📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データ分析結果
#### 時系列推移
– **全体のトレンド**: 観察された30日間のWEIスコアは、初期の数日はやや不安定であったが、中盤から後半にかけて一定の上昇傾向を示しており、最終的には高いスコアに達している。特に7月初旬から中旬にかけての上昇が顕著であったが、最終週にはわずかな下降傾向が見られる。
– **顕著な変動期間**: 7月6日から10日にかけて、WEIスコアが特に高く、計測期間中のピークとなっている。この時期の高スコアは、社会的要因や個人要因の短期的な改善が影響している可能性がある。
#### 異常値
– 特定の日付に、スコアの変動が著しい異常値が存在する。例えば、7月20日から7月25日の区間では、総合WEIが急激に低下している。この異常値の背後には、個人WEI中の心理的ストレスや自由度と自治が影響を及ぼしていると考えられる。
#### STL分解
– **長期的トレンド**: 中期的な上昇傾向とその後の安定した高水準に位置している。
– **季節的パターン**: 観測されたスコアにおいて、社会的活動やイベントに関連した季節性の影響が見られる可能性があり、企業や学校の活動再開時期は一つの要因となりうる。
– **残差成分**: 特定の日におけるスコアの急激な変動は、突発的なイベントや社会・経済的変動に対する参加者の迅速な反応かもしれない。この要因は、説明のつかない変動として残差として考えられる。
#### 項目間の相関
– **相関ヒートマップ**: サブスコア間の強い相関が示されており、特に「社会基盤・教育機会」が「公平性・公正さ」と高い相関を示しており、教育機会の向上が社会的公平性に関与している可能性が示唆される。
– **意味**: 各スコアは個別に寄与しているが、組み合わせが全体的なWIEアンカーを形成し、ポジティブな相関はより良いWEIを意味している可能性がある。
#### データ分布
– **箱ひげ図解析**: 多くのサブスコアで中央値は0.8から0.9に集中しており、非常に高く維持されている。また、心理的ストレスや自由度と自治などで著しいばらつきを示している可能性があり、個人生活の変動を反映している。
#### 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1の高い寄与率 (77%)**: 個人の健康状態、心理的ストレス、および社会的持続可能性が主要な変動要因となっていることが示唆される。
– **PC2の低寄与率 (7%)**: 個人の心理的ストレスに関連する短期的な波動が反映されたサブ要素であると考えられる。
#### 結論
この分析データから、全体的に高いWEIスコアを維持している一方で、個別要因では特定の影響要因が特に集中して改善や低下を示していることが推測される。特に心理的ストレスや個人の自由度に関して、改善が求められる状況がある。また、社会基盤の強化が感知され、その効果が社会全体の幸福度にも寄与している可能性が示される。イベントと異常値の関係性から、社会や経済的なイベントが短期的なスコア変動の一因であることが示唆され、さらなる調査が必要である。
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**
– **上昇/下降の傾向**:
– WEIスコアは、2025年7月初めから中旬にかけて緩やかに上下し、その後若干の下降傾向を示しています。
– **周期性**:
– 明確な周期性は見られませんが、小さな波の変動が観察されます。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフの黒い輪で示された部分が外れ値です。これらは他のデータポイントから著しく離れており、特に2025年7月20日あたりで目立ちます。
3. **各プロットや要素の意味**
– **青いプロット**（実績AI）:
– 現実のスコアを示しています。
– **赤い×印**（予測AI）:
– モデルによる予測結果を示しています。
– **灰色の範囲**:
– 予測の不確かさ範囲を示し、信頼区間として機能します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績のスコアと予測のスコアは、初めは非常に近いものの、時間が経つにつれて予測スコアが下降する傾向にあるため、乖離が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績スコアは時間と共に一定の範囲内で変動していますが、予測スコアは主に下降傾向を示し、モデルによる予測は保守的に見えます。
6. **直感的な洞察と影響**
– **人間の直感的な感じ方**:
– 実績が予測を上回っている時期があるため、モデルの正確性や適応性に疑問が浮かぶかもしれません。
– **ビジネスや社会への影響**:
– WEIスコアの下降が続くと予測されているため、関係者は対策を考える必要があるかもしれません。また、予測モデルの改善を行うことで、将来的な計画がより正確に進められ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:
グラフ分析に失敗しました: Error code: 400 – {‘error’: {‘message’: ‘Timeout while downloading https://felix.games/news/wp-content/uploads/2025/07/スポーツ_personal_avg_scatter_30日間_20250725092612.png.’, ‘type’: ‘invalid_request_error’, ‘param’: None, ‘code’: ‘invalid_image_url’}}
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**
– 実績データ（青いプロット）では、初め高いWEIスコアを示し、やや下降しますが比較的横ばいを続けています。
– 後半に近づくとスコアは下降傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 黒い丸で示された外れ値がいくつか観察されます。初期にはスコアが高い範囲に集中していますが、後半になると変動が大きくなっています。
3. **各プロットや要素の意味**
– **青い点**: 実際のWEIスコアです。
– **赤い×**: 予測されたスコア。
– **灰色の影**: 予測の不確かさの範囲を示しています。
– **線色の異なるライン**: 予測の異なる手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– データが下降し始めるタイミングで、すべての予測モデルの傾向が変化しており、予測の精度とその偏差が異なっています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期段階ではスコアが高く安定していますが、後半になると予測スコアと実際のズレが大きく、外れ値が増えています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 初めは高いWEIスコアを維持していたものの、予測と実績の一致度が低下しており、特に後半でパフォーマンスが変動しています。このトレンドが続くと、スポーツのパフォーマンスが悪化する可能性があります。
– ビジネスやスポンサーへの影響を考えると、これらの予測に基づいて先手を打ったマーケティングや戦略の調整が必要です。改善が見込まれる場合はポジティブな影響が期待されますが、下降トレンドが続く場合はイメージや収益に影響を及ぼす可能性があるため、リスク管理が重要です。
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:
このグラフについて以下の点を考察します。
1. **トレンド**
– 実績のデータポイント（青い点）は最初の半分で比較的安定していますが、終盤に向けて緩やかな下降傾向が見られます。
– 予測ライン（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）はそれぞれ異なる方向を示していますが、全体としては安定または緩やかな下降を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値として認識されているデータポイントがいくつか存在し、その多くが急激な下降として現れています。
– 外れ値は通常の範囲を外れており、特に終盤に集中しています。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 青い点（実績AI）は過去のパフォーマンスを示しています。
– 赤い×（予測AI）は将来の予測を示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示し、内側のデータが将来的な変動の可能性を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測AIの情報は、現実的な実績データに基づいていますが、外れ値を考慮しない場合、比較的一致しています。
– それぞれの予測手法の差は顕著ではなく、全体的な傾向は類似しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データ全体のWEIスコアはクラスター化されており、ほぼ安定した範囲内に集まっています。ただし、外れ値が存在します。
6. **直感的な洞察と社会的影響**
– WEIの下降は個人的な経済的余裕の減少を示唆しています。特に外れ値が示している急激な変化には注意が必要です。
– ビジネス的には短期間内の動向が示唆されるため、スポーツ関係のエコシステム（スポンサー、マーケティング戦略など）に影響を与える可能性があります。
– 総じて、このデータは経済的な意思決定を行う際の基礎資料として活用でき、適切な戦略を考案するトリガーとして機能します。
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、30日間における個人の健康状態を示すWEIスコアの時系列散布図です。以下のポイントについて分析します。
1. **トレンド**:
– 実績（実績AI）のデータポイントは全体としてほぼ横ばいに見えますが、後半にかけてわずかな下降傾向が観察されます。
– 予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は全て下降トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのデータポイントは他のデータから逸脱しており、異常値として黒い丸で囲われています。これらは特定の体調不良やイベントを示している可能性があります。
– 特に後半にかけて、スコアが急激に低下している箇所が目立ちます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績AIによる実際のデータを示しています。
– 赤い×は予測AIによる未来予測を表します。
– グレーの領域は予測の不確かさを示しています。
– 各予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の線は、異なるアプローチによる予測を視覚的に示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測モデルは全て最終的にスコアが低下することを示しており、特にランダムフォレスト回帰の低下が顕著です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データのばらつきが目立ち、外れ値もしばしば見られます。これは個人差や体調変化の影響を示唆しています。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– スコアの下降が予測されるため、健康管理や介入が必要となる可能性があります。このような傾向が続くと、パフォーマンスの低下やコスト増加が懸念されるため、適切な健康リスクの評価と対応が重要です。
– 個人の健康状態のモニタリングは、企業の健康促進プログラムや保険料率の設定に影響を与える可能性があります。
以上のことから、継続的な健康管理が必要であり、潜在的なリスクを予測モデルから事前に察知することで、より良い健康状態を維持し、社会的なリソースの効率的な活用につながると考えられます。
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:
以下は、与えられたグラフから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– 期間の最初のほうではスコアが比較的横ばいを示していますが、後半に向かってやや減少傾向が見られます。
– 特に7月22日以降に、スコアに下降の兆候が現れています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値として示されているデータポイントがいくつか存在します（黒い丸で囲まれた青い点）。
– これらの外れ値は、特定の日にストレスが大幅に増減した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**:
– 青い点は実績のデータを示しています。
– グレーの囲みは、予測の不確かさ範囲を示しており、予測のスコア範囲を視覚化しています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測線があり、いずれも将来的なスコアの予測を示していますが、それぞれ異なる傾向を描いています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる回帰手法による予測が重なって表示されていますが、それぞれの結果は異なります。これにより、異なるモデルが異なる予測を行っていることが分かりますが、全体としてストレススコアが低下する傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 雨の日にいくつかのデータが集中しており、ある程度の期間にわたってスコアが安定していますが、その密度により急激な変動が目立っている点があります。
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**:
– 総じてストレスの増加が見られるため、人間はこのデータを見てパフォーマンスに影響が出るかもしれない心配を感じるでしょう。
– このデータは、スコアの減少を緩和する介入の必要性や、ストレス要因の管理の重要性を示唆しています。スポーツ選手のパフォーマンス維持や向上のために、このようなデータに基づいたサポートが重要です。
このような分析は、メンタルヘルスの向上やストレス管理の戦略を考える際に有用です。
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:
このグラフに基づいると、以下の視覚的特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– グラフの左半分（実績部分）では、スコアは概ね0.8付近で安定している。
– 中盤から後半にかけてスコアが急激に低下して0.6付近にシフトしているように見えます。
– 予測では、特にランダムフォレスト回帰において徐々に下降トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績部分において、いくつかのプロットが他と比べて大きく変動しており、外れ値としてマークされています。
– 直近の日付での急激なスコアの低下が確認できます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実績データを示し、次第にばらつきが大きくなっています。
– 灰色の領域は予測の不確かさを示し、時間が経つほど不確かさが増しています。
– 予測は他の回帰方法（線形回帰・決定木回帰など）に基づいて異なるトレンドを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データのスコアの変動は予測の基礎となり、それにより異なる予測方法が異なるトレンドを示しています。
– 線形回帰はスコアのスムーズな維持/下降を予測、一方でランダムフォレストはより緩やかな変動を考慮に入れているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは初めの二週間は安定した分布を示しているが、その後変動が大きくなる。
– 分布には初期には安定性があるが、期間が進むにつれて倍増的に不安定さが増している。
6. **直感的な洞察とビジネス/社会への影響**:
– 初期の安定したスコアからの急激な変動は、プレイヤーのパフォーマンスや外部環境の変化があった可能性を示唆します。
– 予測の不確かさを考慮すると、今後のパフォーマンスは通常の変動を超えて意図しない結果を引き起こす危険性があるかもしれません。
– スコアの下降トレンドが続く場合、チームや個人のモチベーションやパフォーマンス維持に影響を及ぼす可能性があります。
これらの洞察から、今後の戦略を再評価し、パフォーマンス向上の手段を講じる必要があるかもしれません。
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:
このグラフでは、スポーツカテゴリにおける社会の公平性・公正さ（WEIスコア）の30日間の推移が示されています。
1. **トレンド**: グラフの最初の約10日間ではスコアの変動が見られますが、平均的に見てやや上向きです。その後、スコアは再び変動しますが、最後の方では下降トレンドに転じています。予測線の中では、決定木回帰（紫線）が大きく下降しているのが特徴です。
2. **外れ値や急激な変動**: 黒い円で示された外れ値がいくつか見られます。特に、スコアが急に上昇したり、下降するタイミングに外れ値が集中しているようです。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績データを示しており、多くが0.6から1.0の範囲内にあります。
– グレーの背景は、予測の不確かさの範囲を示しています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測が異なる動きを示しており、特に予測手法間での差異が確認できます。
4. **複数の時系列データの関係性**: 実績データと各予測値は一般に0.6以上で維持されていますが、決定木回帰は急激に下降しています。このことから、直近のデータに関しては予測が難しい状況になっている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**: 実績データは一般に高いスコアを維持している一方で、予測手法により将来的なスコアの評価に差異があります。
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**:
– WEIスコアが高く保たれているため、スポーツカテゴリにおいては社会的に公平性・公正さが適切に維持されていると感じられます。
– ただし、決定木回帰の予測が予測期間の後半で急落しているため、今後の状況に対する不安感が生じる可能性があります。ビジネスや運営においては、そのような突然の変動に対応する柔軟な戦略が求められるでしょう。
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（青点）は、全体的に0.8から1.0の範囲で横ばい状態です。
– 予測データ（線）は、全体としてわずかな下降傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の数値にいくつかの外れ値（黒円で囲まれた青点）が観察されます。これは開始時の異常な出来事やデータ収集の誤差を示唆す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。安定しているため、WEIスコアに大きな変動はないことが分かります。
– 灰色の範囲は、予測の不確かさを示し、一定の信頼範囲内でのブレを示しています。
– 各予測線（緑、紫、ピンク）は異なるアルゴリズムを用いた予測を示し、それぞれのトレンドが比較可能です。
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の3つの予測手法は、実績データと緊密に一致しており、全てのモデルが類似した下降傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– WEIスコアの実績と予測の全体的な分布は緊密で、特定の方向性を持たないため、一定の持続可能性を維持しています。予測モデル間には、ほとんど相関があり、高度に相関していることが示唆されます。
6. **直感的なインサイトと影響**
– 全体としてスポーツにおける持続可能性と自治性は現状維持ないし若干の低下の傾向を示しています。この状態が続くと、長期的にはスポーツ分野における持続可能性が損なわれる可能性があります。
– ビジネスや社会においては、以前の異常値に対する対策やモデルの改善が課題となり、より正確な予測が必要です。特に持続可能性を促進するために、改善策の検討が必要でしょう。
この情報は、関係者が戦略や方針を策定する際の参考となるでしょう。
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:
1. **トレンド**
– 実績（実績AI）は主に0.8〜1.0の間で安定しており、周期性や顕著な上昇・下降トレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 0.6付近にいくつかの外れ値が見られます。これらは異常値として扱われており、通常のデータ範囲外とされています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点：実績値を示しています。
– 赤いバツ：予測値を示していますが、上の図には表示されていません。
– 黒い円：外れ値を囲んでいます。
– グレーの範囲：予測の不確かさ範囲を示しています。
– 予測には、線形回帰、水色の決定木回帰、紫のランダムフォレスト回帰が利用されており、ほぼ横ばいの直線トレンドを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値と予測値は全体的に一致しており、実績AIのデータが急激な変動を見せないため、予測も安定しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績AIと予測モデルの間では、高い相関関係が示唆されます（特に予測と実績が近似しているため）。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– このデータからは、スポーツカテゴリの社会基盤・教育機会における安定性が示唆されます。短期的には安定しているため、大幅な投資や戦略変更の必要性は低いと考えられますが、外れ値の原因を調査し、改善可能な領域として対応を考えることができます。
予測モデルの精度を上げるため、異常値の原因特定とその対応策についても評価が求められます。この安定したパフォーマンスは、社会的な改革や新規プロジェクトのための基盤強化にも寄与できるでしょう。
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:
このグラフは、30日間にわたるスポーツカテゴリの社会WEI（共生・多様性・自由の保障）のスコアを示しています。以下にポイントをまとめます。
1. **トレンド**:
– 最初は高いスコア（0.8以上）が観察されますが、日が進むにつれてスコアが下降しています。特に中盤以降、スコアが明らかに低下し、一部では0.6付近まで落ちています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのデータポイントが異常値として円で囲まれています。特に後半部分でこれが顕著です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の点は実績で、赤色の×が予測を示しています。実績は、評価が高い時期と低い時期の変動が見られます。
– グレーの領域は予測の不確かさ範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績に対して、予測の線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の3種類のモデルが使われています。これらの予測は、全体的に減少するトレンドを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 前半の分布は密度が高く安定していますが、後半は分布が悪化し、ばらつきが大きくなっています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 初期の安定した高スコアからの下降はネガティブな変化を示唆します。社会的な共生や多様性の面で問題が生じている可能性があります。
– ビジネスや社会的な政策の見直しが必要かもしれません。たとえば、トレーニングや啓発活動の強化などを考慮するべきです。
このグラフは、共生や多様性の重要性を示し、改善や介入が必要な領域を把握するための貴重な手がかりとなります。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 各時間帯におけるWEIスコアは、日付が進むにつれて緑から紫の色へ変化する傾向があります。これは、一般的にスコアが高い（黄色、緑）時間帯が後半に向かって低下（紫）している可能性を示しています。
– 時間帯別にスコアが集中している日とバラバラな日があります。これは、特定の週や日が異なるトレンドを示している可能性を示唆しています。
2. **外れ値と急激な変動**
– 7月19日から24日にかけて、スコアが顕著に低くなっています（紫）。この期間に何か特異なイベントがあった可能性があります。
– 他の日と比べて、特定の日の特定の時間帯にのみ高いスコアが見られることがあります（例：7月6日から9日の時間帯）。これらは何らかのイベントが原因かもしれません。
3. **各プロットや要素（色、密度）**
– 色の濃淡はWEIスコアの高さを示しています。黄色や緑はスコアが高く、青や紫は低いスコアを示しています。
– 特定の時間に連続する高いスコアが見られる場合、特定の時間帯に人気のイベントが開催されている可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時間帯と日付によって織り成されるパターンは、週末と平日、または異なるイベントの影響を示しているかもしれません。
– 例として、夕方から夜にかけてのスコアが高くなる傾向が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特定の横断的な時間帯にのみ高いスコアが集中していることから、日常的なスポーツイベントよりも特異なイベントが影響している可能性があります。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**
– 記録されたスコアの変化は、スポーツイベントの人気や参加率の変動を反映しており、これをもとにマーケティング戦略を調整することで、集客効果を最大化するヒントになるかもしれません。
– 特定の時間や日付における低スコアはイベントの改善点を示している可能性もあり、対策を講じることで体験を向上させることができます。
このヒートマップは、総合的なWEIスコアの時間的変動とイベントの人気度を視覚的に捉えるための強力なツールです。この情報を活用することで、より効果的な運営や計画が可能となるでしょう。
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:
ヒートマップの詳細な分析は以下のとおりです。
1. **トレンド:**
– 全体として、WEI平均スコアは特定の時間帯や日付で一定のパターンを持っているように見えます。例えば、23時の時間帯では一定の期間で高いスコアが観察されます。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 7月19日から7月24日にかけて、全体的にスコアが急激に変化しています。この期間に何か異常なことがあった可能性があります。
3. **各プロットや要素:**
– 色のバリエーションがスコアの変動を示しており、濃い紫から黄緑へと色が変化しています。高いスコア（黄色）は、成功度やパフォーマンスの良さを示している可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 特定の時間帯において、一貫して高いスコアが観察される点があります。これは、特定の時間帯にパフォーマンスが良好であることを示唆します。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 特に18時以降の時間帯では、他の時間帯と比較してスコアが高い傾向があるようです。これらは活動が活発化する時間である可能性があります。
6. **直感的な印象およびビジネスや社会への影響:**
– このヒートマップは、個人の活動やパフォーマンスが特定の時間に最適化されているかどうかを示す手段として有用です。例えば、スポーツ選手がいつ最も効果的にトレーニングできるかを示唆するのに役立ちます。
– 企業やスポーツ団体がこのデータを用いて、トレーニングや対戦のスケジュールを最適化することが考えられます。
このような分析により、時間帯や状況に応じた適切な戦略が立てられる可能性が高まります。
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:
以下の視点でヒートマップを分析します。
1. **トレンド**
– 中盤（7月10日から17日あたり）で黄色の色調が多く見られるため、WEIスコアが高い状況が続いていたことが示唆されます。
– 後半（7月23日から25日）にかけて紫や青の色が目立ち、WEIスコアが低下していることが分かります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月8日から16日までと7月23日以降に色が急激に変化している箇所があり、その間に顕著な変動があります。
3. **各プロットや要素**
– ヒートマップの色はWEIスコアのレベルを示しており、黄色が高得点、紫が低得点に対応しています。
– 時間帯ごとの密度がばらついていることは、ある特定の時間にスコアが突出している事を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時間とヒートマップの色の変化により、特定の日付または時間帯にスコアが高くなる傾向があり、一部で周期性が観察されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 高スコアの時間帯が日中に集中し、逆に低スコアの時間帯が深夜や早朝にあることから、活動の時間帯とスコアの関連性があると考えられます。
6. **人間が直感的に感じることと影響**
– ヒートマップを見ると、スポーツ活動やイベントが特定の時間帯に集中していることが分かり、視覚的にそれを直感できます。
– ビジネス上、特定の時間に活動やマーケティングを集中させる戦略が効果的であることが示唆されます。また、社会のトレンドを理解し、それに適した施策を考える基盤となるでしょう。
全体的に、このヒートマップは特定の期間と時間帯でのWEIスコアの変動を視覚的に捉える手助けとなり、スポーツイベントの計画やマーケティング戦略の策定に役立てることができます。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– ヒートマップは30日間の相関関係を示しており、トレンドというよりは項目間の関係性を視覚化しています。
– 赤色の濃い部分は強い正の相関を示し、青色の部分は負の相関、もしくは低い相関を示します。
2. **外れ値や急激な変動**
– このヒートマップからは外れ値や急激な変動を直接的に読み取ることは難しいですが、相関係数が低い部分は一種のばらつきや不一致を示しているかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 各セルの色は相関係数に対応しており、1に近いほど強い相関、0に近いと無相関を示しています。
4. **時系列データの関係性**
– 個人の「心理的ストレス」は多くの項目と強い正の相関（0.80以上）が見られます。特に「個人WEI平均」や「総合WEI」との相関が高いです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「総合WEI」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」の相関係数は0.93と非常に高く、一方で「個人WEI（経済的余裕）」との相関は比較的低いです（0.39）。
– 「社会WEI（公平性・公正さ）」と「社会WEI（持続可能性と自治性）」の高い相関も興味深いです（0.84）。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 個人の心理的要素（ストレス、自由度等）が他の多くの要素と強く関連しており、メンタルヘルスが総合的なWEIに大きな影響を与えることが示唆されます。
– 社会的要素の相関が高いことは、社会全体の政策や制度が個々の幸福感に影響を与えている可能性を示します。
– 経済的余裕の低い相関は、個人の経済状況が他の個人・社会的要素と比較して独立しているか、他の要素よりも異なる影響を与えていることを示しています。
このような分析を通じて、個人の幸福感や社会全体の持続可能性を向上させるための新たな戦略が考案できるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– タイムトレンドではなく、通常の比較です。各WEIタイプが30日間でどう分布しているかが示されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 個人WEI（経済余裕）と社会WEI（共生、多様性、自由の保障）には、いくつかの外れ値があります。これらは一定の集団や状況が異常値を示した可能性を示唆しています。
3. **各プロットや要素**
– 各箱ひげ図は、中央線が中央値、箱が四分位範囲を示します。箱の上限と下限はデータの広がりを示し、外れ値は点で表示されています。
– 色の違いは、各WEIタイプのカテゴリを視覚的に区別している可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各WEIタイプは異なる視点での評価を示しているため、直接的な関係性というよりも、異なる要素間の比較と理解が求められます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各カテゴリ内のスコアの分布の幅が異なり、全体的なバラつきを示しています。特に個人WEI（ストレス）や社会WEI（公平性・公正さ）は比較的狭い範囲で密集しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人々が注目するのは外れ値の多さと分布の広がりです。これはスポーツ関連のウェルビーイングやパフォーマンスが多様な要因で影響を受け、個別の対策が必要であることを示唆しています。
– ビジネスや社会への影響としては、特に強調すべき分野（例：ストレス管理や公平な競技環境の整備）が識別され、改善策が求められる可能性があります。
全体として、スポーツにおける多様な要素がどのように影響し合っているかを理解するのに役立つ視点を提供しています。
総合WEI STL分解グラフ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
以下のグラフについて分析を行いました。
1. **トレンド**:
– トレンドは全体的に上昇していますが、後半にかけて下降しています。これは、長期的には増加傾向が見られるものの、直近では減少に転じたことを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 残差の部分で一時的に急激な増加が見られ、これは予期せぬ出来事や特定のイベントによる影響を示唆しています。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– トレンドは長期的傾向、季節性は周期的変動、残差はそれ以外の変動要因を示しています。
– 季節性のプロットでは、波打つようなパターンが観察され、週ごとのリズムや周期的な変動が存在す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**:
– 観測値はトレンド、季節性、残差の組み合わせで形成されており、それぞれの要因が異なる影響を与えています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 季節性とトレンドの相互作用により、観測データが形成されています。突発的な外れ値は残差に反映されています。
6. **直感的な洞察や社会・ビジネスへの影響**:
– 上昇トレンドはポジティブな市場や活動の増加を示唆しますが、最近の下降は注意が必要です。
– 突発的な変動は新たな機会やリスクを示している可能性があります。
– 季節的変動は、スケジューリングやリソースの調整に役立つかもしれません。
この分析を通じて、ビジネス戦略やスポーツイベントの計画における重要なインサイトが得られるでしょう。
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:
このグラフは、スポーツカテゴリにおける個人のWEI平均スコアのSTL分解を示しています。各項目について分析します。
1. **トレンド**
– トレンド部分は、最初の期間で上昇傾向を示していますが、途中から下降に転じています。この変化は、全体的なスコアの増減を長期間にわたって反映しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– Residual部分には一時的な急激な上昇が見られ、その後すぐ減少しています。これは一時的な外部要因や偶然の出来事によって生じた変動かもしれません。
3. **各プロットや要素**
– Observedは全体のWEI平均スコアを示し、トレンド、季節性、残差の合成であることがわかります。
– Trendは長期的な動向を示し、個人のスコアが持続的にどう変化しているかを表します。
– Seasonalは短期的な周期変動を捉えており、定期的なパターンが観察できます。
– Residualは予測できない変動を示し、外れ値やノイズの表現となっています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– トレンドと季節性がObservedの変動に大きく寄与していると考えられますが、急激な変化はResidualによって調整されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– トレンドとObservedの動きはおおむね一致していますが、急激なに変動する部分はResidualによって補正されており、季節性もちらほら見える程度です。
6. **直感的な洞察および影響**
– スコアの最初の上昇から下降に転じるトレンドは、トレーニングや試合スケジュール、環境の変化などによる影響を受けている可能性があります。
– 直感的には、最初は改善の傾向が見られるものの、持続性が欠けており、安定的な向上の仕組みが必要であると感じられます。
– ビジネスや社会への影響としては、選手のパフォーマンス向上には、外部要因への適応力を高める施策が求められるかもしれません。
全体的に、短期的なスコア改善と、それに伴う持続的なトレンド発展の重要性が浮き彫りになっています。
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分解グラフに基づいて、以下の分析と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 中間の「Trend」グラフを見ると、全体としては緩やかな上昇トレンドが見られますが、グラフの後半にかけて下降に転じていることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「Residual」グラフにいくつかの急激な変動が見られますが、特に7月中旬に大きな変動があります。
– 「Observed」グラフでも7月中旬にピークがあり、その後急激に下がっています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 「Observed」: 実際の観測データであり、全体のパターンを示しています。
– 「Trend」: 長期的な動向を示しており、ビジネスや社会における一般的な傾向の指標として理解できます。
– 「Seasonal」: 短期間の周期的な変動を示し、一時的なイベントや季節的要因の影響を表しています。
– 「Residual」: トレンドや周期性では説明できないランダムな変動を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– トレンドと季節性の変動が観測データに影響を与えていることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– トレンドの上昇に伴い、観測データも向上していますが、季節性の変動により短期間での大きな変動が見られます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– トレンドの上昇から、スポーツカテゴリーにおける社会的関心や参加が増加傾向にあった可能性があります。
– しかし、途中で急激な変動や下降が見られるため、特定のイベントや外部要因が重要な影響を与えたと考えられます。
– スポーツ関連ビジネスは、この変動に対して迅速な対応が求められるでしょう。たとえば、マーケティング戦略を見直すことが必要かもしれません。
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:
1. **トレンド**:
– グラフは分散しており、特定のトレンドは見られません。データポイントは広範囲にわたり、特定の方向への動きは確認できません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左下および右上のデータポイントがやや外れ値として見える可能性があります。それらは他のデータからやや離れています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各データポイントは、WEIの各構成要素の主成分分析によって示される状態を表しています。横軸が第1主成分、縦軸が第2主成分の負荷を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列のデータというより、異なる項目の要素間の比較がメインです。各成分がどのように相互に関係しているかを探るためのものです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分（77%）が大部分を説明しています。第2主成分（7%）はそれほど影響力が大きくないことが分かります。データは第1主成分に沿ってやや広がりがあります。
6. **直感的な理解とビジネス・社会への影響**:
– グラフを見る限り、データの大部分は第1主成分が強い影響を持つことを示しています。これは、スポーツ関連の要素において最も影響を与える要因が一つに集中しているかもしれないことを示します。
– 主成分分析によって異なる要素の関連性を把握することで、スポーツ分野の具体的な改善点や強化すべきポイントを迅速に認識しやすくなる可能性があります。
このグラフは、スポーツ分野における重要な要素の統合的な理解を示唆しており、結果をもとに戦略的な決定を下すための基礎資料となると考えられます。
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。