📊 データ分析（GPT-4.1による）
このデータセットでは、WEIスコアにおけるいくつかの重要な傾向、異常、およびパターンが見られます。次にそれぞれについて分析した結果を示します。
**時系列推移**:
– 総合WEIスコアは全体的に上昇トレンドを示していますが、特に2025年7月6日以降に顕著な上昇があります。これは社会的余裕、持続可能性、そして社会的インフラストラクチャーのスコアが高くなったことと関連があるようです。
– 個人WEI平均については、多少の変動はあるものの、全体としては落ち着いています。彼女の心理的ストレス項目の変動が個人平均の変動に影響を与えている可能性があります。
– 社会的WEI平均は、特に7月初旬にスコアが劇的に上昇し、その後も高スコアを維持しています。これは社会的フェアネスと持続可能性の高まりと一致します。
**異常値**:
– いくつかの異常値が存在します。総合WEIスコアは7月2日に0.70に落ち込み、逆に7月9日には0.88に急上昇しています。このような急激な変動は、特定の社会イベントや政策の変更が影響した可能性があります。
– 個人WEIでは、特に7月5日に0.61という低スコアがあり、これは異常値のひとつで、健康状態や心理的ストレスの悪化が起因していると考えられます。
**季節性・トレンド・残差**:
– STL分解により、総合WEIの季節性とトレンドはほぼ一致しており、明確な長期トレンドが存在し、高い季節的要因も見受けられます。これにより、特定の時期に向けた社会的な調整が行われた可能性があります。
**項目間の相関**:
– 観察された相関ヒートマップによると、「社会フェアネス」と「社会持続可能性」に高い相関関係が見られ、社会的公平性の維持が持続可能性に直接影響していることを示しています。また、「個人経済的余裕」と「心理的ストレス」の関連性が高いことが分かります。
**データ分布**:
– 箱ひげ図から、社会的スコアのばらつきはやや大きく、特に社会的フェアネスと持続可能性で明白です。これらは特定のイベントによりムラが生じたと考えられます。
**主要な構成要素 (PCA)**:
– PCAの結果から、PC1がデータ全体に強く影響し（寄与率0.69）、主要な変動要因として「社会的フェアネス」と「持続可能性」が挙げられます。これは、社会的指標を改善することが全体のWEIスコア向上に重要であることを示します。
このデータセットの分析から、特に総合WEIの向上は社会的要因、持続可能性および公正性に強く依存していることが分かります。また、これらのスコアの変動は短期的な政策またはイベントに大きく影響されることも考慮する必要があります。
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:
このグラフを分析すると、以下のような視覚的な特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**:
– 実績データ（青色）は初めの数か月間で安定し、その後は評価がされていないようです。
– 複数の予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の予測が示されていますが、実績と比較可能なデータが少ないため、予測精度については不確実性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値（緑色の円）が一部見られますが、全体的にはデータがかなり集中しています。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 青色のプロットは実績値を示し、それに対し複数の線が予測モデルによる将来的な推移を示しています。
– 予測の不確かさ範囲（灰色）は、予測の信頼性を示しています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 予測モデル間で、予測の方向性に大きな差は見られませんが、実績データの最新のトレンドが不足しているため、それを補完する形で予測が用意されていると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値と予測値の相関を確認するにはデータが不足していますが、予測の区間内に異常値が存在することから、一定の信頼性があるとは言えます。
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**:
– 実績に基づくさらなるデータが求められる状況であり、今後の予測モデルに対する検証が必要です。
– スポーツにおけるパフォーマンスや評価の変動は、関係者にとって重要な指標であり、モデルの精度を高めることが競争環境での優位性につながる可能性があります。
このグラフは、今後のトレンドを予想するためのベースを提供していますが、実績データの不連続性が課題です。このため、予測を活用する際には注意が必要です。
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
1. **トレンド**
– 全体的には、二つの時期に分かれています。最初の期間（期間の左側）は比較的安定した数値を示していますが、二つ目の期間（右側）ではデータがやや高い値で安定しているように見えます。
– 各期間間には大きなギャップがあり、時間的変動が確認できます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の期間では、外れ値がいくつか存在し、それらは異常値とされています。
– 初期の期間から次の期間に移行する時期にはデータが一時的に途絶えています。
3. **各プロットや要素の意味**
– **実績（青色のプロット）**: 初期のデータを示しています。
– **予測（紫色のライン）**: いくつかの回帰モデルによる予測値が示されており、それぞれ異なるモデルが使用されています（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）。
– **前年度のデータ（緑色）**: 次の期間における実際のデータ。
– **異常値（黒色の丸）**: 初期の異常なデータ点を表しています。
– **予測の不確かさ範囲（灰色）**: 予測の信頼区間。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 初期の実績データを元に予測が行われており、それに基づき次の期間におけるデータが前年度実績と一致しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期のデータは安定しており、次の期間に向けて上昇傾向があることが示唆されています。
– 線形回帰を含む複数の予測手法が一定の傾向を示しており、モデル間での予測のばらつきは小さいと考えられます。
6. **直感的な洞察および社会・ビジネスへの影響**
– 初期段階での予測が次の期間で実績に近似していることから、予測モデルが信頼性を持っていると感じられます。
– スポーツのパフォーマンス評価などで予測モデルが有効に機能する場合、選手のトレーニングや戦略の最適化に大いに役立つ可能性があります。
– 急激な変動や外れ値の理解・解析により、異常値への迅速な対処が可能となり、全体的なパフォーマンスの向上が促進されるでしょう。
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:
このスポーツカテゴリにおける社会WEI平均スコアの時系列散布図について分析と洞察を行います。
1. **トレンド**
– グラフには、二つの異なる期間にデータが凝集しています。初期の期間（2025年7月から2025年11月頃）は比較的高いスコア（0.8から1.0）が多く、後の期間（2026年6月頃）はスコアが0.6から0.9にかけて分布しています。
– 時系列全体で見た場合、初期の高スコアから後の時期にかけてスコアが若干下降している印象です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の期間には一部のプロットが1.0付近に集中し、非常に均一です。後の期間にはよりスコアのバラツキが見られ、変動が大きいことが示されています。
– 外れ値とされる点は図に明記されており、初期の高スコア群に含まれています。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績（実測AI）を示し、緑の点は前年（比較AI）を示しています。これは前年に比べてスコアが下降している可能性を示唆します。
– 予測値は複数の回帰モデルを用いて表現されていますが、全て予測区間を外れない範囲で変動しています。
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が使用されていますが、予測が精確に範囲内（xAI/3σ）に収まっています。このことは、予測モデルの信頼性がある程度あることを意味します。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の高スコア群と後のスコア群で異なる傾向が見られ、この変動が季節的なものか他の要因によるものかは不明です。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– 初期のスコアの高さとその後の低下は、スポーツカテゴリにおける何らかの変化を反映している可能性があります。例えば、季節の影響、新たなルールやレギュレーションの導入、またはプレイヤーやチーム構成の変更など様々な要因が考えられます。
– ビジネスや社会においては、これらの変動を理解し、原因を分析することで、より効果的な戦略の構築が可能になるでしょう。
この解析により、グラフの背後にある要因を詳しく理解し、適切な対応を考えることができるかもしれません。
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
– **過去の実績（青）**: 初期には数値が安定しているように見えますが、大きな上昇または下降トレンドは見られません。
– **今年の予測（赤）**: 赤い記号は個々の予測値を示していますが、急激な変動は観察されません。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値（黒の円）**: 初期にはいくつかの外れ値が観測されていますが、過去の実績（青）から大きく外れた数値が見られるわけではありません。
### 3. 各プロットや要素
– **予測の不確かさ範囲（灰色）**: 不確実性の範囲が青い実績のデータの周りに描かれており、比較的小さい範囲で安定しています。
– **手法による予測のバリエーション（紫、シアン、マゼンタ）**: 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の各手法で予測が行われていますが、範囲内に収まっているように見えます。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– **前年度データ（緑）との比較**: 前年度データと比較した場合、新たな傾向やパターンの変化は少なく、予測の精度を検証する上で有用です。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– データの分布に著しい偏りは見られず、過去の実績と予測の数値は大きく乖離していないことがわかります。
### 6. 直感的に感じること、ビジネスや社会への影響
– **直感的な印象**: 初期のデータに安定性がある一方、外れ値も存在しているため、予測には慎重さが必要です。
– **ビジネスへの影響**: データが安定しているため、スポーツ領域における個人の経済的余裕の評価においては現有の戦略の継続が有効である可能性があります。
– **社会的要因**: スポーツ分野での経済的なサポートや資金の流れが安定している可能性があり、これが選手の成績や活動に良い影響を与えていると考えられます。
このグラフから、過去の実績と予測の計画がほぼ整合していることを活用し、長期的な戦略の策定に役立てることができるでしょう。
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:
以下にグラフの分析を示します。
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**:
– グラフの左側（2025年）は、約0.8付近の横ばいが多く見られ、整ったスコアが示唆されます。
– 2026年6月付近になるとスコアが増加していることが示されています。全般的に、上昇トレンドが示唆されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年6月から7月にかけて、WEIスコアが大きく下降していますが、その後急激に回復しています。
– 異常値が示されたデータもありますが、その数は少ないです。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 青色の実際のスコア実績（実績AI）が主に表示され、安定したスコアが多く見られます。
– 線形回帰や決定木、ランダムフォレスト回帰の予測が異なる色で表示されており、予測手法ごとの傾向が見られます。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 異なる手法の予測と実績が密接に交差しながら配置されていますが、予測に対する実績の一致度は高く見られます。
– 前年の比較（緑色のプロット）は、今年のスコアがやや高めである可能性を示唆。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データの差はほとんど見られず、予測精度が高いことが示唆されます。
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**:
– WEIスコアの安定および向上は個人の健康状態が良好であることを示唆しており、スポーツに取り組む人々の健康管理が効果的であることを示しています。
– 予測手法の精度が高いことから、将来の健康状態の改善や維持に対する計画を立てる際に有用であり、個人やチームのパフォーマンス向上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:
### グラフの洞察
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**:
– 初期評価期間において、青色の実績のプロットは比較的安定しており、急激な変動は見られません。
– その後、複数の予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が異なるトレンドを示しているが、連続的な変化はありません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青いプロットの中に異常値が検出されていることが分かります。異常値は、他の値群から大きく外れてプロットされています。
– 予測の中でも、各回帰手法で急激な上昇を示す部分があります。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 青い点は実績のデータを表しています。
– 各予測手法（ピンク、紫、青緑の線）は異なるアルゴリズムによる予測値を示しており、各線はそれぞれ異なる未来の可能性を示しています。
– 異常値は黒い円でマークされています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 実績値と予測値の間には、全体的に一貫性がある一方で、予測モデル間では異なる傾向が見られ、特定の手法が将来のストレスに対してより高いリスクを予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値のプロットは比較的集中しており、データのばらつきは少ないです。
– 予測範囲は実績データの範囲と比べて広く、予測不確実性が示唆されています。
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**:
– 予測の幅広い変動は、今後のストレスレベルが不確実であることを示唆しています。これは、ストレス管理や介入の必要性を示している可能性があります。
– 特にスポーツ選手や競技者にとって、こうした変動はパフォーマンスに直接影響を与えるため、ストレス管理の重要性がさらに強調されます。
– 異常値の存在は、特定の期間において予想外のストレスがかかったことを示唆し、個別の介入やサポートの必要性を指摘します。
全体として、このグラフは心理的ストレスの動向と予測に関して多層的な視点を提供しており、それに基づく適切な介入が重要とされることを示しています。
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:
以下にこのグラフの分析結果を示します。
1. **トレンド**
– 初期の期間（2025年7月から8月にかけて）は、実績のスコアが0.8付近で横ばいの状態が見られます。
– 2026年のデータは、0.6付近で安定して存在しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフ中、異常値とマークされたデータポイントがあり、それに対する予測も行われていますが、詳細な変動は少なく、全体として安定したスコアが見られます。
3. **各プロットや要素**
– 青色の点は実績のデータを示し、緑の点は前年実績を示します。それにより、前年と比較して同様の傾向がうかがえます。
– ラインは異なる予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）を示し、0.8のスコア付近から若干下回る方向に予測されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測の比較では、特定の手法により若干の変動が予測されているものの、大きな乖離は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– スコアの分布は特定の範囲（0.6から0.8の間）に集中しており、分布の偏りは少ないです。
6. **直感的な感覚と社会・ビジネスへの影響**
– スポーツカテゴリにおけるWEIスコアの安定性は、選手やチームのパフォーマンスの一貫性を示唆します。
– 予測の精度が異なる手法で確保されており、信頼性の高い成績予想が可能と思われるため、コーチやマネージメント層にとっては戦略的な意思決定の一助となるでしょう。
全体として、データの一貫性と予測精度の信頼性が目立つグラフであり、十分に実用的な分析が行えるデータであると考えられます。
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:
## グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– このグラフでは、データが二つの大きな期間に分かれていることが見て取れます。最初の期間（2025年7月から9月まで）は、データポイントが密集しており、ほぼ一定のWEIスコアを維持しています。続く期間（2026年5月以降）は、別の群として現れています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は検出されておらず、スコアはそれぞれの期間で比較的一貫しています。急激な変動は観察されませんが、二つの期間の間に大きな空間的ギャップがあります。このギャップ自体が顕著な変化を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– **青い点（実績AI）**: 初期の一定期間の実績データを示しており、WEIスコアのばらつきが少ないことを示唆しています。
– **緑の点（前年比較AI）**: 後半の時期に対応しており、前年のパフォーマンスとの比較を示しています。
– **異常値**: 見られませんが、このことは評価されるシステムが比較的一貫性を保っている可能性を示唆しています。
– 予測値（様々な方法）: 各方法論の予測領域を示すため、未来のスコアがどのようになりうるかの予測を提供しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 二つの異なる期間のデータ群（実績と前年比較）は相互に類似しておらず、ある種の構造的な変動があったと推測されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 明確な相関関係は示されていませんが、異なる期間におけるスコアの基準や評価方法に違いがある可能性があります。この違いがデータのギャップを生み出している可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– データが突然途絶えるように見えることから、スポーツにおける評価基準や測定方法の変更、あるいは大きなイベントに関連した変化が起こったかもしれません。
– 本グラフは、公平性・公正さといった社会的要因の評価の変動により、スポーツ界の政策決定に影響を与えることが考えられます。評価の不一致や基準が変わったことによる影響は、関係者間での調整が必要かもしれません。
このグラフは、データのギャップに注目を集めることで、スポーツにおける評価の透明性や一貫性を見直す契機を提供します。
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
– **上昇トレンド**: 始めの頃はWEIスコアが比較的横ばいで高い状態を保っていますが、途中から予測は高いスコアを示しており、持続可能性や自治性の向上が示唆されています。
– **予測手法の違いによるトレンド**: 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値の乖離がありますが、全体的に高値を維持しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 初期データにいくつかの外れ値（異常値）が見られ、これらは予測において考慮すべき重要な要素です。
– **急激な変動**: 評価日が進むにつれて予測レーンはスムーズに見えますが、初期の異常値は特に注目されるべきです。
### 3. 各プロットや要素
– **実績（実績AI）**: 青い点で示され、データの実測値を示しています。
– **予測（予測AI）**: 赤いバツ印で示され、AIによる予測成果を示しています。
– **前年（比較AI）**: 緑の薄い点で示され、前年の成果と比較可能です。
– **予測の分布範囲**: グレイの範囲が予測の不確かさ（xAI/3σ）を示し、信頼区間を視覚化しています。
– **各予測モデル**: 線形（紫）、決定木（水色）、ランダムフォレスト（ピンク）の各モデルの予測線は予測の多様性を示しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 各予測モデル間の結果の違いを分析すると、それぞれのモデルが異なる特徴を捉えており、モデル間のアンサンブルによってより robust な予測が可能となることが示唆されます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 初期データにおける外れ値が予測によってどのように影響を受けるのか、さらにはなぜ予測が初期段階で横ばいから高いスコアを示すかという点で、相関の分析が必要です。
### 6. 人間が直感的に感じるであろうこと
– 安定した高いWEIスコアは、スポーツ界における持続可能性と自治性が確保されているというポジティブな印象を与えます。
– 異常値や急激な変動は、運営や管理の不備や、急激な方針転換の必要性を示唆している可能性があります。
– ビジネスや社会への影響としては、このような安定性はファンやスポンサーからの信頼を得る重要な要素であり、長期的な成功に寄与するでしょう。
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:
## グラフ分析と視覚的特徴の洞察
1. **トレンド**
– 初期の約半年間、WEIスコアは0.8〜1.0の範囲で安定しています。
– 途中で計測が止まり、一定期間のデータ取得がないようです。
– 後半に、数値が再度表示され、スコアは0.6〜0.8の範囲で安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の段階で、WEIスコア0.6付近に外れ値と認識されるプロットが少数見られます。
– これは、他のデータポイントから離れた位置にあるために異常値と定義されている可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点が実績AIによる実績値を示しています。
– 緑の点が前年の比較AIによるデータ。
– ピンクや紫の線は異なる予測手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）による予測を示しています。
– グレーの領域が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**
– 実績値と前年の比較値の間で、一定の標準偏差内に収まる傾向が見えます。
– 異なる予測手法の間でも基本的に予測値は一致しており、一貫した予測がなされていることが伺えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の実績値と後半の実績値の間には明確な相関は見られません。しかし、全体的に高いスコアの傾向が見られます。
6. **直感的な感じとビジネス・社会への影響**
– スポーツカテゴリにおける教育機会の基盤は、初期には高く安定していたが、中断を経た後に若干低下していることが直感的に読み取れます。
– 教育やトレーニングリソースがこの期間中に減少した可能性があり、それに応じて社会的な教育機会が変化したことが考えられます。
– 長期的には、教育機会の増強が求められるかもしれません。企業や教育機関が投資する際には、過去の高いスコアを参考に、さらなる改善策を考慮するのが良いでしょう。
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:
### 分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフには明確な上昇または下降のトレンドは見られず、データポイントは期間の両端に集中しています。特に2026年から多くのデータポイントが集中しています。
– 初期の期間におけるデータは比較的均一なスコアを示していますが、後半の期間はスコアの密集度が高く、やや分散しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期データに比べ、後半の期間に同程度のスコアが密集している点が目立ちます。特に2026年には、スコアが安定している様子が見られます。
– 外れ値として、初期段階でスコアが0.6付近から始まっていることが異常値として考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実線とそれを囲む色つきの範囲は予測の信頼区間を示していると考えられ、データの不確実性を示しています。
– 点の色は異なるモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰など）による予測を示しています。
4. **データ間の関係性**
– 情報の初期と後期の2つの時期にデータが集中していることから、目的によってデータ収集が異なったと考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– はっきりとしたトレンドは見えませんが、後期のデータはある程度の一貫性を見せており、予測の正確性が向上している可能性があります。
6. **直感的に感じることとビジネスや社会への影響**
– 一般の人々が直感的に感じることは、初期は不確実性が高く、後半にかけて安定してきているという点です。
– スポーツにおける社会的なWEIスコアの安定性や信頼性向上を示す可能性があり、スポーツ管理や多様性の促進における取り組みの成果を評価する指標として用いることができると思われます。
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:
1. **トレンド**
– 色の明暗から、時間帯によって得点が変動していることがわかります。
– 午前中の時間帯（7時から8時）にかけて暗い色（低スコア）が続き、その後明るい色（高スコア）が増える傾向が見られます。午後になるとスコアは改善し、より均一化しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 朝の7時から8時にかけて、極端に低いスコア（紫色）が目立ちます。
– それに対して、午後になると急激に色が明るくなり、改善したスコアが確認できます。
3. **各プロットや要素**
– 色の違いはスコアの高さを示しており、黄色や緑色は高いスコア、青や紫は低いスコアを意味します。
– 時間が進むにつれ、スコアが徐々に改善し、色が鮮やかになることが視覚的に示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時間帯とスコアの相関関係が明白であり、朝の方がスコアが低く、夕方にかけて改善される傾向が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– スコアが低い時間帯には濃い色が集中しており、一日の中で時間が経つにつれて、スコアが改善するリズムが存在しています。
6. **人間の直感とビジネス、社会への影響**
– 直感的には、午前中に活動が少なかったり、効率が低いことが示唆されます。午後になるとパフォーマンスが向上する見込みがあります。
– ビジネスやスポーツのマネジメントにおいては、スコアの低い時間帯に対策を講じることで、全体のパフォーマンスを向上させる余地があるかもしれません。
このように、ヒートマップを用いることで、時間帯やスコアの変動を一目で把握でき、効率的な活動改善策を考えるヒントとなります。
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、与えられたヒートマップの分析です。
1. **トレンド**:
– 各日付にわたる色の変化は、特定の時間帯におけるWEI平均スコアの変動を示しています。
– 特に午前8時と午前23時の間は、スコアが上昇するトレンドが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月5日の午前16時の時間帯に、スコアが顕著に低下している外れ値（暗い紫色）が確認されます。
– これに対して、7月11日と7月17日にはスコアが高く（黄色）、急激な上昇が見られます。
3. **プロットや要素が示す意味**:
– 色の濃淡はWEI平均スコアの高低を示し、より明るい色（黄色）は高いスコアを、暗い色（紫色）は低いスコアを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 日付が進むにつれて、同じ時間帯でのスコアの変動が見られます。これは、特定の時間が高パフォーマンスだったり、低パフォーマンスだったりするパターンを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯が進むにつれてスコアが上昇する傾向が見られるため、特定の時間におけるパフォーマンス向上がうかがえます。
6. **人間が直感的に感じること、及びビジネスや社会への影響**:
– このグラフは、スポーツ選手やトレーニングプログラムのパフォーマンスの時間帯による効果を視覚化しています。スコアが高い時間帯に練習や試合を集中させることで、全体的なパフォーマンスを向上させることができると考えられます。
– 社会的に見れば、ピーク時間帯に合わせたトレーニングや休息の計画が非常に効果的であることを示唆しています。この情報は、アスリートのトレーニング最適化に寄与する可能性があります。
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:
このスポーツカテゴリの社会WEI平均スコア時系列ヒートマップから、いくつかの洞察を得ることができます。
1. **トレンド**:
– 7時、15時、19時、23時のスコアに色の変化が見られ、特定の時間にスコアが高くなる傾向があることがわかります。
– 特に、日付が進むにつれて色が明るくなるため、WEIスコアが徐々に上昇している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年7月1日付近で19時のスコアが非常に低く、特異点として目立っています。
3. **色と密度の意味**:
– 色が濃いほどスコアが低く、明るいほどスコアが高いことを示しています。
– 一部の時間帯では暗い色から明るい色への遷移が見られ、ポジティブな変化を示唆しています。
4. **時系列データの関係性**:
– 異なる時間帯の中でスコアの変動が見られ、一部の時間帯が他の時間帯に対して特定の日付でスコアが顕著に異なることがあります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 直感的には高いスコアの時間帯が集中的に存在するため、その時間帯に行われるイベントや活動が影響している可能性があります。
6. **社会的影響とビジネスインサイト**:
– 特定の時間帯に注目することで、スポーツイベントの放送時間やプロモーション活動を計画しやすくなります。
– 見る人が集中している時間帯に広告やキャンペーンを組むことで、注目度を高める戦略が考えられます。
全体的に、このヒートマップは時間帯によるWEIスコアの変動を効果的に示しており、特定の時間に焦点を当てたマーケティング戦略に役立つでしょう。
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:
このスポーツカテゴリにおけるWEI項目の相関ヒートマップから得られる洞察を分析します。
1. **トレンド**:
– ヒートマップは時系列データにおけるトレンドではなく、各項目間の相関関係を示しています。そのため、期間ごとのトレンドはこの図から直接はわかりません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 強い相関や低い相関が色の違いで示されており、極端に低い（青）や高い（赤）値が外れ値とも解釈できます。
– 特に「個人WEI（健康状態）」と「個人WEI（経済的余裕）」の間に低い相関（青）が見られます。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃淡は相関の強さを示し、赤に近いほど強い相関、青に近いほど弱い相関を示しています。
– 例えば、「総合WEI」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」の間には非常に強い相関があります（0.91）。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 特定の項目間の高い相関が見られる場合、それらが同じ外因に影響されているか、相互に影響し合っている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「総合WEI」と多くの他の要素が比較的強い相関を持っています。特に「社会WEI（公平性・公正さ）」とも高い相関があります。
– 一方で「個人WEI（経済的余裕）」は他の多くの要素と低い相関を示しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間が直感的に見る場合、社会的な要素が個々の要素よりも広範囲に影響を与え、全体のWEIに強く関係していることを感じるでしょう。
– スポーツにおける社会的な公平性や多様性の重視が、個人的な健康やストレスの低減に有益であることが示唆されています。
– 社会政策として、社会全体の多様性や公正性を高めることが個々の健康や幸福にも繋がる可能性があります。これらの知見は、スポーツを通じた社会的プログラムの立案や改善に活かせるでしょう。
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:
以下のボックスプロットについての分析を提供します。
1. **トレンド**
– 各カテゴリごとにトレンドは一定であり、特定の増減や周期性は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 複数のカテゴリで外れ値が存在し、特に「個人WEI(経済的合格)」や「個人WEI(心理的ストレス)」で顕著です。
– 「個人WEI(経済的合格)」は非常に低い外れ値が観察され、急激な変動を示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 箱の中の線は中央値、箱の上下は四分位範囲（Interquartile Range, IQR）、ヒゲは範囲内の最小・最大値を示しています。
– 色の違いは、カテゴリごとの違いや比較を視覚的に容易にしています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 特定のカテゴリ間に明らかな関係性は見られませんが、各カテゴリの分布（ボックスの位置と大きさ）を比較することで、パフォーマンスの全体的なレベルを理解できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各カテゴリの分布は比較的均一で、多くのカテゴリで中央値が0.8以上に集中しています。
– 外れ値がいくつかのカテゴリで散見され、データの範囲が広がっていることが分かります。
6. **直感的な感想と影響**
– このグラフから、人々は特に「個人WEI」が他のカテゴリよりも変動が大きいと感じるでしょう。
– 社会的・経済的要因が関与する項目で分布が広がっていることから、スポーツに関連するウェルビーイングが様々な要因に影響されている可能性があります。
– ビジネスや社会への影響としては、スポーツ関連のプログラムやサポートを行う際に、特に注意が必要な分野がどこにあるかを発見するために役立つでしょう。特に「個人WEI(経済的合格)」や「個人WEI(心理的ストレス)」への集中が必要です。
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:
### 分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフは主成分分析（PCA）の結果で、各データポイントは2つの主成分によってプロットされています。
– 明確な方向性や周期性はなく、データポイントは散在しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 第1主成分が約0.15以上に達する右上のデータポイントは、他と比較して高い値を示しており、潜在的な外れ値として特定できます。
3. **各プロットや要素**
– 各プロットは365日間のスポーツカテゴリの異なる観測を表している可能性があります。
– 水平方向（第1主成分）はデータの69%の分散を説明し、垂直方向（第2主成分）は9%の分散を説明しています。
4. **複数の時系列データ間の関係性**
– 各データポイントの具体的な時系列情報はこのグラフからは不明ですが、全体としての分布は多様なパターンを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 総じて右下から左上への斜めの分布が見られますが、これは強い相関を示しているわけではありません。
6. **直感的な感じとビジネス/社会への影響**
– スポーツにおけるWEI構成要素の多様性やばらつきを反映しています。
– 集中したデータポイントは、特定の共通要因または成功要因が存在する可能性を示唆します。
– 分析結果は、新たな戦略の計画において、多様な要素を考慮する重要性を示しています。
このPCAグラフからは、各構成要素がスポーツのパフォーマンスや他の指標にどのように貢献しているかをさらに分析することで、より深い洞察を得ることができるでしょう。
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。