📊 データ分析（GPT-4.1による）
データに基づく分析を以下に示します。
### 時系列推移
総合WEIは、全体としては横ばいから漸次上昇する傾向を示していますが、特定の日のスコアには顕著な変動があります。特に7月2日から7月6日の間と、7月19日から7月23日の間にスコアの上下動が激しいことが確認できます。この期間に何か特異なイベントや社会的な変動が起こった可能性があります。
### 異常値
複数の異常値が検出されていますが、そのうち特に際立っているのは7月23日の総合WEIスコアが0.65から0.72の変動で、この期間は全体としてスコアが低めになっています。この時期に関連する個人や社会の要因、または外部的なインパクト（例えば政策変更やスポーツイベントなど）があったのかもしれません。
### 季節性・トレンド・残差
STL分解により、季節的な要因よりも説明できない残差成分や外部要因による影響が大きい可能性がうかがえます。これは、単に時期的な影響だけではない複数の要因が関与していることを示唆します。
### 項目間の相関
相関ヒートマップからは、社会的要因（例えば持続可能性と自治性、社会基盤・教育機会）が他の項目に対して比較的一貫した関連性を持っていることが見て取れます。このことは、スポーツイベントや関連する社会インフラが社会的評価に大きく影響を与えている可能性があることを示唆しています。
### データ分布
箱ひげ図による各WEIスコアのデータ分布を見ると、中央値近くにスコアが集中しており、極端な外れ値は多くないものの、個人WEIのストレスに関するスコアには広い分布が観察されます。これは、心理的な要因が個人により大きく異なることを意味していると考えられます。
### 主要な構成要素 (PCA)
主成分分析（PCA）により、PC1が全体の変動の77%を占めていることは、主要な変動要因が一部の強い要因に大きく依存していることを示唆しています。例えば、社会的要因や重大なイベントなど、特定の要素が全体の評価に大きな影響を与えている可能性があります。
### 結論
データ解析の結果、個人や社会的要因に由来する変動があり、特に社会的要因が総合WEIや個人の評価に大きく影響を与えているようです。異常値の多発や特定の項目（例えば個人のストレス）での広いスコア分布は、外部環境の変動や個人差が与える影響が大きいことを示唆しています。これらを考慮した対策や評価方法の改善が求められるかもしれません。
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:
1. **トレンド**:
– 初期のデータ（2025年7月～10月頃）は、約0.6から0.9の間に集中しており、ほぼ横ばいのトレンドを示しています。
– 2026年5月以降は急上昇し、0.8以上の高いスコアで持続しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータにおいて、0.6近辺に異常値が見られ、これは通常のデータ群から明らかに外れたスコアです。
– 時間間隔が大きく空いた区間が存在し、そこでWEIスコアが大きく変動していることから、何らかの要因が影響した可能性があります。
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示しており、最初のパートに集中。
– 緑のプロットは前年のデータを示しており、劇的な改善や変化が示唆されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測データ（紫、ピンク色）は実績データの後に続き、それぞれ異なる回帰モデルを表しています。これらの予測は、実績データに基づきつつ、将来の異なるシナリオを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期のデータと前年のデータの分布は異なり、変動が増加している。前年との比較において、明確な相関関係が確認できない場合、要因の再評価が必要です。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 初期段階での横ばい状態からの急激な上昇は、大きな戦略的変更や改善施策の効果を示唆しています。
– ビジネス的には、このような急成長は新しい市場の獲得や顧客満足度の向上に繋がる可能性があります。
– 社会的には、スポーツの人気上昇や新たなトレンドの発生を反映しているかもしれません。
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:
グラフを分析すると、以下の点が浮かび上がります。
1. **トレンド**:
– 2025年7月から9月にかけてのデータを見ると、WEIスコアははじめ高かったものの、徐々に下降しているようです。
– その後の期間にデータがないため、2026年3月から再開されるまでの間に大きなギャップがあります。
– 2026年3月以降のデータはおおむね横ばいか、微小な上昇トレンドが見られるようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年のデータにはいくつかの異常値があり、それらは他のデータポイントから外れています。
3. **プロットの意味**:
– 青い点は実績値、緑の点は前年の比較データです。
– 紫と灰色の範囲は予測の不確かさを示し、過去のデータと予測の間に軸として機能しています。
4. **データの関係性**:
– 異なる時期のデータ（2025年と2026年）の関係性は見づらいですが、前年のデータが現在のデータの参考として使われていることがうかがえます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 2025年の初期データからは下降トレンドが強く、外れ値がそのトレンドを引き下げている可能性があります。
– 2026年のデータは比較的均等に分布しており、明らかな大きな変動や外れ値は見られません。
6. **直感的な印象と影響**:
– 2025年のデータには明らかな課題があるように見え、特に下降トレンドと異常値が注目されます。
– 2026年に入るとデータが安定しており、この安定がビジネスやスポーツのパフォーマンス改善の指標と捉えられる可能性があります。
– 社会的には、この安定性が競技やトレーニングの成果を示すものだとすれば、参加者や関係者にとって安心感につながるかもしれません。
データの期間やギャップを考慮に入れ、さらなる分析や改善策が必要とされるかもしれません。
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:
このグラフから得られる洞察を以下に分析します。
1. **トレンド**:
– グラフの最初の部分（2025年7月〜2025年9月）は、WEIスコアが横ばいの状態で、安定しています。その後データが一度中断され、次のデータ群（2026年3月〜）ではスコアが高く保たれている様子が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に顕著な外れ値や急激な変動は見られませんが、2025年と2026年の間にデータのギャップがあります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い丸が実績AIによるデータを示し、濃い黒の丸が異常値を表しています。
– 緑色の丸は前年のデータを示しており、実績は前年よりも高いスコアを維持していることが示唆されています。
– 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）のうち、線形回帰の予測は下降傾向を示しており、一方で決定木回帰とランダムフォレスト回帰は異なる未来を示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと前年のデータが比較されており、実績データが若干上回っていることが確認できます。予測モデルもそれぞれ異なる予測を出していて、多様な見方が可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各モデルの予測は明らかに異なり、モデル毎に異なる予測を示しています。実績データは比較的一貫性があり、強い変動は見られません。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 実データが前年データを上回っていることから、スポーツカテゴリにおけるWEIスコアが向上していると考えられます。これは業界の改善または人気の高まりを示唆する可能性があります。
– 予測による大きな変動がないことで、今後も安定した成長が期待される可能性があり、関係者はこの安定性を維持するための戦略を考えるべきでしょう。
全体として、このグラフはスポーツカテゴリにおけるWEIスコアの安定的な成長を示しており、様々な予測モデルを用いて今後の展開を予測しています。データの連続性やギャップについて考慮しつつ、業界の動向を予測するために活用することが重要です。
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:
グラフを詳細に分析し、以下の洞察を導き出しました。
1. **トレンド**:
– グラフの左側では、実績のWEIスコア（青色ドット）が0.6から0.8の間で横ばいを示しています。また、予測線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）も同様に横ばいです。
– グラフの右側では、前年のスコア（緑色ドット）が広範囲にわたり、特に0.8付近で集中しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 予測では、全体的に極端な外れ値がなく、安定した推移を示しています。異常値としてのプロットは明確で、実績の範囲から大きく外れていません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色ドットは実績のWEIスコアを示しており、赤色の×は予測値を示しています。
– 緑色のドットは前年のデータを表し、比較のために描かれています。
– 灰色の範囲は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**:
– 実績と予測値はおおむね一致しており、前年のデータとも整合性があります。これは予測モデルが過去のスコアを参考にして安定した予測をしていることを示唆します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特に強い相関が見られるわけではありませんが、狭い範囲でのスコアの推移が安定感を示しています。
6. **直感的な洞察および影響**:
– 人間にとって、このグラフは安定したパフォーマンスを示唆するため、リスク管理が十分に行われていると感じるかもしれません。ビジネスにおいては、今後予測通りに推移すれば資金計画や経済的判断に有利に働くでしょう。また、社会的には、スポーツ選手の経済的安定感が強調され、両者のパフォーマンス向上に寄与すると考えられます。
総じて、このグラフは安定的な経済環境と今後の予測可能性を強調しており、戦略的な計画に活かせる可能性が高いです。
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WEI（健康状態）を360日間にわたって追跡する時系列散布図で、いくつかの重要な特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– グラフは二つの主要な期間に分かれています。最初の期間（約2025年7月から同年の年末まで）は実績データが多く、全体として高いスコアを示しています。
– その後、2026年1月あたりからデータが再び現れ、ここでは昨年に比べスコアがやや低い状態が続いています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最初のデータセットにはいくつかの異常値が見られ、WEIスコアが約0.6付近で下降しています。これらのデータは異常値として強調されています。
– 特に線形回帰の予測が急激に下降している点が注目されます。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青色のプロットは実績データを示し、予測データ（赤い×）と比較できます。
– グリーンのプロットは前年のデータを示しており、過去と現在の健康状態の比較が容易です。
– 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）は異なる線で示されています。
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一致していない時期が複数見られ、特に線形回帰と実績データの乖離が目立ちます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 分布としては、最初のデータセットが高密度で特定の範囲に収束している一方で、次のセットはもっと分散し、低めの範囲での変動を示しています。
6. **直感的な感覚とビジネス・社会的影響**:
– 健康状態のスコアが徐々に低下していることから、多忙なスケジュールや他の要因が健康に影響している可能性があります。
– ビジネス面では、スポーツ選手や関連するフィールドで従事する個人のパフォーマンスの一環として、健康維持のための改善策やサポートが必要であることを示唆しています。
このグラフからは、個人が自身の健康状態の変化を可視化し、改善のための具体的な行動を検討する助けになると考えられます。
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:
以下の視覚的特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 初期の方（2025年7月1日から9月1日）では、WEIスコアはほぼ一定で0.4から0.6の範囲に分布しています。
– その後、急激にスコアが下降しています（2025年9月以降）。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のスコア（青色のプロット）に異常値が含まれており、観測値が黒の円で示されています。
– 特に異常があるのは初期のデータで、多くの異常値が明示されています。
– 予測（ランダムフォレスト回帰、ロジスティック回帰など）ではこれらの異常を考慮せず、もっとなだらかな変動を示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 青色は実績データ、緑は前年データを示しています。
– ピンクと紫の線は、異なる予測モデルのトレンドを示しています。
– 特にピンクの線（ランダムフォレスト回帰）は急激に低下する予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実測値と予測値の間に差が見られ、特に予測はより単調な傾向を持っています。
– 緑色の前年データは実績データよりも分散が小さく、安定しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時系列の初期において外れ値が集中していることから、何らかの外的な要因によってストレスが引き起こされている可能性があります。
– 緑の前年データ群は全体的に高い位置にあり、前年はより高いストレスを抱えていたことを示唆しています。
6. **直感的な洞察およびビジネス・社会への影響**:
– 初期に対してストレスレベルが急激に低下していることから、何らかの改善が取り組まれた可能性があります。
– スポーツ業界において、選手の精神的健康への取り組みが成果を上げているかもしれません。
– 異常値の有無は、予測モデルの精度やデータの信頼性に影響を与えるため、これらを精査することが重要です。
このように、多様な要素が絡み合いストレスレベルに影響を与えていることが考えられます。
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、スポーツカテゴリにおける「個人WEI（自由度と自治）」のスコアの時系列散布図です。以下に特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– グラフの最初の部分では、WEIスコアはおおむね横ばいの状態が続いています。特定の時点で急激な下降が見られますが、その後また少し上昇しています。
– その後データが欠如しており、次にデータが現れるのは数ヶ月後になります。この部分ではスコアが増加傾向にあります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月から9月の間に急激な下降があります。その後、データの欠如が続き、再びデータが現れるのは翌年です。
– 異常値として黒い丸で示されるデータポイントがありますが、わずかです。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績を示していますが、急激な下降後にデータが途切れています。
– 緑の点は前年データとしての比較を示していますが、後半のデータが多めです。
– 異常値は強調されているため、予測外のスコアがどのように出ているかを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 青と緑の点の分布を見ると、過去と現在のデータの間でトレンドの違いを見ることができます。
– 紫、ピンク、灰色で示される予測モデルの範囲は限られた範囲での変動を予測しているが、急激な変動には対応しきれていないようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– グラフ内のデータの分布は、始めの方が密集していますが、後半にかけてさらにデータが増えて密度が高くなっています。
6. **直感的に感じることとその影響**:
– 人間の視点から見ると、急激なスコアの下降とその後数ヶ月のデータ欠如が不安を引き起こす可能性があります。これがスポーツにおけるパフォーマンスや外部要因によるものである可能性があります。
– ビジネスや社会においては、スコアの不安定さがリスクとして捉えられるため、問題の根本原因を明らかにし、対策を取ることが求められます。
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:
このグラフを分析すると、以下の点が指摘できます。
1. **トレンド**:
– グラフの前半（2025年7月ごろまで）では「実績AI」としてのデータが多く、比較的高いWEIスコアを持っています。しかし、「線形回帰」や「決定木回帰」に基づく予測では、スコアの下降が示唆されています。
– 2025年9月から2026年7月にかけて、「前年（比較AI）」のデータが急に表示されていて、以前のデータとは明らかに区分けされています。前年のデータは一貫して高スコアを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 上記期間中に異常値がいくつか見受けられます。特に2025年7月のスコアはばらつきがあります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は「実績AI」のデータを示し、各点の分布が過去の実際のスコアを示しています。
– 緑の点は前年度の「比較AI」のデータで、安定して高いスコアが維持されています。
– 予測の線（ピンク、紫、青）はそれぞれ異なるアルゴリズムに基づいた予測を示唆し、どちらもスコアの減少を予測します。
4. **時系列データの関係性**:
– 実績データと予測データの間に顕著なギャップがあり、実績データが最初は高かったものの、予測では低下を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと前年のデータはやや異なる分布を持っていますが、前年度のデータが安定しているのに対し、実績データは変動が大きいです。
6. **直感的な洞察および影響**:
– 実績としてのスコアが若干不安定なのに対し、前年度のスコアの安定性はポジティブに評価できるポイントです。
– 予測データが下降トレンドを示しているため、このままでは社会的にネガティブなインパクトを与える可能性があります。公平性や公正さが求められる領域では、このまま放置されるべきではなく、改善策が必要かもしれません。
これらの知見から、スポーツにおける公平性や公正さを維持する取り組みが求められることが示唆されます。データに基づいた戦略的な対応が社会的に重要となるでしょう。
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:
以下の視覚的な特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 全体として、グラフの左側（2025年）から右側（2026年）にかけて、実績データは安定的に高い値（0.8〜1.0）の範囲にあります。
– 2026年に向かうにつれて、一貫したスコア範囲がやや広がる傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左側に幾つかの異常値が見られますが、多くは高密度に集中しているため、それほど目立つ変動はありません。
– 予測データにおいて、異なるモデル間でのばらつきはありますが、大きな逸脱は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実績を示し、一貫して高いスコアを維持しています。
– 緑のプロットは前年データを示し、実績との類似性が見られます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と前年のデータは密接に関連しており、一貫して高いパフォーマンスを示唆します。
– 予測データ（赤十字）は異なるモデル間で細かな差異がありますが、全体的な傾向は一致しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と前年のデータには高い相関があり、持続可能性と自治性の安定性がうかがえます。
– データは高スコアの密集した分布を形成しており、緩やかな上昇傾向が予測されています。
6. **人間が直感的に感じる洞察と影響**:
– このグラフからは、スポーツカテゴリにおける持続可能性と自治性が非常に安定しており、未来においてもその傾向が続くことが期待されます。
– 組織がこれらの指標を維持しやすい環境にあることを示唆しており、これがスポーツの持続的な成長に寄与する可能性があります。
– ビジネスへの影響としては、持続可能性と自治性の高さが市場での信頼を増し、さらなる投資を呼び込む可能性があります。
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:
以下がグラフから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– グラフの左側に集中している青いプロット（実績）は比較的高いスコアで安定しており、下がっていません。
– 予測の線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）はすべて下降傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 序盤の黒い丸印（異常値）が若干下方にあることが観察されます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロット（実績）は実際のスコアで、全体的に高い数値を維持しているようです。
– 緑のプロット（前年比較AI）は後半に集中しており、前年のスコアと比較してのデータです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 前半の実績データと後半の予測データがはっきり分かれています。
– 予測モデル間（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）のスコアの傾向は一致しているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは分布が狭く、高スコアに集中しています。
– 予測データも安定していますが、下降気味の傾向を示しています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 実績が良好であったため、過去の成果がスポーツ分野での社会基盤や教育機会の向上に寄与した可能性があります。
– しかし、予測によれば、今後スコアが下降する可能性が示唆されているため、何らかの改善策や介入が必要かもしれません。
– ビジネス面では、下降傾向を未然に防ぐための戦略立案やリソースの最適配分が求められるでしょう。
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:
以下にこのグラフの視覚的な特徴と洞察をまとめます。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は一定期間横ばいが続いた後、急激に下降しています。
– 過去のデータ（緑の点）もやや上昇から横ばいとなり、最終的には現状と似たようなパターンを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値として識別された黒い円で囲まれたデータは急激な変動を示唆しています。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点が実績、赤い×印が予測。
– 紫色の線（線形回帰）は、データの下降トレンドを示しています。
– 他の予測方法（決定木、ランダムフォレスト）は微妙に異なる将来のパターンを描画しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 現在と過去のデータポイントは相関していますが、未来予測はやや異なったパターンを描いています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは一時的に安定していたが、その後の急激な下降は異常事態を示唆。
6. **直感的な洞察と影響**:
– スポーツにおける多様性と自由の保障に関するインジケーターが大きく低下していることは、何らかの社会的な問題（例えば政策の変更や不祥事）が影響しているかもしれません。
– 経営者や政策立案者にとっては、これらの変動を見直し、どうすれば改善できるかを検討する重要な機会となります。
このグラフは、社会の多様性や自由の進展における課題を示しており、さらなる分析と対策が必要とされます。
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:
このスポーツカテゴリにおける総合WEIスコアの時系列ヒートマップを分析します。
1. **トレンド**:
– 一般に、ヒータマップ内の色の変化を見ると、特に朝と夜の時間帯に高いスコアが観測される傾向があります。
– 時間帯別、日別に周期的な増減が見られる可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月19日から23日にかけて、スコアが急激に変化する日が存在します。
– この期間中、急激なスコアの低下があるため、何らかのイベントや大きな外部要因が影響しているかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡はスコアの高さを示しており、緑から黄色のエリアは高スコア、青から紫のエリアは低スコアを示しています。
– 明らかなピークとボトムが色で視覚的に判別しやすくなっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯ごとのスコア傾向があり、ある時間帯でのスコア変化が他の時間帯に影響を及ぼしている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 日にちによるスコアの相関はある程度ありそうですが、特定の日付に集中して低スコアが出ている点が気になります。
6. **直感的な感じやビジネス・社会への影響**:
– 一部の時間帯での高スコアは日々のパフォーマンスを向上させる要素として捉えられる可能性があります。
– 逆に、急激なスコア低下はリスクとして捉えられ、対策が必要です。
– こうした分析により、スポーツイベントのタイミングやトレーニングスケジュール最適化が期待されます。
このように、ヒートマップからは直感的に時間帯のトレンドや異常値を見つけることができ、これを基に適切な戦略を立てることが可能でしょう。
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:
以下は、個人WEI平均スコア時系列ヒートマップの分析と洞察です。
1. **トレンド**:
– 全体的に、時間帯ごとに異なるWEI平均のパターンが見られます。
– 7時から8時、および15時から16時に高いスコアが見られますが、これには一時的なピークや変動があるようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 19日から22日にかけて、21時と23時に極端に低いスコア（濃い紫）が観測されています。これは注目すべき変動です。
– 特に、7月19日から21日は非常に低いスコアが目立っています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡で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がわかります。
– 時間帯ごとの分布は、特定の時間帯の活動レベルや状況を示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 同じ時間帯に異なるパターンが見られるため、日付による影響が大きい可能性があります。
– 特定の期間で同一の時間帯にスコア変動が生じているか、関連性を深堀りする必要があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– スコアは特定の時間帯でピークや低下が見られることから、人の活動や外部要因が影響していることが考えられます。
– 一貫性のあるパターンが少ないため、変動性が高いと言えます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このヒートマップは、個人の行動パターンや習慣を視覚的に捉えるための有用なツールです。例えば、スコアの高い時間帯に効果的なトレーニングや活動が行われているかもしれません。
– スポーツやフィットネス分野の計画において、コンディション評価や時間管理の改善等に役立つ可能性があります。
人口のパフォーマンスや活動の洞察を得る上で、このデータは重要な役割を果たし、特にパフォーマンス最適化やエネルギー管理の向上に寄与できると思われます。
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:
以下の視覚的特徴と洞察を述べます。
1. **トレンド**
– ヒートマップ全体を通じて、色の変化に一定の周期性を観察することができます。特に夕方から夜にかけて明るい色（高いスコア）が連続し、その後急激に暗くなる（低いスコア）箇所があります。
– 全体的に見ると、時間帯に応じてスコアのサイクルがあるようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月19日から22日にかけてスコアの急激な低下が見られ、一部の時間帯で非常に低いスコアを示しています。ここが外れ値と考えられます。
– 7月5日と25日は顕著な変動が見られます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃淡がスコアの高さを示しており、濃い紫が最低を、鮮やかな黄色が最高を示しています。
– 16時から19時にかけて、比較的高いスコアが保たれており、重要な時間帯である可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– データの周期性から、時間帯によってスコアが体系的に変化していることが示唆されています。
– 特定の期間で急激な低下を示すが、周期的なパターンは保たれている。
5. **相関関係や分布の特徴**
– スコアは特定の時間帯に集中して高くなる傾向があり、日中よりも夜間に高まる傾向があります。
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、特定の時間帯にスポーツ関連の活動が活発になっていることが推測されます。高スコアが示す活動が何であるかを特定することで、マーケティングやサービス提供の最適化が可能になるでしょう。
– 急激なスコアの低下が示す問題を解決することで、全体的なパフォーマンスやエンゲージメントを向上させる機会があるかもしれません。
この分析により、短期的な変動と共に、長期的な傾向や周期的なパターンを理解することが重要です。これにより、戦略的な意思決定への貢献が期待されます。
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**
– ヒートマップ自体は過去360日間のデータを集約しており、時系列のトレンドは直接示していません。しかし、高相関のペアを注目することで、特定のカテゴリ間で顕著に連動する動きがあった可能性を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青い色（0.3~0.5）で表示されている部分が、特定のカテゴリ間での低相関を示しています。「個人WEI (経済的余裕)」と他の項目との相関が低いことから、異なる動きや影響を受けていることが考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 各セルの色の濃さは相関の強さを示しています。赤色の濃いセルは高い相関（0.8以上）を示しており、特に「総合WEI」「個人WEI平均」「社会WEI平均」などは多くの項目と強い相関があります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 「個人WEI（心理的ストレス）」と「個人WEI（健康状態）」および「個人WEI（自由度と自治）」の間には特に強い相関が見られ、これらのデータがある程度連動していることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」は、「個人WEI平均」および「社会WEI平均」と高い相関を持っており、社会的安定や共生に関連した要素が各種個人の指標や社会指標に影響を与えていることが伺えます。
6. **直感的な洞察と社会・ビジネスへの影響**
– このヒートマップから、人々は全体的な幸福度（WEI）を高めるために、特に「心理的ストレス」と「健康状態」の改善が重要であると直感的に感じるかもしれません。ビジネスにおいては、健康志向の施策やメンタルヘルスケアの強化が、従業員のパフォーマンス向上や組織全体のポジティブな相関を高めるための鍵となる可能性があります。また、社会的には共生や多様性の推進が、個人と社会全体の幸福度に寄与することが示唆されています。
このヒートマップは、スポーツカテゴリのデータを用いていますが、スポーツを通じた健康促進や社会的交流の場の提供が、個人と社会の幸福度向上に寄与することを示しているとも言えます。
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:
この箱ひげ図の分析を行います。
1. **トレンド**:
– ボックスの配置から明確な上昇や下降のトレンドは示されていません。しかし、WEIタイプごとの中央値が異なる場所に位置しており、各カテゴリーが異なるスコア範囲を持っていることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「個人WEI（職業充実）」と「個人WEI（持続可能性と自活生）」に外れ値が多く見られます。これらは、特定の個人や条件によって極端に大きくまたは小さく評価されている可能性を示しています。
3. **各プロットや要素**:
– ボックスの範囲は各カテゴリのデータの分散を示し、四分位範囲が広いほど、データのばらつきが大きいことを示しています。
– 色の異なる各ボックスは異なるWEIタイプを示しています。密度は、ボックスの幅には直接影響しませんが、カテゴリごとのデータ分布に関する情報を提供します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各ボックスは異なるWEIタイプを示しているため、時系列的な関連性ではなく一時点での異なるカテゴリ間の比較が強調されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 総合WEIと個人WEI、社会WEIの比較から、社会的要因と個人的な満足度や評価が必ずしも一貫していないことがわかります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人々がこれを見た時、特に外れ値の多さに注目するでしょう。外れ値は、特定の要因が他のものと大きく異なった影響を与えているという認識につながります。
– ビジネスや社会の観点では、これらの外れ値や異なる分布は特定のエリアやグループに対する改善や対策を講じるための焦点となるでしょう。
このグラフは、特定のカテゴリがどのように評価されているか、特に外れ値を考慮して、どの領域に注力するべきかを示しています。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– この散布図には明確な上昇や下降のトレンドは見られません。プロットは全体的に横ばいに分布しており、特定の方向性は示していません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 上部左側（第1主成分が約-0.4、第2主成分が約0.15）に外れ値のように見える点が見られます。これは、他のデータとは異なる特徴を持つ要素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**
– 点はPCAの結果としての観測データを表しています。第1および第2主成分は、データの分散に最も大きく寄与する軸を表しており、ここでは第1主成分が約77%、第2主成分が約6%の寄与率を持っています。これにより、データの最も重要な変動を捕捉しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– このグラフは複数の時系列データを統合した結果を示しており、各点の間に明確な系列関係は示されていませんが、近い位置にある点は類似の特徴を持つと考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 散布図において点が密集している領域がいくつかあり、第1主成分が0.1～0.3の範囲で特に密度が高いです。これはその部分がデータの中心的な特徴を表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・社会への影響**
– このグラフを見た直感的な印象として、データが明確にクラスタ化されていないため、非常に均質な特性を持つ要素が多く含まれている可能性があります。スポーツデータでの例を考えると、特定のパフォーマンス指標（例えば、平均的な選手のパフォーマンス）が特出していないことを示唆しています。
– 外れ値として識別されるポイントは、特に際立ったパフォーマンスや特異なイベント（例えば、予期しない勝利や敗北）を示している可能性があり、これをさらに分析することで貴重な洞察を得ることができます。
このPCAによって、データ全体の構造を大まかに理解し、より詳細な分析やクラスターの特定に役立てることができます。ビジネスやスポーツの戦略立案において、異常データや特異なパフォーマンスの検出に重要な役割を果たします。
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。