📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データ解析結果：
#### 1. **時系列推移:**
– **総合WEI**: 7月1日から19日にかけてのデータを見ると、0.70～0.89の範囲で雲状に分布しています。全体的に7月1日から7日の初旬はスコアに振れ幅があり、7月6日以降高まる傾向があります。
– **個人WEI平均**および**社会WEI平均**: 同様に、早い日付での変動幅は大きいですが、7月中旬以降、特に7月10日以降はより安定最高点を記録するようになります。
– **各項目（例えば、健康状態、心理的ストレスなど）**も同様の傾向を示し、様々な影響因子に応じた変動を見せています。
#### 2. **異常値:**
– 明確な異常値がいくつかの日付で検出されています。一例として、7月2日における総合WEIのスコアが0.70、0.7875、0.69375と一貫しない日が挙げられます。これらの日は、個人的、社会的要因が特に大きく影響した可能性があります。
#### 3. **季節性・トレンド・残差:**
– STL分解が適用されていないため、本解析では正確な季節性を判定できませんが、全体的なデータからは、初旬から徐々にスコアが上昇し傾向づける期があるように見えます。短期のノイズやイベントが折り重なった結果、標準的季節性の獲得が抑えられているかもしれません。
#### 4. **項目間の相関:**
– 提示されたデータでは直接的な相関ヒートマップは見受けられませんが、一貫したスコア変動が示される分によって、特に個人と社会間でのインタラクションが想定されます。個人の健康状態の改善が、後の社会中スコアへ連鎖的に影響を及ぼしている可能性があります。
#### 5. **データ分布:**
– 箱ひげ図を未視観する中で全体のデータを見る限り、スコアのばらつきは日初期には大きく、中期以降は中央値が安定してくる傾向があります。外れ値は検出されていますが、それらが特定期間に集中していることに注目すると、特定イベントがその時期に強力な影響を持った可能性が考えられます。
#### 6. **主要な構成要素 (PCA):**
– PCA分析により、全変動の68%が主要構成要素（PC1）に起因すると示されています。ここから、個人および社会全体の環境改善が、WEIに対して及ぼす影響が大きいことが示唆され、長期的な政策支援がこの方向へ進展を促している可能性があると考えられます。
### 洞察と推測:
– 特に7月前半期において、何らかのイベント（例えば、スポーツ競技会や新政策施行）や外部ニュースがWEIに影響を及ぼしたと考えられます。
– 個人の健康や心理的ストレス、経済的余裕はしばらくスコア安定の影響を持ちながらも、社会的指標（社会基盤・教育機会や共生・多様性保障）との関係が見受けられます。
– 結果的に、積極的な施策と強化的インタラクションが相互に作用することで、全体的なWEIの向上が寄与されているように思われます。
以上の見解は、暫定的なデータポイントに基づくものであり、さらなるデータ解析や現場調査により純化されることが望まれます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフ内のデータは、初期の期間には密集し、後半には密度が低い他の点にシフトしています。
– 初期段階では横ばい傾向が見られ、後期には別のクラスタが形成されており、変化が予想されます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 黒丸で表された異常値がいくつか見られ、特に最初の期間で集中が顕著です。
– 見た目には急激な変動はないものの、異常値はパフォーマンスの一貫性を探る上で注意が必要です。
3. **プロットや要素の意味**
– 青い点は実績を示し、赤いバツ印は予測値を示しています。
– グレーの影が顕在範囲を示し、いくつかの予測技術（回帰手法）が異なる色の線で表されているのが分かります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– データは期間によって異なるクラスタを形成しており、過去のデータと予測がまとまっていないことから、予測のギャップがあることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期のデータが集中している一方、予測値は散在しているため、実測と予測の間に相関の欠如がある可能性があります。
6. **直感的な理解と社会的影響**
– データが示すのは、過去の実績と予測の間で大きな乖離が存在する可能性です。このことは予測の信頼性を再評価するニーズを示唆します。
– ビジネスや社会において、一貫したパフォーマンスの維持が難しい状況を反映するかもしれません。しかし、改善の余地が認識され、データ収集や分析技術の発展につながる機会も示します。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフは全体としての明確なトレンドよりも、時期に応じた変動が見られる。特に後半部分での実績AIと予測AIのスコアが密集していることから、この期間に特徴的な動きが見られる。
2. **外れ値や急激な変動**
– 序盤においていくつかの外れ値が見られ、異常値としてハイライトされている。これらは特定の期間における不安定なパフォーマンスを示している可能性がある。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実際の実績、緑の点は前年実績との比較を示している。予測AIの赤い点は、予測された結果を示しており、異常値を含む。
– グレーの領域は予測の確からしさ範囲を示し、その幅が広いことは予測の不確実性が高いことを示唆している。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測のデータが密集している部分では、高い精度の予測モデルが機能している可能性が高い。これにより、詳細な進捗状況の把握が可能となる。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の実績データと予測のデータ間には些細な相関があり、これが異常値として現れることがある。分布としては、二つの時期におけるデータの密集具合が異なるため、特定の条件下での変動を表している。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 人間が直感的に感じるのは、初期の不安定さと対照的な後期の安定性である。これは、データの精度向上や分析手法の改善などが進行中であることを示唆している。
– ビジネスやスポーツの文脈において、最初の不安定や異常値が新しい施策や運営手法の初期段階における試行錯誤を示している可能性がある。一方で、後半の安定したパフォーマンスは、その施策が成熟しつつあることを示唆している。
全体として、このグラフはデータの精緻化や予測モデルの改善段階にあることを示しており、これによりスポーツ戦略や事業運営において重要なインサイトを提供していると考えられる。
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
### 1. トレンド
– **上昇傾向:** 前半部分（2025年7月から9月）ではWEIスコアが0.8から1.0の間で安定しているが、後半部分（2026年5月から7月）では分布が0.6から0.8の範囲に移動している。
– **周期性の欠如:** データには周期的なパターンは見られない。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値:** 初期部分に予測との差を示す外れ値マーカーが多数存在。
– **急激な変動:** 特段の急激な変動は見受けられないが、期間を通じてスコアの変動範囲がかなり狭い。
### 3. 各プロットや要素
– **実績（青い点）:** 最初の期間で0.8から1.0までの間に密集。
– **前年（緑の点）:** 後半における前年のスコアは低下気味で、観測データよりも低い。
– **予測線（複数色）:** 異なるモデルに基づく予測。青の実績と乖離が見られる。特にランダムフォレストや決定木の予測は直線的に見えるが、実際のデータと合致していない部分がある。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 各予測モデルによる将来のスコア範囲が異なる。特に決定木やランダムフォレストの予測がかなり相違している。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **密度:** 初期データは高密度で集約されており、予測は様々なモデルで拡散する傾向がある。
– **予測の多様性:** モデル間の予測にばらつきが見られ、精度にばらつきがある可能性を示唆。
### 6. 直感的な洞察と社会的影響
– **直感的洞察:** スコアの変動が限定されているため、情報は保守的に維持されている可能性がある。過去のデータと予測が乖離していることから、モデルの改善が必要。
– **ビジネスや社会への影響:** スポーツ分野における測定方法やデータ収集戦略の見直しを考える必要があるかもしれない。高精度なモデルの開発がチームのパフォーマンスの予測にとって有益となるだろう。
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:
このグラフについて以下の洞察を提供します：
1. **トレンド**:
– 実績のクラスタは左のデータポイントで、大部分が安定して密集しています。一方、予測は右側に位置しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データにおいていくつか外れ値が見られますが、大部分は平均に近いところに存在しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示し、クラスタが密集しています。緑の点は前年の実績を示しています。
– 紫とピンクの線は予測手法による未来の傾向を示していますが、幅広い範囲をカバーしているため、不確実性がまだ高いです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データ（青）と前年データ（緑）は異なる時期に存在するが、近い値を示しています。すべての予測手法が同じ方向の傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの密集は高い経済的余裕を示していますが、予測範囲が広いことから、将来の変動の可能性を示唆しています。
6. **直感的な感じと影響**:
– 人はこのグラフから現状が比較的安定しているが、将来的に変動する可能性があると直感的に感じるでしょう。
– ビジネスや社会において、特に不確実性が示される未来の傾向に対して、準備や対応策が必要です。予測手法の改善によって、より正確な未来予測が期待されます。
このグラフは、過去のデータに基づく安定性と将来予測の不確実性を反映しており、計画策定において重要な示唆を与えます。
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:
このグラフは、個人の健康状態を表すWEIスコアの360日間にわたる時系列散布図です。以下の観点で分析を行います。
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）: 最初の期間はおおむね横ばいですが、期間の後半で一部が急激に上昇しています。
– 予測（ピンク線や色付きの点）は異なる手法での予測を表しており、それぞれ異なる動きを示していますが、全体的に昨年のデータ（緑の点集合）と大きく変わらない範囲で推移しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左側で少数の低スコアが異常値（黒丸）として識別されています。
– ピンクの線（ランダムフォレスト回帰）での急な上昇があり、これは予測モデルによるものであるため、現象としては興味深いです。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青い実績データは、実際に記録された健康状態を示しています。
– 各予測（線や範囲）は、異なるアルゴリズムによる未来の予測を示しており、これらのモデルがどの程度の精度で未来を予測するかの検証に役立ちます。
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間の一致度を観察することで、予測モデルの精度を評価できます。
– 昨年のデータ（緑色）と今年の実績データを比較することで、季節性や周期的な健康状態の変化がないかも確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 点が密集している部分は、一般的な健康状態を表しており、その範囲内での予測が精度の高いものと推察されます。
6. **人間が直感的に感じることとビジネスへの影響**:
– 人間はおそらく低いスコアを避けたいと感じるでしょう。外れ値は、個人への健康リスクを示す可能性があるため、特に注意が必要です。
– ビジネス的には、健康状態の予測精度を上げることで、よりパーソナライズされた健康管理サービスの提供が期待されます。
– また、突発的な変化や異常値の識別が改善されることで、フィットネスや健康関連企業は早期の介入や対策を取ることが可能になります。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**:
– 実績データ（青のドット）は比較的安定しており、大きな上昇や下降は見られません。時系列の前半部分で0.6から0.8の間に分布しています。
– 予測データ（紫、ピンクの線）は、急激な上昇を示しており、時系列の途中から増加傾向にあります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値（黒い○）が早期に数点見られ、通常の範囲を超えている可能性が示されています。
– 青のドットの間にばらつきはありますが、大きな急激な変動は確認されません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いドットは「実績（実測AI）」のデータで、これは静的な傾向を示しています。
– ピンクと紫の線はそれぞれ「決定木回帰」と「ランダムフォレスト回帰」の予測を示しており、今後の増加傾向を示唆しています。
– 緑のドットは「前年（比較AI）」を示しており、将来の予測と比較して安定しているように見えます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測モデルは今後のストレススコアの上昇を予測していますが、実績と前年のデータは比較的横ばいで安定しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 予測データは過去のデータとかなりの変動があり、異なるモデル間で相関がありそうです。
6. **人間の直感的な感じ方とビジネスや社会への影響**:
– 人々は、実績データが安定していることに安心感を感じるかもしれませんが、予測データが示す将来の急上昇に対して備えが必要と感じるでしょう。
– ビジネス面では、この予測により心理的ストレスの増加が予見される場合、早期の介入やストレス管理プログラムの導入が求められます。スポーツ選手のメンタルヘルスケアの重要性が高まるかもしれません。
このような分析により、プロスポーツ選手の心理的ストレスの動向を把握し、適切な対応を取るきっかけを提供します。
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:
グラフを分析すると、次のような特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 左側の実績データ（青）は、初期に一定の水準で推移していますが、あまり変動が見られません。
– 右側の前年データ（緑）は明確な上昇を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青いプロットには外れ値が観測され、これが異常値として黒い枠で強調されています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実績データ、赤い「X」は予測データを示しています。
– 緑のプロットは前年データで、比較用に使われています。
– 灰色の領域は予測の不確かさ範囲を示しており、グラフには複数の予測値（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と前年データを比較することで、パフォーマンスの向上が見られます。
– 予測データが実績と一致していないため、予測モデルの改良が必要かもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと前年データのトレンドを比較すると、パフォーマンスが上昇していることがわかります。
– 予測モデルによって示される将来の動向に乖離があります。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会的影響**:
– データの上昇トレンドは、システムやスキルの改善が進んでいることを示唆しています。
– 予測の不確かさがあるため、慎重な計画が求められます。
– 外れ値の存在は、潜在的なリスクや需給の変動を表している可能性があります。
全体的に、実績データが安定し、前年データが上昇していることから、今後の成長が見込まれると言えます。予測には改善の余地があり、さらなるデータ収集とモデルの調整が求められます。
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:
1. **トレンド**:
– グラフの左側では、過去の「実績（実績AI）」が集中していますが、その後しばらくデータが欠如しています。
– 右側では、新しい「前年（比較AI）」のデータが示されていますが、過去のデータとのつながりや変化がわかりにくいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 右側の緑のデータポイントにいくらかの密度のばらつきがありますが、顕著な外れ値は少ないように見えます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は過去の「実績（実績AI）」を示し、新しいのはデータの適用を試みた結果である可能性があります。
– 異常値は黒い円で強調されていますが、視覚的には整然としています。
– 複数の予測手法が異なる色の線で示され、特定の時点での予測の分布を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測モデルによる方法の違いが確認できますが、全体的な一致は高いようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 左と右でデータが分かれているため、時間の経過に伴う相関関係の変化は見つかりにくいです。
6. **直感的な洞察**:
– 過去から現在、未来への移行や、モデル間の一貫性を感じます。
– スポーツカテゴリで公平性・公正さを評価するためのAIモデルの適用が進んでいることが示唆されています。
– ビジネスや社会への影響として、AIによる評価改善の可能性や、それに基づく意思決定のサポートが期待されます。
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:
このグラフでは、スポーツカテゴリの「社会WEI（持続可能性と自治性）」スコアの推移が示されています。以下に視覚的な特徴と洞察をいくつか挙げます。
1. **トレンド:**
– 初期の実績（青色のプロット）は安定して高いスコア（0.8以上）を維持しています。
– 中盤以降の予測データ（緑色のプロット）は、やや安定していますが、わずかに低下傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 初期には黒の〇で示された異常値がいくつか見られます。予想スコアの範囲（灰色の帯）の外に出ている部分もあります。
– 後半にかけてスコアがやや減少していることが注目ポイントです。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 青色プロットは実績データを示し、高いスコアを維持しています。
– 緑色プロットは前年度の比較として示されています。
– 各予測モデル（紫、紺、ピンク）は異なる手法での予測結果を示していますが、全体的に重なりがあります。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 実測データと予測データには顕著な差が見られませんが、異常値の存在やわずかな低下トレンドが注意を引きます。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績データはぎっしりと高いスコアで密集しています。一方で、予測データはやや広がりを見せ始めています。
6. **人間の直感およびビジネスや社会への影響:**
– 初期の高い数値はポジティブなパフォーマンスを示唆していますが、中盤以降のスコア低下は持続可能性の課題を示しているかもしれません。
– 異なる予測モデルの類似性は、予測の信頼性を示す一方で、モデル間の違いを考慮した戦略が求められるかもしれません。
全体として、このグラフは過去の高実績を基にした予測を掲示していますが、将来的な低下を防ぐための施策が必要であることを示唆しています。
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:
## 視覚的特徴と洞察
### 1. トレンド
– **初期の安定:** グラフの最初の部分（2025年初め）は、スコアが0.8から1.0の範囲でほぼ安定していることがわかります。
– **後期の変動:** その後の期間（2026年にかけて）のデータポイントは0.6付近に再度集まり、変動が見られます。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値の存在:** 初期においては、異常値が1.0をやや超える箇所が見られます。
– **急激な変動:** 予測範囲と実際のデータ間でギャップが大きい時期には、急激な変動が示唆されます。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **色とマーカー:** 青い点は実績を示し、緑の点は前年の実績を示しています。予測はさまざまな方法で示されており、それぞれ異なる色と線のスタイルで表現されています。
– **灰色の帯域:** 予測の不確かさ範囲を示し、その外れた場合は注意が必要です。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実績データと前年データの比較による相関や乖離を視覚的に確認することができます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **分布の集中:** 初期には分布が非常に集中しており、安定した環境を示唆しています。
– **分布の変化:** 2026年にかけては分布が広がり、変化の兆しがあることを示唆しています。
### 6. 直感的な洞察と影響
– **教育機会の変動:** スコアの変動は、教育機会や社会基盤の変化を示唆しており、地域や政策の影響を受けている可能性があります。
– **スポーツへの影響:** スポーツに関連する活動やプログラムがこれらの変動にどのように影響されているのかを考察することが重要です。
ビジネスや政策においては、これらの視覚的なトレンドや変動を考慮し、具体的な対策を講じることが求められます。
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:
グラフを分析し、以下の洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 初期には高いWEIスコアが見られ、しばらく横ばいに続いています。
– 中盤以降、データのギャップがあり、その後はやや低めのスコアが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータにいくつかの異常値が観測され、予測の不確かさ範囲（灰色の領域）が示唆するように、ばらつきが存在します。
– 終盤は異常値が減少して、スコアが安定しているように見受けられます。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青い点（実績AI）が実際のデータで、黒い丸が異常値として表されています。
– 緑の点は前年のデータで、比較として使われています。
– 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）によって予測が分かれており、いくつかは実績データに近いですが、ばらつきも見られます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと前年比較の関係では、当初は似通っていますが、時間が進むにつれてスコアが変わり始めます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期に高いスコアを持つデータセットを除くと、中盤以降のデータは、より低い範囲で集約されている様子が見られます。
6. **直感的なインサイトと社会・ビジネスへの影響**:
– 初期の異常値や高スコアのばらつきは、スポーツにおける多様性や共生の取り組みが一時的に高まっている可能性を示していますが、その後は持続しなかったことが示唆されます。
– 社会的には、より持続可能な改善が求められ、異常値の改善や安定したスコアを継続的に確保する戦略が必要です。
– ビジネス的には、期間中の一時的な盛り上がりを利用したプロモーションなどが効果的である可能性がありますが、長期的な施策が重要です。
データのばらつきと予測の不確実性を考慮し、DEI（多様性、公平性、包括性）向上施策の有効活用や新たな戦略が必要となるでしょう。
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:
以下の視覚的な特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– ヒートマップにおける色の変化を観察すると、時間帯別に一定の周期性があると考えられます。特に、特定の時間帯において高いスコア（黄色～緑）が集中しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月1日と7月2日には、全体的に暗い色（低スコア）が目立ちますが、7月5日以降からより明るい（高スコア）色に変化しています。これは、スポーツイベントや特定の出来事がこの日に影響を与えた可能性があります。
3. **各要素（棒、色、密度など）の意味**:
– 色の明るさや暗さはスコアの高低を示しています。黄色に近いほどスコアが高く、紫に近いほどスコアが低いことを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる時間帯（7時、8時、15時、16時、19時など）で似たようなスコアのパターンが見られます。特に午前と午後遅くに高スコアが集まる傾向があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯別に一定のスコアの変化が見られるため、時間帯とスコアの間にある程度の相関が存在す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**:
– 一般的に、特定の時間帯に高い活動が見られる場合、それは視聴者や参加者の関心が集まる時間であることを示します。このパターンを活用することで、放送時間の最適化や広告戦略の決定に役立てることができます。スポーツイベントのスケジュール調整にも影響を与える可能性があります。
このヒートマップから、視覚的に直感的な分析を行い、特定の時間帯における傾向を把握することが重要です。
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**:
– 日付の進行に伴って、全体的に色の濃淡が変化しています。7月1日から7月19日にかけて、色が濃い紫から緑や黄に移行する箇所が見られ、それはデータポイントが上昇するトレンドを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月4日と7月17日から19日付近で色が急に変わっており、特に7月4日は非常に濃い紫色で目立っています。これらは突発的な変動や外れ値を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 色のグラデーションは、個人WEI平均スコアの変動を示しています。0.82に近い色は一般に高いスコアを意味し、0.68に近い紫色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の分布は、それぞれで個別に変動しており、異なる時間帯でのピークや変化が明確に示されています。15時から16時と19時から23時が特に顕著な変動を持っています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 一部の日付間（例: 7月5日から7月6日、7月11日から7月12日）での色の連続性は、日々のWEIスコアがある程度の一貫性を持ちつつも、特定の日付で独立した動きがあることを示しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– スポーツにおけるパフォーマンスや戦略の適用が、この時期に重要な変化をもたらしている可能性があります。ビジネスでは、このようなパターンが見られる場合、特定の時間帯や日付における人員配置やリソースの調整が考慮されるべきです。特に変動が大きな日は、追加のサポートや注目を必要とするかもしれません。
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:
このヒートマップに基づき、以下の洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 特定の時間帯（主に8時、15時、19時）に高いWEIスコアが集中しています。これは、これらの時間帯でよりアクティブな行動や参加が行われている可能性が示唆されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に顕著な外れ値は見られませんが、15時と19時のセッションは全体的に高いスコアを示しています。
3. **要素の意味**:
– 色の濃淡はスコアの高さを示し、より鮮やかな黄色や緑色のセクションは高い活動度や関心を表しています。低いスコアは青から紫の色合いで表現されています。
4. **時系列データの関係性**:
– 日付が進むにつれて全体的にスコアが高調していく傾向があります。また、8時と15時、19時のスコアが高いため、これらの時間は一貫して重要な活動タイムゾーンであると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の日付に集中した高スコアがあり、週の後半に向かうにつれて色が明るくなる傾向が見られます。
6. **直感的な洞察および社会への影響**:
– このデータセットは、スポーツイベントや訓練が特定の時間に行われていることを示唆しています。これにより、スケジュールや資源の最適化が可能となり、特定の時間帯に合わせたマーケティングやプロモーション活動の計画が立てやすくなります。
このグラフの視覚的特徴により、特定の日や時間にターゲットを絞った戦略的な意思決定が促されるでしょう。
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**
– ヒートマップ自体は時系列を直接示していませんが、相関が高い項目（赤色）が多く見受けられます。個人と社会のWEIが相互に強く関連していると考えられます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に目立つ急激な変動や外れ値はヒートマップからは検出しづらいです。しかし、相関が低い（青色）項目の存在が、特定の期間や要件によって大きく変動する可能性を示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃さ（赤）が強いほど項目間の相関が強いことを示しています。たとえば「総合WEI」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」の間は非常に高い相関（0.94）があります。
– 青色は相関が弱い、もしくは負の相関を示しており、「個人WEI（自由度と自治）」と他の多くの項目でその傾向があります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 全体的に、個人のウェルビーイング（個人WEI）は社会的なウェルビーイング（社会WEI）と密接に関係しており、相互に影響を及ぼしていると推測できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「総合WEI」はほとんどの項目と0.7以上の相関を持ち、全体の調和を示唆します。
– 相関が低い例えば「個人WEI（経済的余裕）」と「社会WEI（公平性・公正さ）」は、関連性が薄いことから独立した側面が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**
– 相関が強い項目が多いことは、スポーツが個人や社会の様々な側面に一体的に作用している可能性を示唆します。
– ビジネス面では、スポーツイベントやプログラムを通じて全体的なウェルビーイングを向上させる戦略が有効かもしれません。
– 社会的には、特に「共生・多様性・自由の保障」との高い相関が、スポーツを通じた包括的な社会形成に寄与する可能性を示唆しています。
これらの洞察を参考に、スポーツ産業や関連する社会プログラムの改善や新たな取り組みを考案する際に役立つかもしれません。
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、あるスポーツカテゴリに関連する複数の種類のWEIスコアの分布を示しています。それぞれの箱は、データの分布を視覚化し、スコアの中心傾向やばらつきを示しています。
1. **トレンド**:
各WEIタイプには一貫したトレンドがありませんが、全体のスコアが比較的高い位置にあり、中央75%の範囲（箱の上下の端）が比較的高いことが多いです。
2. **外れ値や急激な変動**:
多くのWEIタイプに外れ値が見られ、特に「個人WEI（経済的余裕）」や「社会WEI（公平性・公正さ）」で目立っています。これは、一部のデータポイントが他のものと比べて大きく異なることを示しています。
3. **各プロットや要素**:
– **ボックスの範囲（四分位範囲）**：メインのデータが存在する範囲を示し、中央値とデータのばらつきを示します。
– **ひげ**：データの広がりを示します。
– **外れ値**：データの異常な値を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
時系列の比較ではなく、異なるタイプのWEIスコア間の比較をしています。特定のカテゴリでバラツキが多い場合や少ない場合があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
総じて、各WEIスコアで中央値が高く、分布が上方に集中していることから、全体的に高スコアを示唆しています。
6. **人間が直感的に感じる洞察と影響**:
直感的に、特定のタイプのWEIスコアが他と比べて一貫性を欠くことが確認でき、これがスポーツの成果や選手のパフォーマンスに影響している可能性があります。特に外れ値は、特定の条件下での極端な事例を示しており、これが改善されることで、より安定したパフォーマンス向上につながるかもしれません。ビジネスや社会面では、このようなデータは組織がどの領域で力を入れるべきかの指針となりえます。
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、360日間のスポーツカテゴリのデータを主成分分析（PCA）を用いて視覚化しています。以下の点から分析を行います。
1. **トレンド**:
– 主成分1（PC1）と主成分2（PC2）は、データの分散を示しています。PC1のほうがより多くの情報を持っています。
– このグラフに周期性や時間的なトレンドは示されていません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 主成分1が-0.3以下になる箇所に外れ値が数個あります。これらのデータは他と異なる特性を持っている可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各点はデータの観測を示し、点の位置はその観測の特性の組み合わせが主成分によりどのように説明されるかを示しています。
– PC1とPC2でデータが異なる方向に分散していることから、データに複数の異なる特性があることが示唆されます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列でのグラフではないため、時間系列の関係は不明です。しかし、近接した点は似た特徴を持つ可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体的にPC1が-0.1から0.1の部分に多くのデータが集中しています。
– PC1とPC2の間に強い相関は見られませんが、PC1が正方向のデータはPC2とも関連があるようです。
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**:
– 集中しているデータ群（右上）は、ある特定の特性や条件が集中していることを意味する可能性があります。この特性がスポーツビジネスや選手のパフォーマンスに関連するものであれば、その分析は価値があるでしょう。
– 外れ値は異常なパフォーマンスや異なる競技条件を示す可能性があり、これらは新しいトレーニング法や戦略の開発に役立つかもしれません。
このPCAのビジュアライゼーションは、データの特性を理解し、重要なパターンや異常を特定するための有益な手段です。
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。