📊 データ分析（GPT-4.1による）
WEIスコアに関する詳細な解析を進めましょう。このデータは、主要な日付におけるWEIスコアの時系列推移、異常値の検出、各サブカテゴリの変化を反映しています。ここでは、提供されたデータを基にして、重要な傾向や異常、パターン、特定の時系列的な要因を明らかにします。
### 時系列推移
1. **総合WEIスコア**:
– 総合的に見ると、0.7から0.88の範囲で変動していることがわかります。
– 7月の初旬から中旬にかけてスコアが上昇し、特に【2025-07-10】では0.88に達しています。
– 後半に向けては減少し、【2025-07-24】に向けて最低の0.64まで降下しています。再び【2025-07-25】にかけて微増しています。
2. **個人WEI平均**:
– 個人WEI平均は、0.6~0.8の範囲内で推移しており、特に高いスコアには【2025-07-10】の0.83があります。しかし、その後は低下傾向であり、【2025-07-23】には最低の0.60を記録しています。
3. **社会WEI平均**:
– 社会WEI平均値も、7月初旬から中旬は0.8以上、7月9日と17日にかけて0.93という最高値を記録していますが、その後は減少傾向にあります。【2025-07-25】には0.65を記録し、最低値を更新しています。
### 異常値
– 特定の日付のWEIスコアでの顕著な変動が見られています。異常として検出されたスコアは、時系列的な変化が急である場合や突然の下降または上昇において重要です。
– 例えば【2025-07-07】の総合WEIが0.80に急変している点や【2025-07-20】の急激な下降(0.64まで)は、瞳的な市場環境の変動や社会的なイベントがあったことを示唆しています。
### 季節性・トレンド・残差
– データにおけるSTL分解を想定すると、季節性やトレンドの変動要素が明確に存在することが示唆されます。長期的には一定の上昇傾向があった後に、下降傾向に転じています。
– 残差成分は、その時点での突発的な要因や予測不能な変動を示唆します。
### 項目間の相関
– 相関ヒートマップを使用すると、例えば、個人的な健康状態と経済的余裕の相関が比較的強い可能性が指摘されます。このような相関は社会的、経済的基盤が個人の幸福指数にいかに影響を及ぼすかを示している可能性があります。
### データ分布
– 各WEIスコアの分布を見ると、異常値はひげ図のどちらかの端に位置しており、ばらつきがある一方で、中央値は概ね0.8前後に位置する傾向があります。
### 主要な構成要素 (PCA)
– PCA分析では、PC1が0.77という高い寄与率を持つため、大部分の変異はPC1に集約される可能性があります。これは、データ全体に対して、特定のサブカテゴリが支配的な影響を与えていることを示します。
– 具体的には、社会基盤や健康状態が強い影響力を有していることを示唆する要因として考えられます。
### 結論
総合WEIスコアは、一時的に高まる傾向を示していますが、その後に数回の降下が発生しており、これらの変動の原因として、
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:
このグラフは総合WEIスコアの360日間にわたる時系列散布図ですが、いくつかの視覚的特徴と洞察を示しています。
1. **トレンド**:
– 初期の青い実績データは比較的一貫性があり、0.8〜1.0の範囲に集中しています。
– その後、予測データ（紫色の線）が支持されており、全体としてスコアが時間の経過とともにわずかに下降している様子が見受けられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値は明確に示されていませんが、実績データの中で極端に外れたものはあまりありません。
– 後半（2026年頃）のデータは緑色で示され、前回のスコアとは異なる新しいトレンドを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青のプロットは実績データを表し、信頼性が高いと考えられます。
– 緑のプロットは前年のデータで、新たなトレンドや比較のために重要です。
– 紫、ピンクで示された線は異なる予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）を示しており、それぞれ異なる予測モデルの結果を反映しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績、予測、前年データの組み合わせは、スコアが最初のピークから減少し、その後再び上昇する可能性があることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の実績データには非常に強い密度が見られますが、後の予測期間にかけてデータが分散する様子も示唆されています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– WEIスコアの最初のピークからの低下は興味を引く点です。この変化は、競技力の変動や戦略の変更などを示唆している可能性があります。
– 緑色の前年データが示すように、過去との比較によって将来のトレンドが予測できるかもしれません。
– ビジネスへの影響としては、このデータに基づいてチームのパフォーマンスや戦略の変更を検討することができ、競技の改善や投資戦略に役立てることができます。
このグラフは、複数の予測モデルを比較することで未来のパフォーマンスをより確実に予測するための重要な手がかりを提供しています。
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:
以下は、提示されたグラフから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– 初期（2025年7月から9月）は高いWEIスコアを維持していますが、時を追うごとにやや下降しています。
– その後の期間（2026年2月以降）は再び高いスコアに戻り、安定的な傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年の期間内には異常値が多数観察され、スコアの大きな変動も見られます。この時期のスコアの不安定要因として、環境やパフォーマンスの変動が考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実績（実測値）を表しており、途中での下降トレンドが確認できます。緑のプロットは前年度の比較で、比較的高い値を安定的に示しています。
– 予測の線（紫やピンク）はさまざまな回帰モデルを用いており、これによって将来の傾向を異なる視点で予測しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測モデルのトレンドが必ずしも一致していません。これは、実績が不確実性や変動の影響を受けていることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期のスコアが高かったものの下降し、その後安定したものと、予測データのスコアや分布の特徴に関連性が見られます。ただし、一貫した相関性は難しいと言えます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 初期のスコアの変動は、個人のパフォーマンスの不安定さや調整期間を示している可能性があります。
– 後半の安定性は技術の向上や戦略の修正によるものかもしれません。
– ビジネスや社会へのインパクトとして、スポーツ選手やチームのパフォーマンス分析において、予測データと実績の比較を行うことで戦略的な意思決定の参考になります。
グラフ全体として、データの変動性が高く、特定のトレンドを捉えることの難しさが伺えますが、予測モデルを通じて未来のパフォーマンスの可能性を探ることが重要です。
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:
1. **トレンド**
– 初期段階には、青いプロット（実績AI）が0.8から0.9あたりで群をなしており、その後やや下降し0.6まで変動しています。
– その後、緑色のプロット（前年/比較AI）が高い0.7から0.8の範囲で安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 黒い輪郭で示されている異常値が初期段階におけるプロットの中に見られ、一定の範囲から外れた点があります。
– 青から緑への時間のギャップは何らかの重要なイベントや報告の遅延を示唆している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青は実績データを表し、実際のパフォーマンスを示しています。
– 緑は前年のデータで、比較の基準として機能しています。
– 予測ライン（紫、ピンク）は、さまざまな回帰モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）による未来予測を示しており、全体的な下降トレンドを示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と前年の間には一定の相関が見られる可能性がありますが、全体的に異なる傾向を示しており、将来的な予測の信頼性を低下させている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の実績データは密集しているが、ある程度の変動が見られます。
– 異常値の存在はデータの正確性や外部要因の影響についての再評価を必要とするかもしれません。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、ビジネスや社会への影響**
– 下降傾向は経営者にとって警告となる可能性があり、新たな戦略を必要とするかもしれません。
– 異常値や変動は、データ収集の方法の見直しや品質向上を考えるきっかけになるかもしれません。
– 社会的には、スポーツ業界における変動の要因（例えば外部環境の変化、選手のパフォーマンス変動）の理解が求められます。
この分析を通じて、データの改善とアクションプランの検討が重要であることが示唆されます。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 初期段階（2025年7月～11月）は、WEIスコアが0.8前後で比較的安定しています。
– その後の期間（2026年3月～7月）では、スコアが下がり、0.65前後で新たな安定期に入ったように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の期間においては、異常値（黒丸）も観察され、これらは予測から外れる実績値を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色のプロットは実績値を示し、グラフのトレンドを形成しています。
– 異常値は青色の実績から大きく外れている部分を示します。
– それぞれの色付き線（紫、青、緑、ピンク）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）による予測を示しています。
4. **時系列データの関係性**
– 異なるモデルによる予測が一致している部分は、モデルが信頼できる可能性を示唆していますが、一部の期間では異なる予測を示すため、精度にばらつきがある可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測は、初期段階ではある程度一致していますが、後半の安定期には乖離が見られます。予測の信頼性に関するさらなる検証が必要です。
6. **直感的に感じること、およびビジネスや社会への影響**
– 初期のスコアから比較すると、後半でのスコアの減少は、選手が経済的な余裕を持つためのサポートが必要なことを示唆しているかもしれません。
– ビジネスにおいては、アスリートの経済的なサポートプランの再評価が求められる可能性があります。また、予測モデルの精度向上が重要です。
このグラフは、アスリートの経済的状況に関する重要な洞察を提供し、データに基づいた意思決定を支援するための基礎となるでしょう。
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:
このグラフは、個人の健康状態を示すWEIスコアの一年間の推移を表しています。以下に視覚的特徴とその洞察を示します。
1. **トレンド:**
– 前半は青色の点（実績）が横ばいの状態で0.8以上を維持しています。
– 後半、緑色の点（前年度の比較）はやや低い位置（0.6〜0.8）で密集しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 前半の一部に黒い縁のある点が見られ、これは異常値を示しています。
– 目立った急激な変動は特定できません。
3. **各プロットや要素:**
– 青色は実際の数値、緑色は前年度の数値です。
– 薄い紫、紫、緑、ピンクの線はそれぞれ異なる予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）を示していますが、詳細は表示されていません。
4. **関係性:**
– 実際のデータと昨年のデータの比較から、一年で健康状態がやや低下している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 季節による特定の周期性は見られません。
– 全体の分布としては、青色と緑色の点が多く密集していることから、全般的に健康状態が安定していることが示されています。
6. **直感的な洞察と影響:**
– 全体として、健康状態が概ね安定しているものの、前年より若干の低下が見られるため、健康管理にやや注意が必要かもしれません。
– ビジネスや社会への影響として、スポーツ選手個人のパフォーマンスを評価する際の参考になり、長期的な健康管理の計画を立てる際に役立つ可能性があります。
このようなデータは、健康の維持に重要な役割を果たし、改善点を特定する手助けとなります。
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:
1. **トレンド**
– グラフ初期（2025年7月）の実績値はWEIスコア中央値付近に集中しており、安定しています。
– 予測期間（ピンクと紫の線）は限定的ですが、下降傾向にあることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 図の左側に異常値として円で囲まれたデータポイントがいくつかあります。これは、特定日には通常とは異なる心理的ストレスが観察されたことを示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績AIによるデータで、データが比較的一様に分布しています。
– 緑の点は前年データで、将来の予測判断の参考にされています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績（青）と前年（緑）のデータ間には密接な相関は見られませんが、トレンドライン（紫）は前年のデータ傾向を一部反映している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 青い実績点は均一に分布し、比較的安定した心理的ストレスレベルを示していますが、特定の期間に外れ値が見られます。
– 緑のデータは右側に位置しており、前年より低いストレスレベルを示唆します。
6. **直感的な洞察**
– グラフからは、全体的に心理的ストレスが一定期間は安定していたものの、予測値は下降していることから、将来的にストレス低減が期待されます。
– ビジネスや社会的には、ストレス管理やメンタルウェルビーイングの施策の成功を示す可能性があり、それによりスポーツ選手のパフォーマンス向上が見込まれます。
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:
このグラフは、個人のWEIスコア（自由度と自治）における時間的な推移を示しています。以下に示されたポイントについて以下の分析を行いました。
1. トレンド
– 時系列は、最初の期間に横ばいのトレンドを示しています。その後データは欠損し、新しい期間に再び高いレベルで安定しています。
2. 外れ値や急激な変動
– 左側の青い点が多くの外れ値として囲まれていますが、驚くほど一定しています。
– 外れ値は、複数存在しており、異常値として示されていますが、トレンドには大きな影響を与えていないようです。
3. 各プロットや要素の意味
– 青い点は実績データを表し、実際のパフォーマンスです。
– 緑色の点は前年の比較データで、予測値との相違がわかります。
– グラフ中央には、予測範囲がシャドウとして表示されており、線形回帰や決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測が示されています。
4. 複数の時系列データの関係性
– 実績と予測データが明確に分かれて表示されています。予測範囲は実績のスコアに安定性がありますが、広い予測幅を持っています。
5. 相関関係や分布の特徴
– 実績と前年のデータには大きな相関は見られず、前年のデータは予測手法によって分布が大きく異なります。
6. 直感的な印象とビジネスや社会への影響
– スポーツの分野でのパフォーマンスの変動が少なく、全体的に安定していることがわかります。これは、パフォーマンス管理やトレーニングの効果が安定していることを示唆し、スポーツチームとしての信頼性向上に寄与するかもしれません。
– 外れ値の管理が適切であるかを確認し、パフォーマンスに対する影響を最小限に抑えることが求められます。
全体として、このグラフは安定した個人のパフォーマンスを示していますが、欠損データの扱いと予測モデルの選定が重要であることを示しています。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– グラフでは、分類されていますが、特に決定木回帰（ピンクの線）は減少トレンドを示しています。
– 実績AIのデータ（青い点）は7月から9月にかけて高いスコア（0.4以上）を維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青い点で示される実績AIの中には、異常値が認識されています（黒い円）。
– それに対して、決定木回帰とランダムフォレスト回帰による予測は、大きな値の変動を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点：実際のデータ。
– 緑の点・薄緑の点：前年度との比較AI、これも大きなばらつきは少なく比較的安定しています。
– ピンクおよび紺の線：予測（回帰モデル）、動きがあり変動を示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績AIと他の予測モデルの間では、特に予測モデルが実績を追う形で安定的かつ長期的なトレンドを示していることから、相対的な信頼性を確認できる。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 青い実績値は、比較的狭い範囲に集中していますが、予測モデルはより広い分布を示しています。
– 予測モデルとの間に大きな変動が見受けられ、予測の不確実性や外部要因の影響を受けやすいと言える。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– 実績AIの安定性に比べて、予測AIの不確実性は、公平性や公正さを求めるシーンでは変動点として興味深い結果を与える可能性があります。
– ビジネスやスポーツにおいて、このデータは（期間毎に）一定の安定性が求められる場面と、新たな予測手法による柔軟な対応の必要性のバランスを示しており、今後の方針の再考を促すかもしれません。
この分析は、データの背後にある不確実性や変動要因の影響を知ることで、戦略的意思決定に寄与す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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **上昇/下降/横ばい**: 時系列データの初期（2025年7月）には、やや高いスコアの集まりがありますが、その後のある時点で急激な変動があります。それ以降（2026年3月以降）は、スコアがまた高くなり、安定した状態に戻っています。この結果、全体のトレンドは一度下降し、その後上昇して安定していると解釈できます。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 2025年の初期に外れ値が存在しています（プロットされているデータ群から少し離れているスコアが見られます）。
– **急激な変動**: 途中に急激なスコアの低下が見られ、これが注目すべき時期であると考えられます。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **色と形**: 青の実績プロットは過去のスコアを示し、緑のプロットは予測を示しています。一部の大きな円で示されたプロットは外れ値です。
– **予測信頼区間**: グレーのバンドがスコアの予測範囲を示しており、予測の不確実性を示しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– **実績と予測の比較**: 実績データは初期に高く、その後の予測データは、最終的に実績のスコアに近づく形で収束しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **時期による変動**: スコアの中央付近に集中的に分布しているため、全体として大きな偏りはないですが、特定の時期に重要な変化があります。
### 6. 直感的な洞察とビジネスや社会への影響
– **人的直感**: ある時点で大きな変動があったことから、何か重大なイベントがあった可能性を考えるでしょう。
– **ビジネス/社会的影響**: この変動がスポーツカテゴリ内の持続可能性と自治性に関するものであれば、競技団体やチーム運営における方針の見直しの必要が生じた可能性があります。特に、改善されている後半のスコアは、その結果としての改善策の有効性を示しているかもしれません。
このグラフからは、急激な変動に対応しつつ持続可能な方向に向けての取り組みの重要性を直感的に理解できるでしょう。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– グラフの左側では、実績（青）のデータポイントが上部に集中し、一貫して高めのスコアを示しています。
– 次に、グラフの右側では、前年のデータ（緑）が密集しており、比較的一定のスコアを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青色で示された実績データに、いくつかの異常値（黒の丸）が見られます。しかし、全体として大きな変動はありません。
– 線形回帰（マゼンタ）や決定木回帰（青）などの予測線が引かれていますが、大きな変動を示していません。
3. **各プロットや要素**
– 色によってデータの分類が示されています。青は実績、緑は前年、黒は異常値を示しています。
– マゼンタ、紫、青はそれぞれ異なる回帰モデル（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**
– 実績データと前年データの間には、密度の違いがありますが、スコアの範囲は一致しています。
– 色別で視覚化された予測モデル間の関係性も、スコアがほぼ一定であることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと前年データは、共に高スコアのエリアで集中しています。これは、スポーツ分野での社会基盤や教育機会の提供が比較的安定しており、過去と類似したパフォーマンスを維持していることを示しています。
6. **直感的な洞察と事業・社会への影響**
– この結果は、スポーツ分野において社会基盤や教育機会が安定して提供されていることを示しています。
– 安定性は、長期的な投資や政策の成功を示唆し、今後の社会的影響としてもこの状態を維持する努力が続けられるべきことを示しています。
総じて、グラフはスポーツ分野における教育機会や社会基盤の安定性を示しており、これが継続的な支援や投資により保持されていることを強調しています。
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:
以下は、このグラフに関する詳細な分析です。
1. **トレンド**:
– **実績（実績AI）**: 初期の実績は高いスコア（約0.7から1.0）で始まり、その後緩やかに下降しています。
– **予測（線形回帰・決定木回帰・ランダムフォレスト回帰）**: いずれも下降を示していますが、予測の仕方が異なっています。特に、線形回帰はより一定した下降トレンドを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期（約2025年7月）にスコアが極端に高い外れ値が複数見られます。
– 予測領域外にいくつかのスコアが散見され、予測の不確実性がうかがえます。
3. **プロットや要素**:
– 各プロットには色と形で異なるデータを表現しています。青は「実績」、緑は「昨年比較AI」のデータを示し、異常値には黒円で強調されています。
4. **時系列データの関係性**:
– 実績と予測の間の乖離が徐々に広がっている傾向が見られます。これは、予測モデルが実績の変動を十分に把握できていない可能性を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績の初期には高いばらつきがありますが、時間が経つにつればらつきが減少しています。それに対して予測は一貫した下降トレンドを示しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– スポーツ分野における共生・多様性・自由の保障に対する実績評価が初期に非常に高かったことが注目されます。しかし、その後の実績が下降したことは、改善の必要性を示しています。
– ビジネスや社会的には、多様性と自由の保護に関する取り組みの実効性や持続性に課題があることを示唆しており、さらなる対策や政策の見直しが求められるかもしれません。
このグラフからは、初期の強い成果が持続しなかったことと、今後の不透明さが見て取れます。予測モデルの精度向上と実際の取り組みの改善が鍵となるでしょう。
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:
このヒートマップから以下の洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 明確な周期性は見られないが、時間帯ごとにスコアに変動がある。
– 7月上旬から中旬にかけて、総合スコアが高い（グリーンからイエローの色合い）が確認できる。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月21日以降、スコアが急激に低下していることが分かる（パープルやブルーの色が示す）。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃さで総合スコアの高さを示している。イエローが最も高く、パープルが低い。
– グラフの密度が高い場所はアクティビティーが集中的に行われていることを示唆する。
4. **複数の時系列データ間の関係性**:
– 同じ日内でも時間帯によりスコアが大きく変動するため、一日を通してのパフォーマンスの変動が示されている。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間ごとのスコアの分布に偏りが見られ、特定の時間帯に高スコアが集中していることが伺える。
6. **直感的な洞察と影響**:
– スポーツイベントの開催が特定の時間帯に集中している可能性がある。観客の関心が特定の時間帯（特に夕方）に集中しているかもしれない。
– ビジネス的には、スポンサーシップや広告戦略において、視聴率の高い時間帯をターゲットにすることが考えられる。
この分析により、特定の日や時間帯にパフォーマンスや関心が集中する要因を探ることで、更なるビジネスチャンスを見出すことができるでしょう。
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:
1. **トレンド**
– 全体的に色の変化が見られ、時期に応じて色が黄色から青紫に変遷しています。これはWEI平均スコアが時間とともに変動していることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月20日から7月23日にかけて、深い青紫色が見られ、WEIスコアが急激に低下しています。これが外れ値や急激な変化として認識できます。
3. **各プロットや要素**
– 色の変化はWEIのスコアを示しており、明るい黄色は高スコア、青紫は低スコアを示しています。これにより、特定の期間のパフォーマンスの変動が直感的に把握しやすくなっています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– ヒートマップは複数の時間帯（時）にまたがっており、時間帯によるスコアの変動が見られます。特定の時間帯に高スコアが集中している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 色の分布が全体的にパッチ状に集まっているため、特定の時間帯にスコアの高低が集中するパターンがあるといえます。
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**
– ヒートマップにより、特定の時間帯や日にパフォーマンスが顕著に変化していることが一目で理解できます。これにより、トレーニングや活動のスケジュールを調整することで、パフォーマンスの最適化が可能になるでしょう。また、外れ値を認識することで、異常要因を調査し、改善するための指針とすることができます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 日付が進むにつれ、特定の日時において色が変化していることから、時間帯別に変動が見られます。特に15時台と23時台が多様な色を見せており、変動が大きい区間です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特定の日時における濃い紫や緑は、他の時間帯や日と比べて異常な値を示している可能性があります。例えば、7月24日と25日の23時台は他に比べて明らかに色が暗く、急激なスコアの減少を示している可能性があります。
3. **要素の意味**
– ヒートマップの色はスコアの高さを示しており、黄色が高スコア、紫が低スコアを示しています。中間の緑から青へ変わるグラデーションが中程度のスコアを示しています。
4. **時系列データの関係性**
– 異なる時間帯におけるスコアの分布を見ると、時間帯ごとの動きに一定のパターンが存在しそうです。15時と23時が他の時間帯に比べて顕著なスコアを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 時間帯別に色のパターンが分かれることから、スコアには時間依存性がありそうです。例えば、15時は多くの日で高スコアを示しています。
6. **直感的に感じることや社会への影響**
– 多くの人が活発に活動する時間帯（15時）に高スコアが見られることから、この時間帯がスポーツ活動やイベントが多いことを示唆している可能性があります。逆に、夜遅くの低スコアは、活動が減少することを示しています。
### ビジネスや社会への洞察
– 組織や企業は、この時間帯のスコアをもとにして、特定の時間帯に集中的な活動を計画することができ、それにより効率的なリソース配分が可能になるでしょう。
– また、異常値が見られる時間帯については、何らかの要因があるかを検討し、改善策を講じることで全体のスコア向上が期待できます。
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**
– このヒートマップにおけるトレンドは、相関関係によって示されます。赤い色が濃いほど相関が高く、青に近づくほど相関が低いことを示しています。一般的に、高い相関を示す組み合わせが多く、特に「総合WEI」と「個人WEI平均」、および「社会WEI平均」との間で強い相関が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 相関が低い組み合わせ（青色に近い部分）は、「個人WEI（経済的余裕）」と他の変数との間に顕著で、異なる動き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**
– 各セルの色の濃さは、二つの項目間の相関の程度を示します。1に近い赤いセルは正の相関が非常に強いことを意味し、0に近い青いセルは相関がほとんどないことを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なるWEI項目が同様のパターンをたどるか、または独立して変動しているかを反映しています。例えば、「個人WEI（心理的ストレス）」や「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」は他の要素と高い相関を持ち、関連性が強いことがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体的に、強い相関関係が多く見られます。とくに、「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」が「総合WEI」や「社会WEI平均」との間で高い相関を示し、これが社会的要因として重要であることが示唆されます。
6. **人間の直感的な認識とビジネス・社会への影響**
– このヒートマップは、政策決定者や企業がどの分野に焦点を当てるべきかを示唆しています。例えば、心理的ストレスや自由度は他の複数の要因に強く影響するため、これらの改善は総合的な社会福祉に寄与する可能性があります。また、経済的余裕が他の要素と独立していることから、経済政策の独立したアプローチが必要かもしれません。
全体として、このようなデータによる直感的な理解は、WEIがどのように相互作用し、全体的なスポーツ環境や社会環境に影響を与えるかを示すために有用です。
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:
## グラフの分析と洞察
### 1. トレンド
このグラフは箱ひげ図であり、特定の時系列トレンドを示すものではありませんが、各WEIタイプのスコア分布を比較することができます。各項目のデータの広がりや中央値の位置を観察することで、全体的な傾向を把握可能です。
### 2. 外れ値や急激な変動
いくつかの項目では外れ値が観察されます。特に「個人WEI（経済成長）」や「個人WEI（心理的ストレス）」では外れ値が多く、データのばらつきが大きいことを示しています。
### 3. 各プロットや要素
– **箱（ボックス）**: データの四分位範囲（IQR: Interquartile Range）を示し、データの中心部分がどのくらい集中しているかを表します。
– **線（ひげ）**:データがどのくらい広がっているかを示します。
– **中央値（ボックス内の線）**: 各WEIタイプの中央値を示します。
### 4. 複数の時系列データの関係性
時系列データではありませんが、各WEIタイプのカテゴリ間で比較分析が可能です。「個人WEI」系と「社会WEI」系で特徴的な違いが見られます。それぞれのカテゴリ間で中央値やデータ範囲が異なっていることが分かります。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **「個人WEI（心理的ストレス）」**は低いスコアで中央値が高くなく、データのばらつきが大きいです。
– **「社会WEI（持続可能性と自治）」**は比較的狭いIQRを持ち、スコアが高め安定しています。
### 6. 人間の直感と社会への影響
– 高い中央値や少ないばらつきは、安定した良好な状態を表します。社会的に重要な分野（例えば「生態系整備」）でこうした傾向が見られることはポジティブな兆候です。
– 外れ値の多いカテゴリは、改善が必要な分野として注目されるべきです。特に「経済成長」や「心理的ストレス」は、変動が大きく、安定を目指す必要があるかもしれません。
### ビジネスや社会への洞察
– **戦略的なフォーカス**: 組織や政策立案者は、外れ値の多い分野に重点を置いて改善、あるいは高スコアの維持に努めるべきです。
– **リソース配分**: 資金や人材の投資を、特にばらつきの大きい領域に集中することで、全体的なパフォーマンスを向上させる可能性があります。
この分析を通じて、各WEIタイプにおける現状と課題を明確にし、効果的な戦略を策定するための土台を提供できます。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– グラフは主成分分析（PCA）を用いており、全体として特定の時系列トレンドは示していません。点が全体的にばらついているため、明確な上昇や下降のトレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 第一主成分（横軸）で±0.4近辺の点は、他の点から離れており、外れ値と考えられるかもしれません。
– 第二主成分（縦軸）で±0.15近辺の点も、比較的少ないため目立ちます。
3. **プロットや要素の示す意味**
– 各プロットは観測データの主成分に基づく分布を示しています。第一成分はデータのバリエーションの77%を、第二成分は7%を説明しています。
– データの大部分が第一成分に集中していることから、この要素が全体の特徴を強く表していることがわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列データが直接表示されていないため、具体的な関係性は不明ですが、第一主成分が多数のデータの状況を反映していることが推測されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データが第一主成分に沿って右上がりで広がっているため、正の相関があると考えられます。
– データポイントは全体的に均等に散らばっていますが、右側に多少の集積があります。
6. **直感的洞察と影響**
– この分布から、スポーツに関連するデータが複数の要因により複雑に関係していることを人々は感じ取るかもしれません。
– ビジネスや社会への影響として、スポーツ関連の製品やサービスが多様な消費者ニーズやパフォーマンス指標に基づいて評価されている可能性があります。このため、まずは第一成分に大きな影響を与えている要因を特定し、その強化や改善がビジネス拡大の鍵となるかもしれません。
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。