📊 データ分析（GPT-4.1による）
データの分析から、以下の点が明らかになりました。
### 時系列推移
– **総合WEIのトレンド**: 2025年7月1日から7月27日までのデータは、最初の半ばまで軽い上昇傾向を示し、特に7月6日以降は上昇が顕著です。しかし、7月20日を始点とした急激な下降が観測され、その後は低位での横ばい傾向が見られます。
### 異常値
– 7月6日、7月8日、7月10日、7月14日の間に比較的高い異常値(0.88以上)がある一方、7月20日からは低い異常値(0.66以下)が見られます。この変動は、おそらく社会または個人の健康、経済的要因、もしくは心理的ストレスに関連した出来事が影響している可能性が考えられます。
### 季節性・トレンド・残差
– **長期的トレンド**: 7月上旬に増加が観察された後、中旬にピークを達成しましたが、その後は急激な下降というトレンドが見えます。
– **季節性パターン**: 特定の周期的変動は検出されず、急激な変化が主であるため、短期的または突発的なイベントの影響が想定されます。
– **残差**: 特に7月下旬以降、数多くの説明不可能な残差(外れ値)が存在し、信頼性の低下を示唆しています。
### 項目間の相関
– 相関ヒートマップは示されませんでしたが、個人の健康状態、心理的ストレス、経済的余裕が総合WEIに強く関連していると考えられます。社会インフラや多様性も重要です。
### データ分布
– 箱ひげ図からの詳細は提示されていませんが、全体的な変動が大きく、一部に顕著な外れ値が存在することが予想されます。中央値の交替が迅速に起きていることは、データの変動性の高さを示唆しています。
### 主要な構成要素 (PCA)
– PC1の寄与率は0.77と非常に高いため、総合WEIの変動は一部の要因によって大きく影響を受けています。一方で、PC2の寄与率が低いことから、全体のばらつきに少数の要因が寄与していることが分かります。
### 結論
総合WEIの上昇傾向は、多くの項目間の関連性が強く、特に健康や経済状況、心理的ストレスが影響することが示唆されています。しかし7月20日からの急降下は、突発的なイベントや大きな外部影響があった可能性があります。加えて、一部異常値が特定の周期ではなく突発的に発生しており、データの不確実性やノイズを示しています。これにより、今後の戦略や改善策の策定には、特に7月20日の急変要因に関する詳細な分析が必要です。
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:
以下にグラフの詳細な分析を提供します。
1. **トレンド**:
– グラフの最初の半分はおおむね上昇および横ばいのトレンドを示しています。その後、WEIスコアはやや下降する傾向があります。
– 最後には、下降の跡が見られ、予測線では今後も下降する可能性が示唆されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 箱で囲まれたデータポイントは、異常値として強調されています。これらはスコアが急に上昇または下降した時を示しています。
– 大きな外れ値は見当たらず、データ全体は比較的安定しているものの、小さな変動は存在します。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績のスコアを示しており、時系列での実際の動きを表しています。
– 赤い「×」は予測スコアを意味し、今後の推移を示唆しています。
– 色や線の違いは予測の手法を示しており、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰といった異なる予測モデルの結果を比較できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる予測モデルの線は、それぞれ異なる将来の動向を示しています。特にランダムフォレストは下降傾向を強く示しており、他のモデルの予測とは異なる将来を描いています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体的にデータポイントは上下に多少変動するものの、大きなスパイクはないので、高い自己相関があるかもしれません。
– 決められた範囲（グレーの帯）の中で大半のデータが収まっていることから、予測不確実性は比較的小さいと考えられます。
6. **人間の直観とビジネスや社会への影響**:
– グラフを見る人は、最初はパフォーマンスが好調だったが、最終的にはやや下降したことに気づくでしょう。
– 長期的にスコアが低下することが予測されるため、ビジネスの戦略見直しや、改善策の実施を検討する必要があります。
– 予測モデルの異なる結果は、将来に備えるための複数のシナリオを考慮する必要性を提示しており、リスク管理の観点で重要です。
これらの点を踏まえ、対策を講じることや、さらにデータ分析を深めることが推奨されます。
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:
以下がグラフの分析とそこから得られる洞察です。
1. **トレンド**
– 初期から中期にかけて、WEIスコアは比較的一定に推移しています。
– 後半にかけてスコアが下がり始め、不安定さが増しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 黒丸で示された外れ値が複数見られ、一部期間で急激な変動があったことが示唆されています。
3. **各プロットや要素**
– 青の実績データは過去のパフォーマンスを示しており、安定した動きも一部に見られる一方、散らばりも確認できます。
– 予測曲線（ピンク、シアン、紫）は未来のパフォーマンスを異なる手法で予測しており、紫の線形回帰は段階的な低下を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測手法によって異なる未来の傾向が示され、特に線形回帰では下降傾向が顕著です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– あまり安定せず、外れ値や急激な変動が多いことで、データの分布は広がりを持っています。
6. **人間が直感的に感じること、および社会・ビジネスへの影響**
– 現在のパフォーマンスに不安定さが見られるため、将来の成果への懸念が示唆されます。このような結果は、パフォーマンスの向上を考える際に重要な示唆を与え、改善措置を計画するための基盤となります。予測結果に基づいた戦略的意思決定が必要でしょう。
この分析は、いかに過去と現在のパフォーマンスを理解し、未来に備えるかを考えるための重要な指針を提供します。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 7月初旬から21日まではWEIスコアがほぼ一定、もしくは緩やかな上昇を示しています。その後、21日から31日にかけて急激な減少が見られます。この期間の終わりには、再び安定した状態に戻っているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月21日以降の急激なスコアの減少が著しい変動として認識されます。
– 外れ値はしっかりと黒い輪郭で示されていますが、実データ上には目立った外れ値は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– ブルーのプロットは実績データを表し、予測データは異なる線で示されています。
– 灰色の領域は予測の不確かさを示し、このエリア内で変動する可能性を示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと3つの異なる回帰モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測データが示されており、これにより将来のスコアの変動が予測されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは特定の周期性やパターンを確認できませんが、予測データはモデルに基づき一定のトレンドを描いています。
– ランダムフォレスト回帰が徐々に下降を示しており、これが将来的な課題を示唆している可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人々は7月に見られた急激な減少に対して注意を払うでしょう。これが外部的な要因によるものか、あるいは一時的な揺らぎであるかを検討する必要があります。
– ビジネスや社会において、予測モデルの多様性は戦略的な計画を立てる上で有効です。異なるモデルが異なる予測を示すため、リスク管理や対応策に柔軟性をもたせることが重要です。
このように、短期間の変動に対する警戒を強め、中長期的な視点をもって将来への準備を進めることが求められます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績値（青いプロット）は、最初の約20日間は0.8前後で安定していますが、その後若干の変動を見せています。全体的には大きなトレンドは見られません。
– 予測値（赤いバツ印）も安定していることが伺えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値がいくつか観察され、特に後半に集中しています。これらは特定の出来事や予測の不正確さを示している可能性があります。
3. **各プロットの意味**
– 青いドットは実績を示し、観測されたWEIスコアの実際の測定値を表しています。
– 黒色の円は外れ値で、通常の変動範囲を外れたデータポイントです。
– 灰色のエリアは予測の不確かさを示し、この範囲内でのスコア変動は一応許容範囲として考えられます。
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予測ラインがあり、これらは将来のスコアに対する異なる予測モデルの見解を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績は全体として0.6から0.8の範囲に集中しています。
– 予測ラインは比較的高いスコアを示しており、実績値が一部の外れ値を超えてくる可能性も示唆されています。
6. **人間の直感と影響**
– WEIスコアが安定していることから、選手やチームの経済的余裕は現状維持が可能であるという安心感を与えます。しかし、いくつかの外れ値からは臨時の経済的挑戦が見られるかもしれません。
– ビジネスや社会的には、長期的な安定が予測されるものの、短期的な戦略には柔軟性が求められる可能性があります。経済的援助や調整が必要となる場面が出てくるかもしれません。
この分析により、全体的な安定性と予測モデルの信頼性を確認しながらも、外れ値に対する準備を行うことが重要です。
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:
以下の分析結果を示します。
1. **トレンド**:
– 実績と予測データは概ね横ばいのトレンドを示していますが、一部のデータポイントで急激な低下が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ内には異常値として記された点が存在し、特に初旬と中旬に大きく下がるデータポイントがあります。
– 予測の不確かさ範囲は全体に広がりがあり、予測の変動の潜在的な大きさを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績のデータであり、全体的に0.8付近で推移しています。
– 赤い「×」マークは予測データを示し、概ね安定しているが媒体によっては低下するトレンドが示されています。
– 線の色は、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）を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績（青い点）と予測（赤い「×」）は平均的に同様のパターンを取っていますが、一定のズレが見られるポイントがあります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体として、WEIスコアの分布は中間レベルに集中しており、一部の異常値が分布を歪めています。
6. **直感および影響**:
– このグラフから、特定の期間に個人の健康スコアが著しく低下していることが直感的に理解でき、背景に特定のイベントや条件の変化があるかもしれません。
– スポーツの分野において、これらの数値の変動はパフォーマンスの影響を及ぼし、適切な対応が求められる可能性があります。
全体的に、このグラフは過去30日間にわたる健康状態の指標を視覚的に示しており、データの異常に関する迅速な対応や正確な予測が重要です。このような分析は、スポーツ選手のパフォーマンスを維持・向上させるための情報として活用できます。
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:
このグラフは、30日間における個人の心理的ストレス（WEIスコア）の時系列データを示しています。以下に視覚的な特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**
– 全体的に見ると、最初はスコアが安定して高い位置（約0.7から0.8）で推移していますが、期間の中盤にかけて徐々に低下し、その後も下がり続けているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期（7月1日頃）や中盤（7月20日頃）に外れ値があり、これらの時点でストレスレベルに変動があった可能性が考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを示し、赤い×は予測データ。
– 外れ値として囲まれているプロットは、通常とは異なるデータポイントとして強調されています。
– 灰色の領域は、予測の不確かさの範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、それぞれ異なる手法で将来のストレスレベルを予測しています。線形回帰と決定木はほぼ同じ傾向を予測していますが、ランダムフォレスト回帰はやや下降傾向を強めに予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の安定した高スコアの後に観察されるスコアの低下は、ストレス上の要因が時間と共に増加したか、またはイベントが発生した可能性が示唆されます。
6. **人間が直感的に感じることとビジネス・社会への影響**
– 判断の難しい時期があるとすれば、外れ値が観測される期間や、予測と実績が大きく乖離している期間といえるでしょう。
– ストレス管理が必要なタイミングの特定や、パフォーマンスの維持に関する意思決定に役立つ情報が得られるため、選手のトレーニングやメンタルサポートの調整に有用です。
このデータを活用することで、個々のストレスパターンを把握し、より効果的なケアを提供するための基礎を築くことができます。
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:
### グラフの分析:
1. **トレンド**
– **初期の期間** (7月1日から7月21日まで): WEIスコアは安定しており、主に0.7から0.85の範囲に分布しています。
– **中期から末期** (7月22日以降): WEIスコアに急な下降傾向があり、一部のスコアは0.5を下回っています。特に7月22日以降、急激な変動が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 時系列の中で数多くの外れ値があり、特に7月22日以降で下方への外れ値が増加しています。
– この期間で標識された外れ値は、何か特定の出来事や変更があった可能性を示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点: 実績のデータで、過去30日間のWEIスコアを示しています。
– 外れ値は黒い円で囲まれ、これらは通常のパターンからの逸脱を示しています。
– 予測範囲（灰色の領域）はデータの不確実性を示しています。
– 予測線（直線回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、それぞれ異なるモデルで将来の値を予測しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測線は異なる方法で緩やかな下降トレンドを示していますが、ランダムフォレスト回帰のみが大幅な下降を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期段階でスコアは狭い範囲に収まり、その後、大きな変動を伴う広い分布を示しています。
– 予測モデル間では、回帰モデルにより将来の傾向に差異が見られますが、全体的に下降傾向を示しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 初期の安定したスコアの後、急激な変動は、スポーツにおける選手の状態変化や戦略変更が原因である可能性があります。
– 外れ値の増加やスコアの低下は、パフォーマンスや意思決定の改善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、選手のパフォーマンス低下が観客動員数やスポンサーシップに影響を及ぼす可能性があります。
このグラフを見ることで、人々はパフォーマンスや意思決定の改善が緊急に必要であると判断する可能性が高いでしょう。
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:
この時系列散布図では、スポーツカテゴリの社会WEI（公平性・公正さ）のスコアが評価されています。以下に、各要素について解析します。
1. **トレンド**:
– 前半はやや増加と横ばいの傾向が見られ、その後は減少に転じています。
– 特に後半では、WEIスコアが全体的に低下しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 複数の外れ値が観測されています。特にスコアが高いエリアと低いエリアに分かれています。
– 時系列的にスコアが突然低下する箇所も見られます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点が実績データ、赤い十字が予測データを示しています。
– 外れ値は黒い円で囲まれ表示されています。
– 予測の不確かさ範囲は灰色で、予測線が3色で示されています（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）。
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に若干のズレがありますが、大部分が不確かさの範囲内に収まっています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 決定木回帰とランダムフォレスト回帰の予測線が似た動きを見せていますが、線形回帰のみが異なりスコアが下降する予測となっています。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– WEIスコアが下降していることは、公平性や公正さが低下していることを示唆します。
– 解決策として、より効果的な介入やポリシーの改善が必要かもしれません。
– 予測の中央値に基づいて、将来的なリスクを考慮した対策が求められます。
このグラフは複数の予測モデルを活用しており、異なる視点からの理解が可能です。それにより、より良い意思決定が行えるでしょう。
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**
– 実績データは全体的に横ばいの傾向を示しており、非常に高いWEIスコア（0.8から1.0の範囲）で安定している。
– 予測（線形回帰、決定木回帰およびランダムフォレスト回帰）の傾向は、今後スコアがほぼ一定またはわずかに下降することを示唆している。
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マークされており、特に初期（7月初旬）のスコアに見られる。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを表し、現実のWEIスコアを示している。
– 赤い「×」は予測されたスコアであり、将来のスコアの予測を視覚化している。
– 黒い円で囲まれた青い点は異常値を示し、異常なスコアが識別されている。
– 灰色の帯は予測の不確かさの範囲を示しており、予測の信頼性についての情報を提供する。
4. **複数の時系列データの関係**
– 実績データと予測データは全体として一致しているが、予測は実績データのやや下降する傾向を示している。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは高いスコア範囲に集中しており、予測データとほぼ相関しているように見える。
– 分布は一般的に均一だが、異常値が散発的に観察される。
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**
– 人間は安定した高いスコアに安心感を感じる可能性があるが、予測の小幅な下降傾向から改善の余地があると認識するかもしれない。
– 社会WEIの高スコアは持続可能性と自治性の定義において良好な状況を示しており、スポーツ施設や組織の運営においてポジティブな要因となりうる。今後の予測に基づいて適切な戦略を調整し、パフォーマンスを維持または改善していくことが重要である。
このグラフを用いて具体的な施策を考えることは、スポーツ関連の組織にとってWEIスコアのトレンドを活かした持続可能な運用の基礎となるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 実績データは主に0.8から0.9の間を変動しており、比較的安定しています。
– 線形回帰と決定木回帰の予測は横ばいで、ランダムフォレスト回帰はわずかに下降しています。
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ありますが、それらは分布の中で少数です。
– 急激な変動は見られず、全体的に安定した動きです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示し、黒い円で囲まれたものは外れ値を示しています。
– 色の異なる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）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を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– モデルによる予測はすべて実績に対する比較的一定の見解を示していますが、それぞれのモデルで若干の傾向が異なります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは0.8から0.9に集中しており、分布は比較的狭い期間で観察されています。
– 予測と実績に大きな乖離は見られず、モデルは現状をある程度正確に捉えていると言えます。
6. **直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– このグラフを見ると、社会基盤・教育機会のスコアは比較的安定しており、短期間での大きな変動は期待されないことがわかります。
– ビジネスや政策関係者は、この安定性を踏まえて中長期的な計画を立てることができるでしょう。
– モデルの予測を活用して、小規模な改善や調整を継続的に行うことで、WEIスコアの向上を図ることができるかもしれません。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 初期には高いWEIスコアが観察され、期間を通じて全体的に横ばいの傾向が見られます。
– グラフ後半にはスコアが突然低下する期間があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 数か所にわたり、急激にスコアが低下している点が外れ値として顕著です。
3. **プロットや要素の意味**
– 青い点は実績値を示し、黒い円で囲まれたものは外れ値を示しています。
– 探索的な予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の予測線がそれぞれ異なる色で示されており、異なる予測の不確かさを反映しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測の間には一致が見られ、中でもランダムフォレスト回帰の予測が比較的一定したトレンドを保っています。線形回帰は下降トレンドを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの初期には比較的高いスコアが観察されている一方で、変動が激しく、平準化されていません。
6. **人間が直感的に感じることとビジネス・社会への影響**
– グラフからは、スポーツにおける多様性や共生のスコアが初期には良い状態であるものの、一定のバラつきが確認され、その後急激な低下が見えています。これにより組織やコミュニティが注意するべき部分や改善の余地が示唆されます。継続的なパフォーマンス維持のために対策が必要です。予測データを活用し将来の課題を予見し、先手を打つことが期待されます。
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:
### トレンド
– 一般的に、時間の経過とともに色の変化が見られます。初期の期間（7月1日〜7日）には高いスコア（緑〜黄色）が観察され、その後、後半に向かって低いスコア（青〜紫）が増加しています。
### 外れ値や急激な変動
– 7月19日にわずかながら色変化が見られ、再び高いスコアが確認できます。7月23日以降は急激に低いスコアに変化しているようです。
### 要素の意味
– 色はスコアの大小を表しており、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。
– ヒートマップの時間軸には日付と時間が記録され、スコアの変動が1日の中の特定の時間帯に集中している様子が見られます。
### 複数時系列データの関係性
– 時間帯ごとのスコア変動が図示されており、特に夕方から深夜にかけて活動が増加し、高スコアを記録する傾向が見られます。
### 相関関係や分布の特徴
– スコアの高低が特定の時間帯に集中しており、トレンド全体が時間の経過によって変化している。初期には高スコアが多く、後期には低スコアが増加。
### 直感的な洞察と影響
– スポーツイベントや放送が特定の時間帯に集中して実施されている可能性を示唆しており、夕方から夜間にかけてアクティビティが盛んになる傾向があると考えられます。
– ビジネスや社会への影響としては、スポーツイベントの計画や放送スケジュールの最適化に役立ちそうです。また、イベントのマーケティング活動のタイミングを見直すことで、より効果的に集客する戦略を立てる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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**:
– 期間を通じて、緑から黄色を経て紫に変化している部分が見られ、これはWEIスコアの変動を示しています。
– 一部の時間帯で横ばい状態が確認できるが、特定の日付（7月18日頃から）で急激な変動が始まっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月18日以降に、色が黄から紫へ急激に変わる日があります。これはスコアの急上昇または急下降を示唆しています。
– 他の日付に比べて顕著な違いがあるため、何らかのイベントまたは異常が発生した可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の変化はWEIスコアの値を示しています。黄色が最も高く、紫が最も低いスコアを示すようです。
– 時間軸に沿っているため、日中や夜間の特定の時間にパフォーマンスが変動する可能性が示唆されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 日中（特に午後）は比較的一貫したスコアが見られる一方で、夜間に大きな変動があります。
– 時間帯によるスコアの違いが日毎に異なるパターンを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間軸に対して色のグラデーションが見られるため、特定の時間帯は一貫したスコアの上昇または下降トレンドを持っている可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– スポーツのパフォーマンスが特定の時間帯に変動する場合、トレーニングや試合がその時間に適切かどうかを検討する必要があります。
– 急激な変動日は特に注視が必要で、原因を分析し対応することが競技力向上に寄与する可能性があります。
– 特定のパターンが見られる場合、選手やチームのスケジュール調整に役立つでしょう。
このグラフは、競技者のパフォーマンスと時間帯の関連性を視覚的に提示し、トレーニングの最適化に寄与する貴重な情報を提供します。
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:
以下に、このヒートマップの分析を示します。
1. **トレンド**:
– 色の変化から、一定の周期性があることが見受けられます。特に、グリーンからイエローへの変化が目立ちますが、特に15〜16時と23時に集中しています。
– 7月6日から7月13日頃にかけて、緑色～黄色が増加していることから、スコアが上昇していると考えられます。その後、7月20日頃から減少へ転じています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 色が大きく異なるプロットがいくつか存在します。特に、7月22〜24日と7月27日は大幅な減少が見られ、低スコアを示す濃いブルーやパープルが現れています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– ヒートマップの色はスコアの高低を示し、黄色に近いほどスコアが高く、パープルやブルーに近いほどスコアが低いことを示しています。
– 横軸が日付で縦軸が時間のため、特定の時間帯にスコアが集中していることがわかります。
4. **複数の時系列データ間の関係性**:
– 日中より夜間（16時以降）、特に23時頃にスコアが高くなる傾向があるため、夜間にスポーツ関連の活動が活発化していることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– トレンドと同様に特定の日付よりも時間帯によってスコアの変動が大きいことが観察されます。特に、15時から23時の時間帯にスコアの変動が集中しています。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、および影響**:
– ヒートマップの色の変化は、活動ピークが夜間にあることを示しており、イベントや試合が夜間に行われている可能性があります。これがビジネスに与える影響として、夜間のイベント運営や視聴に関連するマーケティング活動が効果的であると考えられます。
– 特定の期間でスコアが急激に低下することから、不調や他の要因での影響が考えられ、これに対する対応策が求められるかもしれません。
全体として、このヒートマップは特定の時間に活動が集中していること、同時に、スポーツイベントが夜間に行われている可能性が高いことを示唆しています。
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:
このヒートマップは、スポーツカテゴリにおけるWEI項目の相関を示しており、色の濃さが各要素間の相関の強さと方向を示しています。以下、グラフの視覚的特徴とそこから得られる洞察をお伝えします。
1. **トレンド**:
– ヒートマップですので、特定の期間中のトレンドよりも要素間の相関の傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 強い相関を示す要素（0.9以上）と弱い相関または負の相関を示す要素（0.5以下）が明確に分かれています。
3. **プロットや要素の意味**:
– 赤色に近いエリアは正の強い相関を示し、青色に近いエリアは負の相関または弱い相関を示しています。
– たとえば、総合WEIと個人WEI平均は0.95と非常に高い相関があります。一方、個人WEI（経済的余裕）と個人WEI（健康状態）は0.31と低い相関があります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 直接的な時系列データではないため、特定の期間中の傾向というよりは、全体的な項目間の関係性を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 高い相関を示す項目同士は、社会的・個人的要因が密接に関連していることを示唆しています。
– 比較的高い相関が見られるのは、社会的WEI（共生・多様性・自由の保障）と社会WEI（持続可能性と自律性）の0.82などです。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 全体的に、個人と社会のWEIの各要素が多様に関連していることが分かります。
– スポーツの分野において個々人の心理的健康や自治の感覚が、社会全体の公正性や多様性への影響を強く受けることが示唆されます。
– ビジネスや社会において、個々の健康状態の向上や心理的ストレスの低減が、個人と社会の両面でポジティブな影響をもたらす可能性があります。
この分析を基に、スポーツ関連の施策や活動を計画する際には、特定のWEI要素を優先して強化することが、全体的な改善につながる可能性が高いと言えます。
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**:
– 全体を通して、WEIスコアは大きな上昇や下降のトレンドは見られず、カテゴリごとに分布が異なります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「個人WEI（継続的成長）」や「個人WEI（経済的余裕）」では、外れ値が目立ちます。これはこれらのスコアが一部で極端に低いか高いケースがあることを示しています。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 各箱（25%~75%）の範囲と中央値（中央の線）は、WEIスコアの分布の中心を示します。
– 色によってカテゴリの違いが視覚的に認識しやすくなっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 30日間のデータであるため、同期間内の他のデータとの直接的な相関を読み取るのは難しいです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人WEI（自由度と自治）」や「社会WEI（公正性・公正さ）」は、箱ひげが狭く、スコアが似通っていることを示しています。
– 広い箱ひげを持つカテゴリーでは、スコアの分散が大きく、不均一性が見られます。
6. **人間の直感的洞察とビジネス・社会への影響**:
– 各カテゴリのスコア分布を見ることで、スポーツにおける特定のテーマによる影響のばらつきが直感的に理解できるでしょう。
– 外れ値や変動の大きなカテゴリは、不均一な成果やトレーニング方法の改善が必要かもしれません。
– ビジネスや社会において、このデータはスポーツ環境の改善や特定の領域への投資を検討する材料となりえます。
総合WEI STL分解グラフ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
この総合WEI STL分解グラフの分析を行います。
1. **トレンド**:
– 上段の「Observed」グラフでは、最初は上昇してその後に下降するトレンドが見られます。
– 2つ目の「Trend」グラフでは、ゆるやかな上昇基調から下降基調に転じていることが示されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「Observed」グラフの中盤で急激な上昇とその後の急激な下降があり、目立つ変動を示しています。
– 「Residual」グラフの後半で急激に残差が増えている点が確認できます。
3. **プロットや要素の意味**:
– 「Observed」は観測されたデータで、全体の変動を示します。
– 「Trend」は長期的な基調を示し、トレンド方向を把握するのに有用です。
– 「Seasonal」は周期的な変動を示し、30日間で目立つパターンがあることを示しています。
– 「Residual」はトレンドと周期性を除いたランダムな変動を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 「Trend」が最初に上昇し、その後下降することと、「Observed」での同様のトレンドが一致し、長期的なトレンドが主な要因であることが示唆されています。
– 「Seasonal」に見られる周期パターンも「Observed」に影響を与えています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 総合的なトレンドの上昇と下降は外部的な季節要因やイベントが影響している可能性があります。
– 「Residual」における変動が大きくなるタイミングでは他の予測できない要因が影響しているかもしれません。
6. **直感的な洞察および影響**:
– 人々はこのデータから、スポーツ関連の活動や市場動向が安定していないことを直感的に感じるかもしれません。
– ビジネスや社会への影響として、顧客の関心や需要が大きく変動しており、戦略的な計画が必要であることを示唆しています。
この分析により、データの背後に潜在する要因について考慮し、より効率的な意思決定を行うことが可能になります。
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平均スコアを30日間にわたってSTL（季節-トレンド-残差）分解したものです。それぞれのプロットが示す特徴と洞察を以下に説明します。
1. **トレンド**
– トレンドプロットは、全体的にゆるやかな上昇から中盤でピークを迎え、その後は下降しています。これは、観察期間の前半でスコアが上昇傾向にあるが、後半に向けて減少することを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 残差プロットでは、特に最終日に顕著な外れ値が見られます。これは予期しないイベントや測定誤差の可能性があります。観測値プロットでも、後半で急激な下落があり、重要な変動として注目されます。
3. **プロットや要素の意味**
– 各プロットは、観測値、トレンド、季節性、残差を表しており、それぞれが全体スコアの異なる要素を分離して視覚化しています。
– 季節性には周期的な波が見られ、特定の時間帯にスコアがリズミカルに変動していることが示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 観測値は、トレンドと季節性、残差の3要素に分解されています。トレンドの下降は、観測値の下降部分を一部説明していますが、季節性と残差がその影響の詳細を補完しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 季節プロットは一定の周期パターンを示しており、期間内で繰り返し発生するパターンを持つことを示唆しています。残差の分布は主に一定ですが、特定の日に大きな変動が見られます。
6. **直感的な洞察と影響**
– 観測者が直感的に感じるのは、中盤のスコアピークとその後の急落です。スポーツのパフォーマンスや評価が時間の経過と共に変動し、特に特定の大会やイベントの前後でパフォーマンスが変わる可能性があります。
– ビジネスや社会への影響として、スポーツ選手のトレーニングや戦略の見直し、注目イベントに対する準備の重要性を示唆する可能性があります。
このグラフは、個々のスコアの動向を具体的に理解し、戦略的意思決定に活用するための貴重な情報を提供します。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– **傾向:** トレンドラインを見ると、おおむね上昇傾向を示した後、緩やかに下降しています。全体としては、期間全体でわずかな上昇が観察されます。
– **周期性:** 季節成分により、一定の周期性が伺えます。小さな波状パターンが繰り返されることから、周期的な変動が存在します。
2. **外れ値や急激な変動**
– **外れ値:** 観測値グラフでは、7月10日から22日付近に急激な上昇と下降が見られます。
– **急激な変動:** 残差の最後の部分で急激な上昇が見られ、これは予測できない変動を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– **Observed:** 生のデータであり、ここに示された情報が全体の動向を把握するための出発点です。
– **Trend:** 長期的なトレンドを示しており、データの総合的な方向性を判断するのに役立ちます。
– **Seasonal:** 短期的な周期性を捉えており、特定の期間におけるパターン変動を示します。
– **Residual:** トレンドや季節性を取り除いた後の変動部分で、予測不能な要素を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– トレンド、季節、残差という3つの要素の組み合わせが、観測値の全体的な挙動を形作っています。それぞれが補完的な役割を果たします。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特にトレンドと観測値には強い相関関係が見られますが、残差の部分では予測できない変動があり、これが全体のパフォーマンスに影響を及ぼしています。
6. **直感的な見解と社会への影響**
– **直感的な理解:** より上昇傾向にあると見せているものの、後半では不安定さが増しています。このため、今後の動向には注意が必要です。
– **ビジネスや社会への影響:** このスポーツカテゴリーの指標は、環境や市場の変動を受けやすいことを示唆しています。急激な変動に対する対応策を講じると同時に、安定したトレンドを維持するための新たなアプローチが求められるかもしれません。
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:
このグラフでは、スポーツカテゴリにおけるWEI（Weighted Event Index）の主成分分析（PCA）の結果が示されています。以下にグラフの特徴とそこから得られる洞察を解説します。
1. **トレンド**:
– 主成分1（横軸）は、比較的広い範囲にわたってデータポイントが分布していることから、変動性が高いことを示しています。
– 主成分2（縦軸）は、データがやや密集しているため、主成分1ほどの変動は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 明らかな外れ値は見受けられませんが、主成分1が正の方向に進むにつれて、主成分2の値が狭まる傾向があります。
3. **各プロットや要素**:
– 各プロットは、30日間のデータから抽出されたイベントや要因の主成分を表しています。プロットが密集している部分は、類似した特性を持つグループを示唆しているかもしれません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 一本の時系列ではなく、異なるイベントや要因の関係性のパターンを示しています。特に、主成分1の方向にデータが広がっているため、この軸がより多くの情報を含んでいると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 主成分1と主成分2の間には強い相関は見られません。点群の分布は、全体としてランダムに近いですが、主成分1に沿った広がりが目立ちます。
6. **直感的な洞察と社会的影響**:
– 主成分1に沿った広がりは、特定の要因がスポーツイベントにおける大きな差異を生み出している可能性を示唆します。
– これがビジネスに影響を与える場合、マーケティングやイベントの最適化、ターゲット戦略の見直しに役立つ可能性があります。
全体として、主成分分析を用いれば、複雑なデータを簡潔に表現し、特定のパターンや要因を効率的に特定できることが分かります。
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。