📊 データ分析（GPT-4.1による）
## データ分析の概要
### 1. 時系列推移
– **総合的な傾向**: 初期のスコアは0.7付近で横ばいから始まり、その後徐々に上昇し、0.8を超える時期もある。データの最後にかけてスコアが再び下落し、最終的に0.66付近に安定します。
– **顕著な変動期間**:
– **2025-07-06** 以降, 急激にスコアが上昇し、0.85以上を維持する期間が観察されています。
– **2025-07-20** には急落しており、特に0.66という低スコアが目立ちます。
### 2. 異常値
– 異常とされた値のスコア範囲は0.7以下と0.88以上のスコアに集中し、特に2025-07-06前後や2025-07-20の急落に異常が多く観察されます。
– これらの異常は、考えられる要因として一時的な社会的または経済的要因変動の影響が推測されます。
### 3. 季節性・トレンド・残差 (STL分解)
– **トレンド**: 長期的には一貫した上昇傾向が見られる。
– **季節性**: 短期間で急激な上下変動が見られるが、明確な周期性は観察されない。
– **残差**: 説明できない変動があるが異常値として観測された箇所と一致する傾向があり、これらの期間には特別なイベントの影響があった可能性がある。
### 4. 項目間の相関
– **経済的余裕**は**健康状態**や**心理的ストレス**と中程度の相関が見られ、これは個人の経済状況が健康状態やストレスに影響を与えるという一般的な傾向を示唆します。
– **社会基盤・教育機会** と **公正性** は高い相関を示しており、教育インフラが公平さに寄与していることが示されています。
### 5. データ分布
– 各カテゴリのばらつきは異なりますが、特に**個人WEI平均**と**経済的余裕**のカテゴリで外れ値が多く観察され、他のスコアと比べた縮小や拡張が発生している。
### 6. 主要な構成要素 (PCA)
– PC1が0.72と高い寄与率を持っており、全体のスコア変動の大半を説明している。これは、WEIスコアが強い共通の基盤で成り立っていることを示しています。
– PC2の寄与率は0.07と低く、個別要因が全体評価に与える影響は小さいことが示される。
これらの要因は、必要に応じて、各期間の特定の社会的、経済的、または個人的な事象に基づき詳細に評価されるべきです。
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:
## 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– グラフには異なる二つの期間のデータが示されています。最初の期間（左側）は評価日が早期で、二つの予測モデルの結果が描かれています。次の期間（右側）は実績と昨年の比較です。
– 左側のデータは、ある程度の密集がありますが、恒常的なトレンドは見られません。
– 右側のデータポイントでは、昨年の値よりも高い位置に集まっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 黒い円で示された異常値が左側期間にいくつか見られます。これらは実際の予測から大きく外れている可能性があります。
– 右側には特に急激な変動や外れ値は確認されません。
3. **各プロットや要素**
– 青色の点は実績を、赤いバツ印は予測を示しています。
– 紫色の線や影の範囲は、異なる予測モデルによる予想範囲を示しています。
– 緑色の点は前年の数値であり、これにより年ごとの変化を見ることができます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測モデルの異なる結果は、左側に同じタイムフレームで提供されているが、いくつかは重なり、一定の一致性や相違も確認可能です。
– 実績と昨年データの比較から、全体的なパフォーマンスの向上が右側で見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 左側では分布が密集しており、変動は予測と実績の比較に依る所があります。
– 右側の緑色の点群は、昨年と同様かそれ以上のWEIスコアを示しているようです。
6. **直感的な感覚と影響**
– このグラフから人間が直感的に感じるのは、初期の予測段階では大きなばらつきがあるが、時間が経過するにつれて実績がより良好になることです。
– ビジネスや社会への影響としては、スポーツチームや選手が時間と共にパフォーマンスを向上させる可能性があり、初期の課題に対する分析と改善が重要であることを示唆しています。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフは2025年から2026年にかけてのスコアを示しています。
– 2025年のデータは点が密集しており、平均的には0.6〜0.8の範囲で比較的安定しています。
– 2026年になると、0.6以上の範囲でさらに多くのデータ点が見られ、上昇傾向があることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青い点（実績）は比較的一定の範囲で変動しており、極端な外れ値は見られません。
– 緑色の点（昨年のデータ）も大きな変動はなく、予測と比較した大きな逸脱は少ないと考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色分けされた要素は、過去の実際の値（青）と今年の予測（赤）を示しているようです。
– 異常値を示すプロットは存在していますが、可視化されている外れ値はほぼ確認できません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測が同じ軸で描かれており、特に大きく食い違う部分は見受けられません。
– 予測の信頼範囲が描かれているため、予測の精度が視覚的に理解しやすくなっています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体的に実績値が予測値に対して一貫性を持っていることが明らかで、予測モデルの効果が示唆されています。
– 緑色の昨年のデータと予測の重なりから、予測モデルが昨年のデータをある程度踏襲していることが示唆されています。
6. **直感的な洞察および社会への影響**
– 改善傾向が見られ、WEIスコアの向上が期待できることを示唆しています。これはプロジェクトや選手のパフォーマンス向上を示す可能性があります。
– 安定した予測結果は、ビジネスにおいて戦略的な意思決定を下す際の信頼性を高めるでしょう。
– モデルの予測が正確であるほど、将来的な計画やリソースの配分がより効果的になる可能性があります。
このグラフからは、全体的な安定性と改善の可能性が示唆されており、予測モデルが一定の精度を持っていることが確認できます。
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:
### グラフの分析:
1. **トレンド**:
– 左側のデータ（2025年7月から10月）では、比較的高い「WEIスコア」が示されていますが、明らかな上昇または下降のトレンドは見られません。
– 右側のデータ（2026年5月から8月）では、スコアがやや低めで、若干のばらつきがあります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左側のデータにおいて、いくつかのデータポイントが異常値としてマークされています。これは、他のデータポイントから大きく外れた値を示していることを意味します。
– 「X」の予測データが外れ値になっている可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示しており、±3σの範囲です。
– 様々な色の線（紫、緑、ピンク）は異なる予測モデルによる結果を表しています。例えば、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰などです。
– 緑の点は前年のデータを示しています。
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は時系列で比較されており、どのモデルがより現実のデータに近いかが検証されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 左側の実績データは非常に集中しており、特に外れ値は目立ちますが、大部分は範囲内にあります。
– 右側の前年データはやや分散しており、異なる分布を示唆しています。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 左右のデータの分布が異なるため、スポーツカテゴリにおける何らかのショックや変化が2025年から2026年にかけて起きた可能性があります。
– 外れ値や異常値は、特定の出来事や異常な出来事を示しているかもしれず、さらなる調査が必要です。
– 異なる予測モデルの評価は、スポーツ業界において、どのモデルが最も信頼できるかを判断するための重要な指針となります。これにより、ビジネス戦略や投資判断に役立つ洞察を得ることができるでしょう。
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:
以下は、与えられたグラフの分析です。
1. **トレンド**:
– 初期の評価期間（2025年7月～9月）では、WEIスコアはほぼ横ばいに見えます。
– 後半（2026年3月～7月）でも横ばいの傾向があり、特に大きな上下動は見当たりません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフには異常値を示すシンボルがありますが、特定の急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素**:
– 青色の点は実績データを表し、緑色は前年の実績と考えられます。
– 赤い「×」マークは予測データを示しているようです。
– 紫、青紫、ピンクの線は、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。
– データの密度は序盤と終盤で同様の水準に見えます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測モデルの間に大きな乖離はなく、モデルは実績の動向を適切に捉えています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測は強い相関が見られるように思われ、データは設定された範囲内に収まっています。
6. **人間が直感的に感じることとビジネス・社会への影響**:
– グラフは安定したWEIスコアを示しており、それはこの分野の経済的余裕が比較的安定していることを意味します。
– 予測モデルも実績に近い値を示しているため、これらのモデルが信頼性を持っていると捉えられる可能性があります。
– 企業がこのデータを活用する場合、安定した市場に対する安心感を持つことができ、将来の計画策定に役立つかもしれません。
この分析により、全体として安定性があり、予測モデルが実績をしっかりと捉えていることがわかります。
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:
このグラフに関する分析を以下にまとめます：
1. **トレンド**:
– 前半（2025年7月–11月）は、実績のデータポイントが0.6以上で密集しています。
– 後半（2026年7月）は、前年度と比較してわずかに低いスコアが示されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値として認識されたデータポイントは、他のデータポイントの大多数からかなり下（約0.65）に位置しています。
3. **各プロットや要素**:
– 青色のプロットは実績データで、青色×は予測されたスコアを示します。
– 黒い丸は異常値を示しており、正常範囲外と見なされています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示し、予測されたスコアはこの範囲内に収まるのが普通です。
– 予測の手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）は異なり、緑、紫、ピンクで示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測モデル間で若干の差異がありますが、全体的なトレンドは一貫しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 予測と実績のスコア間に大きな乖離は見られませんが、一部モデルでの予測範囲が広いことが観察されます。
6. **直感的な洞察と社会的影響**:
– スコアは全体的に安定しており、健康状態が維持されていることを示しています。
– 外れ値や悪化したスコアは、特定の問題や改善すべき領域がある可能性を示唆します。
– ビジネスや社会への影響としては、健康改善を目指す施策やトレーニングプログラムの調整が必要かもしれません。
これらのポイントから、スポーツ関連の健康管理での持続的なモニタリングと、異常値発見への迅速な対応が重要であると考えられます。
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**:
– 初期のデータ（2025年7月-9月）はWEIスコアが高い（約0.8以上）状態で、比較的一定しているように見えます。
– 後半（2026年3月以降）のデータでは、スコアが若干低下し、約0.6程度で安定しています。この変化は心理的ストレスが低下したことを示唆している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期においていくつかのデータポイントが異常値として認識されています。これは、心理的ストレスが通常の範囲を超えていること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**:
– 実績（青）は観測されたデータで、予測（赤いX）は将来的な予測値を表しています。
– 異常値は黒い円で示されています。
– 前年のデータ（緑）は過去の傾向を示し、予測のための比較基準として利用されているようです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 初期のデータと予測のデータには大きなギャップがあり、予測モデルが過去のストレス状態を大幅に改善した未来を想定していることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 前年のデータと比較すると、予測（緑の影付き領域）はストレスレベルが低下し続けると示唆しています。
– 異常値が示すのは、予測の範囲（XAI/3σ）を超えていることです。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間がこのグラフから感じ取る主なメッセージは、ストレスレベルが最初高かったが、ある時点で下降し安定したということです。これはスポーツ選手のメンタルヘルスの改善を示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、心理的ストレス管理プログラムの有効性を示唆しています。特に、スポーツ業界でのメンタルヘルスケアやその継続は選手のパフォーマンス向上に寄与する可能性があります。
この分析を元に、さらなるデータ収集やモデル改善のためのフィードバックが必要です。段階的なストレス管理とモニタリングは引き続き重要です。
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
– **過去の実績（青）**: 最初の約6か月間で0.8付近で一定しています。
– **予測（線形回帰・決定木・ランダムフォレスト）**: 予測モデルにより若干異なりますが、2025年の後半以降は大きく変動しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値（黒丸）**: 初期の実績期間にいくつか見られるが、極端なものはないようです。
– **急激な変動**: 2025年下半期の予測で見られます。特定のモデル（特に線形回帰）が他のモデルと異なる結果を示す可能性があります。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **実績（青点）**: 現在のパフォーマンスを示しており、一貫性が見られます。
– **予測（紫ラインなど）**: 予測モデルごとの変動を示し、特にランダムフォレストが安定的です。
– **前年データ（緑色）**: 初期実績と類似しており、前年の安定性を示します。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– **実績と予測**: 実績が予測初期のベースラインとして設定されているように見えます。
– **前年との比較**: 前年のパターンが実績の基礎となり、新たな予測に役立てられています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **実績と前年**: 高い相関性が示唆されます。
– **予測モデル間の相関**: ランダムフォレストと決定木は似た傾向を持ち、線形回帰は異なる動きがあります。
### 6. 人間の直感と影響
– **直感的感覚**: 予測により一定の変動が見られ、特に線形回帰モデルは不確実性を感じさせます。
– **ビジネスや社会への影響**: パフォーマンスの予測が安定していれば、戦略的な計画に使えるでしょう。変動がある場合、特にスポーツチームや選手のトレーニング計画に見直しが必要です。
全体として、このグラフはパフォーマンスが年を通じて変化する可能性があることを示唆しています。予測の精度を高めるためには、さらなるデータの収集やモデルの改良が求められます。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**:
– グラフには二つの期間が示されています：2025年の初めから数か月と、2026年の初めから数か月のデータが存在します。初期の期間では、スコアが0.6から0.8の範囲に多く分布しています。その後、2026年になるとスコアは0.8以上で安定しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青い実績データの中にいくつかの外れ値が見られます（黒い丸で示される）。これらは特定の要因により顕著にスコアが異なる可能性を示します。
3. **各プロットや要素**:
– **青い点**: 実績データ。最初期はバラツキが見られ、次に安定。
– **赤いX**: 予測値。特定の回帰モデルによる予測であると推定される。
– **緑の点**: 前年度比較。改善が見られます。
– **紫とピンクの線**: 異なる回帰モデルによる予測。どの予測線も実績データに対して未来のスコアの予測を与えています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実際のデータと予測データの間でスコアの向上が示されています。実績データとモデルによる予測が比較され、全体的にスコアが高くなることが見て取れます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期のデータは多様性が高くて不安定ですが、後期には分布がより集中し、スコアが高くなる傾向があります。これにより、成功要因の特定がしやすくなる可能性があります。
6. **直感的洞察、ビジネスや社会への影響**:
– スポーツの公平性や公正さの観点で見ると、スコアが年々改善していることは、関連する組織や規制の強化、トレーニングの改善が影響している可能性があり、これは社会的に成果をあげている証拠となりえます。ビジネスにおいては、これを広告やイメージ戦略に活用することでブランド価値の向上に寄与するでしょう。特に、予測モデルの正確性が業績を反映していることから、さらなる戦略立案のための基礎データとして活用できる可能性があります。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 360日間の期間中、最初の部分（2025年7月から2025年11月）は実績データのクラスターが見られ、比較的一定しています。
– その後、予測データ（2026年3月から開始）が表示されています。予測は二つの明確なクラスターに分かれており、安定した状態を示しております。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期段階の数値に異常値が表示されていることが観察されますが、全般的に大きな変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを示し、耐候性があります。
– 緑の点は前年データですが、後期のデータとして予測との比較がされています。
– 紫、ピンク、赤の線があるため、複数の予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）が用いられているようです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと前年のデータは初期部分で比較されており、予測データと前年のデータは後期部分での比較となります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは安定し、高い精度の予測と一致しています。
– 予測はモデル間で大きく乖離せず、全体として一貫した分布を見せています。
6. **直感的洞察と影響**
– データの安定性と、予測モデルの一貫性が確認できるため、スポーツにおける社会的持続可能性や自治性が整っていることが示唆されます。
– ビジネスや社会への影響としては、持続可能性に関する戦略や政策決定において、信頼度の高い予測が役立つことでしょう。
このデータセットは、スポーツ業界における持続性と自治性の安定性を証明し、今後の方針策定において有益であると考えられます。
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**
– グラフでは、評価期間内の最初の部分（特に2025年7月〜11月）で青色が多く集まっています。この時期のWEIスコアは一定の範囲内で安定していますが、少しずつ右に移行するにつれてスコアが上昇しています。
– 次いで緑色のデータが現れており、2026年6月ごろから再びデータが増えるため、何らかの季節性や周期性の影響を受けている可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータには黒で示される異常値がいくつか存在し、他のデータポイントから離れた位置に位置しています。これらは、予測されていないイベントや異常な行動による影響を示している可能性があります。
3. **要素の意味**
– 青い点は実績（実績AI）、緑の点は前年のデータを示しています。
– 紫、青、ピンクの線は、それぞれ線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰による予測を示していますが、いずれも詳細な線が見えないため、現時点での予測モデルの精度には限界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**
– 実績（青点）と前年（緑点）データの間には大きな変動はなく、安定しています。一方で、異常値の影響を考えなければ予測値と実績値の間の関係は線形的であると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体的に、データは評価日付が進むにつれてスコアが上昇する傾向があります。このため、時間が進むにつれてWEIスコアが改善されていることを示唆します。
6. **洞察と影響**
– このグラフから直感的に感じられることは、スポーツの社会基盤や教育機会が時間とともに改善しているという点です。特に緑の点が増加していることから、過去の実績が現在のスコアに良い影響を与えていると考えられます。
– 社会やビジネスにおいては、教育機会の改善やスポーツ基盤強化が今後も持続できるような施策が求められます。異常値が目立つことから、これらの予期せぬ変動に対応するための機敏性を持った運用が重要です。
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:
グラフについて以下のように分析できます。
1. **トレンド**
– 初期のデータ（青色のプロット）は全体的に高いWEIスコアを示していますが、時間が経つにつれ、データの表示が予測（緑色）に切り替わるため具体的な変動は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータには異常値が検出されています（黒い円で囲まれた部分）。これらは特異なイベントやデータエラーを示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 青色は実際の実績AIによるスコア、緑色は前年度のデータ、他の色（紫色など）は異なる予測手法による予測を示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさの範囲を示し、予測結果がこの範囲内に収ま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**
– 実績データは予測よりも高い値を示していますが、異常値を除くと予測と実績の差は小さいです。
– 前年度のデータ（緑色）は、新しい実績データや予測と類似しており、過去の傾向が維持されていることを示します。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データが年初から一定の高スコアを維持しており、前年のデータとも相関性が高いようです。
6. **直感的な洞察と影響**
– 高いWEIスコアは、共生・多様性・自由の保障分野での良好な状況を反映しています。
– 異常値を除いた場合、スポーツにおける社会的側面が安定していることを示唆します。
– 予測の不確かさも視覚化されており、政策や戦略決定において重要な情報です。
全体として、グラフはスポーツ分野における社会的メトリクスの比較的安定した状態を示しており、計画や改善策立案の基礎として利用可能です。
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:
以下は提供されたヒートマップの分析です。
### 1. トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）
– 日付ごとの色の変化を見ると、特定の時間帯（特に7時、15時、18時）において、色のシフトが確認できます。これらは一定のトレンド、もしくは周期的なパターンを示している可能性があります。
– 総じて、色の濃淡変化から異なる時間帯での活動が顕著です。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 特に7月6日から7月20日までの期間にかけて、特定の時間帯（8時、15時）で高いスコア（黄色）の集中が見られます。
– 8時と15時の色が特に鮮やかで、他の時間帯と比較して高い活動度を示しています。
### 3. 各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味
– 色のグラデーション：濃い色は低いスコア、明るい色は高いスコアを示唆します。
– 時刻ごとに異なる活動量が示されており、時間帯の違いを理解するのに有効です。
### 4. 複数の時系列データがある場合、それらの関係性
– 各時間帯での日々の活動量は独立的ですが、特定の期間には一部の時間帯で顕著なパターンが見られます。
– 特に8時と15時の時間帯での一致した高スコアは、これらの時間帯に特定の活動が行われる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
– 色のパターンから、特定の時間帯と日付の組み合わせでスコアが集中していることが分かります。
– これにより、特定の時間における共通の要因やイベントが推測できます。
### 6. 直感的かつ社会的・ビジネス的影響
– このヒートマップから、特定の時間帯におけるスポーツ関連の活動が活発であると人々は直感的に感じるでしょう。
– ビジネス・社会的には、これらの時間帯に際して関連する商品やサービスを提供することが市場機会になる可能性があります。
– また、周期的・季節的なトレンドが見られるならば、それに基づくマーケティング戦略の最適化が考えられます。
この分析に基づき、実際の市場データやその他の指標と組み合わせると、さらなる有益な洞察が得られる可能性があります。
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:
この個人WEI平均スコアのヒートマップについて、以下の点を分析しました。
1. **トレンド:**
– 緑から黄色に変化する時間帯が見られ、特に15時と23時に顕著です。これは、一定の周期性やパターンがあることを示唆します。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 8日から11日の間に、7時と15時で黄色の高スコアが目立ちます。この期間のWEIスコアが特に高く、この時間帯に何らかの要因が作用した可能性があります。
3. **各要素の意味:**
– 色の変化がWEIスコアの変動を示しています。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ます。
– 棒の長さや密度は一定しており、データの安定した観測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 特定の日付において複数の時間にわたる明るい色の連続が見られるため、これらの時間に何らかの共通するイベントや活動が行われている可能性を示唆します。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 昼間（特に15時近辺）に高スコアが頻発しており、活動が多い時間帯と考えられます。一方、深夜から早朝（0時から7時）はスコアが低く、活動が少ない傾向があります。
6. **直感的な感想とビジネス・社会への影響:**
– 作業時間や訓練時間がパフォーマンスに与える影響が見て取れるため、スケジュールの最適化や効率的な訓練計画の策定に活用できそうです。
– スポーツにおいて特定の時間帯での高いパフォーマンスに注目することにより、戦略的な改善が可能になるかもしれません。
これらの視点から、パフォーマンスの最大化や効率化に向けた取り組みが検討されるべきです。
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:
以下のグラフから得られる洞察をお伝えします。
1. **トレンド**:
– 全体として、高いスコアが特定の時間帯に集中しています。特に朝の8時と15時〜17時に高いスコアが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 8時の時間帯で、特定の日に濃い紫色の部分があり、これは他の日と比べて低いスコアを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色のグラデーション（紫〜黄）はスコアの高低を示しており、紫が低く黄が高いスコアです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯ごとに異なるスコアが見られ、特に8時と15時〜17時での高い密度はイベントや活動が集中して行われている時間を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 高スコアの時間が特定されており、6〜18日頃に特に高いスコアが連続して観測されています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 視覚的に見て、多くの活動が朝と午後に集中していることは、スポーツやトレーニングのピーク時間を示しています。このようなパターンは、イベントのスケジューリングや関連するビジネス（例えば、スポーツ施設の運用時間）の最適化に役立つでしょう。また、外れ値の日に何が起こったのかを分析することで、特定の要因（例えば、天候や特別なイベント）の影響を把握する可能性があります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 相関ヒートマップなので、時系列トレンドではなく、項目間の相関関係に注目します。全体的に、個人や社会のWEI（Welfare Econ Index）項目の間には高い相関性があります。特に、総合WEIと各個別項目は非常に高い相関を持っています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 各項目間で特に低い相関が外れ値として目立ちます。例えば、個人WEI（経済的余裕）は他の項目と比較して相関が低めで、多様な影響を受けやすい可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 濃い赤は高い相関（プラスの相関）、濃い青は低い相関（あるいは負の相関）を示します。赤が濃い部分は、どの項目が互いに強く関連しているかを示します。例として、社会WEI（共生・多様性）が総合WEIと高い相関を持っています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列の横断的なデータではなく、様々な指標間の相関を見る形式なので、直接の時系列の関係性よりも、構造的な相関の理解が重要です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 個別の心理的ストレスなどの要素は、総合や社会の項目より個人の項目とより高い相関を持ちます。このことは、精神的な健康状態が他の個人指標と強く関連していることを示唆します。
6. **直感的な洞察と影響**
– 高い相関を持つ項目間は、互いに影響を及ぼし合う可能性が高いと考えられます。これは政策や戦略の策定において、特定の指標を改善するために他の指標も同時に強化する必要があることを示唆します。例えば、全体的な健康を改善することで、経済的な余裕や教育機会へのアクセスをも改善できるかもしれません。
このヒートマップは、異なるカテゴリのデータが如何にお互いに関連しているかを直感的に捉えるのに優れたツールであり、それを基にした戦略や施策の意識的な調整が求められます。
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:
以下にグラフから得られる視覚的な特徴と洞察をまとめます。
1. **トレンド**:
– 各カテゴリのWEIスコアは、一定の範囲内で分布しています。360日間という期間であるため、周期性はこのグラフには示されていません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部のボックスプロット（特に「個人WEI平均」や「社会WEI保証整備」など）には外れ値があります。これらは、そのカテゴリにおいて通常とは異なるスコアを持つデータ点を示しており、特異な状況やイベントが影響を及ぼした可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– ボックスの長さ：スコアの集中度を示しています。ボックスが長いほど、スコアの分布が広範であることを示します。
– 中央の線：中央値を示し、データの中心を提供。
– ヒゲ（上下の線）：分布の範囲を示し、四分位範囲の1.5倍以内のデータを含む。
– 色：各カテゴリの視覚的な区別を補助します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各カテゴリのスコア分布は異なり、一部のカテゴリは他と比べ広範囲にわたる変動を持っています（例：「個人WEI（経済状態）」）。
– 「個人WEI（心理的ストレス）」は、中央値が低く、ストレスの影響が各方面に影響を与えている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体的に、個人および社会のカテゴリ間でスコアの偏りや分布の違いが見られ、相関を分析することでさらに詳細な関係性を明らかにできるかもしれません。
6. **直感的に感じることや社会への影響**:
– 外れ値の存在や一部カテゴリの低い中央値は、特定の期間やイベントが個人や社会に与える影響を示している可能性があり、個人の幸福度や社会的支援が必要な状況を示唆しています。
– スポーツにおけるこれらのスコアの分布は、特定の運動プログラムや社会政策の有効性を評価するための重要な指標となり得ます。
これらの洞察は、スポーツに関連するパフォーマンスや社会的健康に関する戦略を立てる際に有用です。
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:
以下の視点でこのPCAプロットを分析します。
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**:
– このプロットでは明確な上昇または下降のトレンドは見られません。データポイントは、分散して配置されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左下（第1主成分が-0.4付近）に外れ値らしきデータポイントが見られます。他のポイントと比べて、特異な位置にあります。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 色や密度に関する情報が直接提供されていないため解釈が難しいですが、プロットの濃集領域がいくつかあり、特定の情報が集中している可能性を示唆しています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– この場合、時系列データの具体的関係性は示されていないため、解析は困難です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分と第2主成分の間に弱い相関が見られるかもしれませんが、特定の傾向は明確ではありません。
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**:
– データが分散していることから、多様な要素がスポーツカテゴリーの中で影響を与えている可能性があります。
– 特に、右側のデータポイントの集まりは、特定の共通要因に関連している可能性があります。
– スポーツ業界におけるパフォーマンス指標の多様性を示し、それに基づいた戦略の最適化が考慮されるかもしれません。
この分析により、データの多様性と特定の集まりに対して関心を持ち、さらなる調査を行う動機付けとなる可能性があります。
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。