残差の変動は特定の事件やニュースによるものと推測され、それが一時的な波紋を呼ぶ可能性があります。ビジネス面では、スポーツ関連のマーケティング活動にとって、トレンドの上昇がプラスの影響となるでしょう。
このグラフを直感的に捉えると、全体的な改善トレンドの中に一時的な変動が埋め込まれている構造が見て取れます。
WEI構成要素 主成分分析（PCA）
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### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– グラフには明確な上昇や下降のトレンドはありませんが、データポイントは主にポジティブな第1主成分の値に集まっている傾向があります。
– 第1主成分の貢献率が0.69と高いため、この成分がデータの大部分の変動を説明しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左下の緯度（-0.4、-0.15付近）に外れ値がいくつか見られます。これらは他のデータポイントと明確に異なる特性を持ったケースと考えられます。
– これらの外れ値は特異なイベントや条件によるものかもしれません。
3. **各プロットや要素**:
– 点の密度が高い領域は、右側の第1主成分が0付近から0.2の範囲、及び第2主成分が0.1以下の範囲に存在します。これはこの範囲が標準的もしくは平均的な特性を示している可能性を示唆します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 主成分分析のグラフであるため、時系列データの関係性は直接的には示されていません。しかし、主成分のプロットに基づき、30日間の中で観察される特性の共通部分を抽出した結果と考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分と第2主成分の間に強い相関関係は見られません。分布は比較的バラついており、データは多様な特性を示しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– スポーツにおける多様性や異なる側面を捉えるのに有用な分析です。コーチやアナリストがどの特性がスポーツのパフォーマンスに影響しているのかを理解するために、更なる詳細な分析や特定のデータポイントの掘り下げが必要でしょう。
– ビジネスへの影響としては、特異な外れ値や密集している特性を特定することで、トレーニングの最適化やパフォーマンス向上に活用できる可能性があります。
このグラフは特定の成分が全体のどのような特性を引き出しているかを可視化し、次の戦略を練る手助けをします。
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。