📊 データ分析（GPT-4.1による）
提供されたデータを解析すると、興味深い傾向や異常がいくつか明らかになります。以下に、特に総合WEIスコアとその構成要素に関連する主要な分析結果を示します。
### 時系列推移とトレンド
– **総合WEIスコア**：
– 全体的に評価日は短期間で変動が激しいです。一部の期間では平均より高いスコア（0.85以上）が観察され、また他の期間では急激に低下（0.70未満）が見られます。
– 特に、2025年7月6日から9日の間でWEIスコアは急上昇しており、ピークは7月10日（0.88）に達しています。しかし、その後急激な低下が見られます。
### 季節性・トレンド・残差（STL分解）
– **長期的なトレンド**:
– 総合WEIは短期間での激しい変動がありつつも、おおむね秋から冬にかけての地点では参加機会や社会基盤が強化される傾向が見られます。
– **季節的なパターン**:
– 月間によってWEIの向上または下降が示唆されていますが、データの変動が大きいため明確な季節性は乏しく、特定のイベントが季節的なパターンを乱している可能性があります。
### パターンと異常値
– **特定の異常値**:
– 2025年7月1日、7月2日、7月20日、7月23日など、多数の異常値が記録されています。これらは極めて高値、または低値を示しており、外部要因（例：政策変更、経済的衝撃）が影響している可能性があります。
### 項目間の相関
– **相関ヒートマップ**から、いくつかの強い相関が明らかになりました:
– 「社会的持続可能性」と「社会基盤」は強く正の相関があります。これにより、社会的環境の改善がWEIスコアに寄与することが示唆されています。
– 「個人の心理的ストレス」と「社会的公平性」は負の相関があり、心理的要因は社会的公正さを感じるか否かに影響しているようです。
### データ分布と外れ値
– 箱ひげ図によるばらつきは項目の間で顕著であり、「心理的ストレス」や「自由度と自治」といった項目で多くの外れ値が存在しています。
– 特に「自由度と自治」は他の項目に比べて変動が大きく、時期によってスコアの振れ幅が大きいことが分かります。
### 主要な構成要素の寄与率 (PCA)
– **PC1**（寄与率: 0.77）はデータの大部分のバラエティを占めており、総合的な幸福感と連動しています。これは個人の経済的な安定性と健康状態が大きく影響しているようです。
– **PC2**（寄与率: 0.06）が示すのは、自由度と心理的要因が僅かに異なる変動を示し得ることです。
### 結論
総合WEIスコアは非常にダイナミックで、短期間での変動が頻繁に見られます。これらの変動はおそらく社会的イベントや個人の健康、経済状況の変化に影響されていると考えられます。社会的な状態の改善と持続可能性が他の要素に対して重要な推進力として働いていることを示唆しています。今後の政策提案や社会プログラムの設計において、こうした要因を考慮し、全体的な幸福感の向上を目指すことが必要です。
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:
このグラフの分析を行います。
1. **トレンド**:
– **左側（2025年7月から2025年9月）**: 実績値（青）がピンクの枠内に密集しており、比較的安定しています。この時期は大きな変動がなく、安定したWEIスコアが見られます。
– **右側（2026年6月から2026年7月）**: 比較して、スコアが上昇しているように見えます。前年のデータ（緑）が新しい時期に集中しており、増加傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左側のデータには異常値とされる黒い円で囲まれたデータポイントがいくつかありますが、大部分が予測範囲内に収まっているようです。
– 後半部分の急激な上昇が見られます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **青い実績値**: 過去の実績を反映しています。
– **赤い予測値**: 予測された未来のデータポイントです。
– **緑の前年データ**: 過去のデータとして設置され、後の改善または変動を評価します。
– ピンク、紫、水色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）による予測傾向を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 緑の前年データと新しい予測値を比較すると、全体的なパフォーマンスの向上が示唆されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 左側のデータでは、実績値と予測値間の相関が高く、安定性があるように見えます。
– 後半では、変動が大きく、さらなる調査が必要です。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– WEIスコアが上昇傾向にあるため、スポーツイベントや関連するビジネスのパフォーマンスが改善されつつある可能性があります。
– スコアの上昇は、新たな成長機会や投資機会を示唆するものであり、関係者はこのポジティブなトレンドを活かすべきです。特にスポーツ業界においては、新たな市場の開拓や既存戦略の強化が重要です。
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:
このグラフは、個人WEI平均スコアの時系列散布図で、パフォーマンスの変動や予測について複数の状態を示しています。以下にポイントを整理しました。
1. **トレンド**:
– 初期の実績AIのデータ（青色のプロット）は、おおむね0.6から0.8の範囲に集中しており、一定期間横ばいの傾向があります。
– その後、データが途絶えている期間があります。
– グラフ後半の時点で緑色の比較AIのデータが現れ、やや上昇する傾向が見られます。
2. **外れ値と急激な変動**:
– 初期データの中には、太い黒い円で示される異常値が含まれていることが分かります。
– 異常値は、全体のトレンドから大きく外れている可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 青いプロットが実績AIのデータを表し、緑色のプロットが前年の比較AIです。
– ピンク、紫、青緑の線はそれぞれ異なる予測方法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）を表していますが、短い区間に留まっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績AIと比較AIの間に顕著な断続的な変動がないため、この二つのデータセットが互いに牽引しているとは考えにくいです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 現在の各手法の予測に明確な収束点がないため、今後のトレンドを予測するにはまだ不確実性が伴います。
6. **直感的な洞察**:
– 実績データが途絶えている場面において、比較用のAIデータが十分であるかは疑問が残ります。そのため、ビジネスや社会に対しては、データの持続的な収集と分析が求められます。
– 異常値の存在が示すように、スコアの安定性や予測モデルの適切さをさらに検証する必要があります。
この分析は、予測モデルの改善およびデータの持続的な収集がスポーツ関連の戦略策定に重要であることを示唆しています。
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:
このグラフは、スポーツカテゴリーにおける社会WEI平均スコアの時系列推移を示しています。以下に視覚的な特徴とそこから得られる洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 左側の青色の実績データは横ばいの傾向を示しているが、2025年7月から9月にかけての期間のみであるため、長期的なトレンドは判断しにくい。
– グレーの「前年（比較AI）」とされる緑のデータが示されており、前年と現在のデータの間には視覚的な重なりがなく、時点が異なることがわかります。このことは、前年との比較が難しい一方で、新しいデータの傾向が異なる可能性を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのプロットが「異常値」として円で囲まれています。これらの外れ値は、システムエラーや突発的な事象を示している可能性があります。
– 紫と青の線は予測モデルによる今後の変動を示しており、異なる回帰手法（線形、決定木、ランダムフォレスト）の結果を表現しています。
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、比較AIの緑色プロットは前年のデータとされています。
– 赤色の「予測」プロットが追加されており、予測モデルの信頼性や範囲外の可能性を考慮に入れた分析が行われています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 現在のデータと前年のデータが視覚的に分離されているため、前年との直接比較は難しい。一方で、前年度と今年度のデータがほぼ同じ範囲内に収まっていることから、極端な変化は起こっていない可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データの集中度やプロットのスプレッドに視覚的な狭さがないことから、数値的には社会WEI指数が比較的一定しているとみられます。予測モデルによる範囲も比較的狭いため、大幅な変動は予測されていないようです。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このグラフは、全体的に安定したWEIスコアを示しており、スポーツに関する社会的評価が安定していることを示唆しているかもしれません。
– 社会的な評価やトレンドの変化が少なければ、影響は限定的となり、これはスポーツ関連のビジネスや政策において急な対応を要求されない環境を提供するかもしれません。
全体として、このグラフはスポーツ業界の社会的な安定性を示しており、その間に観察された異常値や予測範囲を注意深く監視することで今後の動向を把握しやすくなります。
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:
視覚的な特徴とインサイトを以下にまとめます。
1. **トレンド**
– 実績（青い点）は期間の前半部分に集中しており、比較的安定しているように見えます。期間の後半にはデータがありません。
– 予測（赤いバツ）は後半に分布し、安定した経済的余裕を保持することを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値は青の実績データに存在しますが、全体的なトレンドに大きく影響を与えるものではありません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績と予測が異なる期間に存在しており、将来の予測と現在の実績の比較が行いやすい形になっています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰による異なる予測手法が描かれていますが、全体的には安定したスコアを示しているようです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データとAI予測データは時期が異なり、直接の関係性は見られませんが、異なる手法間での予測結果は一貫しているように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 予測データは比較的一定のスコアを持ち、前年度の比較AIと重なる部分があり、前年との類似性が見られます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– このグラフから、スポーツ関連の個人の経済的余裕は、AIによる予測において安定していることが確認できます。これは、将来の計画や投資に対して安心感を与えます。
– 異なる予測方法が類似した結果を示しているため、予測の信頼性が示唆され、ビジネスにおける意思決定の支援に役立つでしょう。
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:
以下に、グラフの分析を示します。
1. トレンド:
– グラフには二つの期間が目立ちます。2025年7月から9月の間は、実績が主に0.8付近に分布しており、比較的安定しています。2026年6月からの期間でも、0.8あたりで安定したデータが見られます。
2. 外れ値や急激な変動:
– 2025年7月から9月には、0.6付近にいくつかの外れ値が見られます。これは、健康状態が一時的に悪化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:
– 青色のプロットは実績値を示し、一部に異常値（黒い縁取り）が含まれます。
– 線は予測モデルを表しており、それぞれ異なる色が異なる予測モデル（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:
– データの一部が重なっていることから、実績値と予測の相関関係を示唆しています。予測モデルは、過去の実績データを元に将来の動向を予測しようとしています。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 前年の比較データ（薄い緑）が記録されており、現在のデータと似た傾向にあることがわかります。このことから、健康状態に大きな変動がないと考えられます。
6. 直感的な印象と影響:
– グラフからは、全体的な健康状態が安定しているものの、一時的な悪化が見られることが直感的に分かります。また、予測モデルは今後の傾向を安定的としています。この結果は、スポーツ関連のトレーニングやプログラムを計画する際に有用であり、一定の安定性をもつアスリートの健康管理に寄与する可能性があります。
このようなグラフは、関係者が健康状態のパターンを把握しやすくし、改善や予防策の計画に役立ちます。
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**:
– グラフは全体として、初期のデータ（青色の実績）が集中しており、次に予測データ（緑色）が続いています。実績から予測にかけては、一定の期間ギャップがあり、再び予測データが増えています。
– 予測データの時点で、スコアは高い位置で安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の実績データには、青のプロットに混じって黒の丸で示された外れ値がありますが、新しいデータ（予測）には見られません。このことは、モデルが外れ値を考慮に入れて予測を行っている可能性を示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績データは青色のプロットで表示され、予測データは緑色です。
– 外れ値は黒の丸で強調されています。
– さまざまな回帰方法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）が予測に使用されており、それぞれ異なる色で表されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績AIによるデータと予測AIによる予測値がはっきりと分かれています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の実績データと、後半の予測データはそれぞれ異なる時点に固まっていて、相関を判断するのが難しいですが、分布の広がりが見られます。
6. **人間が感じる直感や影響**:
– 初期の実績データは多少の変動がありますが、予測データは比較的一貫して高いスコアを示しています。
– これは、スポーツ選手が最初はストレスがあったものの、予測期間では安定的に良好な心理的状態を維持していることを示唆しています。
– ビジネスや社会的には、選手のパフォーマンスの改善や維持に向けた施策が有効に機能していることを示す資料となる可能性があります。
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:
スポーツカテゴリにおける個人WEI（自由度と自治）のスコア推移を示すグラフを分析します。
1. **トレンド**:
– 初期のデータは比較的高いスコア（約0.6〜0.8）に集中していますが、予測はそれよりやや低下しています。
– 特定の期間で実績データの急な減少が見られ、その後はデータが途切れています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最初のデータ群に異常値が含まれており、この期間に急激な変動があったと考えられます。
3. **各プロットや要素**:
– 青色のプロットは実績データを示し、緑色のプロットは前年の比較データです。
– ピンク、紫、茶色の線はそれぞれ異なる予測モデル（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。
– 異常値は黒い円で明示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと前年の比較データは、異なった傾向を示しています。前年は全体として安定していますが、実績データは下降しています。
– 複数の予測モデルによる予測データは、実績データが一部の期間において実現する可能性を示唆していますが、モデルごとに多少の差異があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の実績データはクラスターを形成しています。しかし、全体としては大きな相関関係や明確な分布パターンは見られません。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、および影響**:
– グラフからは、自由度と自治に関する指標が一時的に低下傾向にあることを直感的に感じます。
– これは、個人の裁量や自治についての意識や状況が変化している可能性を示しており、スポーツにおける管理体制や個人の役割に影響を与える可能性があります。
ビジネスや社会への影響としては、スポーツマネジメントや個々の選手のトレーニングにおいて、これらの変動が選手のパフォーマンスやキャリア形成にどのように影響するかを考慮する必要があるでしょう。
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:
このグラフを分析すると、以下のような洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 最初の期間（左側）はWEIスコアが比較的高く、ある程度の変動があります。
– 中盤には急激な減少が見られ、その後はスコアが上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータポイントには、予測された値よりも高い外れ値（異常値）が散見されます。
– また、一部の期間に急激な減少が見られますが、これが何らかの特別なイベントや変更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**:
– 色や密度から分かるように、実績と予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の異なる手法が比較されています。
– 予測の不確かさ範囲は特に初期と後半で変動しており、モデルの精度やデータのばらつきを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測の比較により、モデルが特定時点での現象をどれほど精確に捉えているかを確認できます。
– モデル間の予測が一致しているかどうかも重要なポイントです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データのばらつきは初期と後半で異なります。後半はスコアが高いところに集中しています。
– これはデータの改善、社会的要因の変化、またモデルの調整などを示している可能性があります。
6. **直感的な感じや社会への影響**:
– 初期のスコア変動や急激な減少は、スポーツ分野での公平性や公正さの課題を示唆するかもしれません。
– 後半のスコア上昇は、改善努力や社会的な対策が成果を上げている可能性があります。
– これはビジネスや政策立案の場で、データ駆動の意思決定を支える重要な情報となりえます。
このようなグラフは、スポーツにおける平等性や公正性の推進を図るための価値ある視点を提供します。
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:
以下は、提供されたグラフからの視覚的な特徴と洞察です。
1. **トレンド**:
– グラフには、評価日が進むにつれてWEIスコアが変化している様子が描かれています。実績データ（青色の点）は、一部の期間で横ばい、あるいはわずかな変動を示していますが、大きな上昇や下降トレンドは見られません。
– 予測データ（赤いバツ）の配置からも、これからの期間においても大きなトレンド変化は見込まれないようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い円で示される異常値が数点ありますが、全体的な傾向に大きな影響を与えている様子はありません。
– 主に初期のデータでの変動が集中的に見られるため、初期のデータ収集や分析に何らかの原因があった可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色やプロットの形状によって、実績データ、予測値、異常値などが効果的に示されています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測手法が使用され、それぞれ異なる予測トレンドがピンク、紫の線で示されていますが、これらも比較的一定です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと異なる予測手法を比較していますが、各予測手法がそれほど大きく異なる結果を示していないため、モデル間の相関性が高いことが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時系列の中で、初期のデータはより密集し、後半では若干ばらつきが見える配置になっています。
– 前後の分布に特異な傾向はありません。
6. **直感的な洞察と社会・ビジネスへの影響**:
– スポーツカテゴリでの持続可能性と自治性は、短期間では大きく変動していないことがわかります。このことは、安定したスポーツ組織運営やその周辺環境が保たれている可能性を示唆します。
– 予測データが安定しているため、現状維持が続くと考えられます。但し、初期段階の異常値の原因を解明し、継続的な改善を図ることが、将来的なリスク軽減につながるでしょう。
このグラフからは、スポーツ組織や関係者が現状に満足する一方で、さらなる分析とデータ精度の向上が期待される局面が見て取れます。
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:
1. **トレンド**
– グラフには明確なトレンドが二つあります。最初の部分（最初の約200日間）は、WEIスコアが横ばい状態です。それ以降、スコアが急激に減少していることが見受けられます。
– 予測線（青、水色、紫、ピンク）も初期は横ばいですが、急激な変化後の様々な予測モデルが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 最初の期間にはWEIスコアが約0.8付近で安定しているものの、その後の期間に急激に低下しています。
– 異常値が前半に集中しており、その後は確認できません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを示し、黒い輪で囲まれた点は異常値です。
– グリーンの点は前年実績を示しており、統計的な比較が可能です。
– 予測線は異なる回帰モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）による予測を示しています。
4. **時系列データの関係性**
– 前年のデータが右側にあり、現行データと比較可能です。前年は現行よりも前半に密集しており、時期をずらして比較できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期段階では比較的一定したスコア分布ですが、後期には急激な変化があります。
– 外れ値の存在から、スコアシステムの精度やデータ収集過程での異常が示唆されます。
6. **直感的に感じることと影響**
– 当初は安定したスポーツ社会基盤が見られたものの、急激な変動は潜在的な問題や政策変更の影響を示唆します。
– WEIスコアの低下は、教育機会や社会基盤の質の低下を示す可能性があり、これがスポーツや教育の計画や予算編成に不安を与える可能性があります。
総じて、長期間にわたる安定性の後の急激な変化は、戦略的な介入や分析の必要性を示唆しています。
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:
グラフについて以下の視覚的特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 初期（2025年7月付近）には「実績（実績AI）」のスコアが高く安定していますが、その後、急激に下降しています。
– 次の期間（2026年7月付近）では「前年（比較AI）」のデータは上昇し、高いレベルで安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータには「異常値」がいくつか見られ、特に急激に低下していることが注目されます。
– 「予測（決定木回帰）」は他の予測手法に比べて急激な下降を示しています。
3. **要素の意味**:
– 「実績（実績AI）」と「予測（予測AI）」は実際のスコアとそれに対する予測です。
– 「前年（比較AI）」のデータと「予測」手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）を比較することで、予測の精度や変動を視覚化しています。
4. **データの関係性**:
– 複数の予測手法が用いられていますが、「線形回帰」と「ランダムフォレスト回帰」は比較的安定した予測をしています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期のデータの下降により、全体のスコアが不安定であった時期がありますが、現在の「前年（比較AI）」のスコアは高く、改善傾向が見られます。
6. **直感的な人間の印象と影響**:
– 初期の急激なパフォーマンス低下は、スポーツ組織にとって大きな問題として認識される可能性があります。
– 現在の高いスコアは、改善された管理や戦略の効果を示しているかもしれません。
– ビジネスや社会への影響として、多様性や自由の保障に関する施策の評価に使われそうです。
このグラフは、スポーツ分野における多様性と自由の保障に対する取り組みの評価を示しており、変化の要因を分析することで、より良い施策の策定に役立つでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 時間帯ごとの色の変化が見られ、一部の時間には明確なパターンがあります。
– 全体的には、一定の期間（7月1日から7月19日頃まで）に高いスコアのトレンドが見られ、その後は徐々にスコアが低下しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月22日から23日の間に特に濃い色が見られ、急激にスコアが落ちていることを示しています。これは、特定のイベントや要因による急変である可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃淡はWEIスコアの高さを示しており、黄色に近い色ほどスコアが高く、紫に近いほどスコアが低くなります。
– 横に続くプロットは継続的なトレンドを、特定の時間帯に現れるプロットはその時間帯特有の現象を示す可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各時間帯にわたるスコアの配分により、利用者の活動やイベントのピークを示している可能性があります。
– 午後から夜にかけての時間帯（特に16-18時と23時）、活動が活発であることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 7月上旬における一貫した高スコアは、イベントや活動が活発であったことを示しているかもしれません。その後の急なスコアの低下も特定の要因に関連している可能性があります。
6. **直感的およびビジネスや社会への影響**
– このグラフから、人々は特定の時間帯や日にスポーツイベントが集中していたと直感的に感じ取ることができます。スコアの急な低下は、イベントの終了や外部の影響を示す可能性があります。
– ビジネスでは、このようなトレンドを把握することで、ピーク時の需要に対応するためのリソース配分やマーケティング戦略の改善に役立てることができるでしょう。社会的には、これらのデータを利用して人々の興味や行動パターンの変化を理解し、効果的なイベント開催や都市計画に役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:
以下は、提供されたスポーツカテゴリの「個人WEI平均 時系列ヒートマップ」の視覚的特徴と洞察です。
1. **トレンド**:
– 日付が進むにつれて、23時帯で特に活発な活動が見られ、特に7月中旬から後半にかけて高まっている。
– 全体的に時間帯による周期性を示し、夕方から夜にかけてのスコアが高い傾向にある。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の日付、特に7月下旬に急激な値の変動が見られる。紫色の領域はスコアの低下を示しており、この時点でのパフォーマンス低下が観察される。
– 値が急激に下がるあるいは上がる箇所に注目することで、イベントや体調の変化が考えられる。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 縦方向の時間軸と横方向の日時が交差するセルが、それぞれの時間におけるWEIスコアを示している。色の変化がスコアの変動を視覚的に示している。
– 色味を通して、黄色や緑はより高いスコア、青や紫はより低いスコアを示している。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 同じ日内でも時間帯ごとにスコアが異なり、特定の日に部分的に集中しているスコアの高低が見られる。
– 他の日時と比べて特定の日付は異常な低さを記録している。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 色の分布から特定のパターンは見えにくいが、日付を超えて夕方以降に一貫してスコアが高い。
– 全日を通して特定の時間の集中度が高い場合、トレーニングや競技の影響かもしれない。
6. **直感的な感想と洞察**:
– このグラフから、観察者は時間帯による活動の濃淡を容易に理解でき、特に夕方から夜にかけてのパフォーマンス向上が確認される。
– ヒートマップの視覚的表現により、日中ではなく夜間が重要な時間帯であることが一目でわかる。
– ビジネスや社会への影響として、夕方以降の時間帯に焦点を合わせた活動やプロモーションが効果的である可能性を示している。
全体として、このヒートマップは個別の時間帯におけるWEIスコアの強弱と、そのタイミングや理由を分析する手助けをします。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 色の変化から、時間帯や日によってスコアに明確な変動があります。特に、7時から10時、15時から18時、23時以降に比較的高いスコア（日付によって黄緑色から黄色）が見られます。
– 期間全体を通じて、特定の時間帯にスコアが高くなる周期性が見受けられます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 15時台のスコアは高くなることが多いですが、いくつかの時点で急激に低いスコア（紺色や紫）が観察されます。これが外れ値と考えられます。
– 7月中旬以降、23時以降のスコアが低くなる傾向が若干見られます。
3. **プロットや要素の意味**
– 色のグラデーションは、スコアの高低を示しています。黄緑から黄色が高いスコア、紺色から紫が低いスコアを示しています。
– 色の密度がスコアの頻度や強度を示しているようです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– スコアは時間帯によって異なるパターンを示しており、特定の日付では似た傾向（高い、または低いスコア）が見られることがあります。これは曜日や特定のイベントが影響している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 同じ時間帯に高スコアが頻出することから、特定の行動やイベントが繰り返し行われている可能性があります。この分布パターンは周期的です。
6. **直感的な洞察と影響**
– アクティビティが盛んな時間帯が存在するため、スポーツイベントは朝と夕方が人気である可能性があります。また、これらのトレンドはビジネス戦略における最適な広告時間やプログラムの作成に活用できるでしょう。
– 社会的影響として、特定の時間に活動が集中することで、リソースの効率的な割り当てやインフラの利用状況の理解が必要です。これにより、公共交通機関や施設の運営計画が改善され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:
このヒートマップは、スポーツカテゴリにおけるWEI（Wellness Index）のさまざまな項目間の相関関係を示しています。以下に、このグラフから得られる洞察を挙げます。
1. **トレンド**:
各項目間の相関は固定されており、時間的な変動を示すものではありません。そのため、時間におけるトレンドは直接的に分かりません。
2. **外れ値や急激な変動**:
ヒートマップでは、極端に低いまたは高い相関値が異常値として捉えられます。例えば、「個人WEI（経済的余裕）」の他項目との相関は全体的に低く、特に「個人WEI（自由度と自治）」と「社会WEI（公平性・公正さ）」との相関が特に低い（0.19）ことに注目できます。
3. **各プロットや要素**:
– **色**: 色の濃淡は相関の強さを示しています。深い赤は高い相関、深い青は低い相関を表しています。
– **相関の強さ**: 「総合WEI」と「個人WEI平均」および「社会WEI平均」は非常に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**:
時系列データとの関連性を直接示すものではありませんが、個々の項目の相関が観察され、相互の依存関係を理解するための指針にできます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 高い相関: 「個人WEI（心理的ストレス）」と「個人WEI平均」および「総合WEI」。
– 低い相関: 「個人WEI（経済的余裕）」とその他の項目。
– 中程度の相関: 一部の「社会WEI」関連項目（教育機会や持続可能性）と「総合WEI」。
6. **直感的なインサイトと社会的影響**:
– **心理的ストレス**と**個人の健康状態**はスポーツにおけるWEIの重要な要素として捉えられ、全体的なウェルビーイングと密接に結びついています。
– 「経済的余裕」が他の感情や健康関連の指標と比較的独立していることは、スポーツにおけるウェルビーイングの多様な側面に対して独立的に取り組む必要を示唆しています。
– 社会的な教育機会や公平性が個人のウェルビーイングに与える影響は限定的ですが、別個の施策を通じて促進できる可能性があります。
このヒートマップは、特定のウェルビーイング項目が他の項目とどのように関連し合っているかを理解するための貴重な手がかりを提供し、それによってスポーツにおける具体的な改善策を検討するための基盤となります。
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:
この箱ひげ図は、特定の期間（360日間）におけるさまざまなWEIスコアタイプの分布を示しています。以下に、このグラフから得られる視覚的な特徴と洞察を述べます。
1. **トレンド**:
– WEIスコアには全体的な上昇傾向や下降傾向は見られませんが、各カテゴリにはスコア範囲の広さと中央値の違いがあります。例えば、「個人WEI（心理的ストレス）」は比較的低いスコア範囲を持っています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「個人WEI（経済余裕）」や「社会WEI（公平性・公正さ）」には多くの外れ値があり、データのばらつきが大きいことを示唆します。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各箱ひげ図の色はWEIタイプ間の違いを視覚化しており、中央値や四分位範囲が異なることで、特定のスコアが優勢または優位であることを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各カテゴリは単独の分布として表示されており、直接的な相関関係は視認できませんが、「総合WEI」や「個人WEI平均」と他の個別スコアの中央値を比較することで、総合的な健康度が反映されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 総合WEIと個別のWEIスコアの間には一貫性が見られ、「総合WEI」が高いスコアを示していることが、人々の全般的な状態を良好に保っていることを示しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 外れ値の多さやスコア範囲の広さは、一部のカテゴリーにおいて不安定さやストレス、経済的困難がある人々がいることを示し、意識的なサポートや政策の見直しが必要であることを示唆しています。
– ビジネスにおいては、個人の心理的ストレスや経済余裕などに配慮した施策が求められる可能性があります。
このグラフは、多様な個々のニーズを示唆しており、特定のWEIスコアタイプに着目したファシリテーションが求められることがわかります。
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:
このグラフは、スポーツカテゴリのデータに対する主成分分析(PCA)の結果を示しています。以下に、視覚的な特徴とそこから得られる洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– PCAの結果自体には時間のトレンドは直接示されていませんが、データがどのように分散しているかはわかります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 右上や左上に散在している点は、他のデータ集団から離れており、外れ値として考えられます。
3. **各プロットや要素**:
– 各点は360日間のうちの1日もしくはある期間のデータを表している可能性があります。
– 第1主成分と第2主成分は、データの分散の大部分を説明しており、視覚的に二次元に圧縮されて示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 主成分分析の結果なので、各点の間の直接的な時系列関係は示されていませんが、データの相互関係を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分の方が強くデータを説明しているため、横方向に広がるデータの分散が大きいです。
– 散布図の形状から見て、多様なデータ分布が存在することが示唆されます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– スポーツデータの中で特に影響を与える要因があることが示唆されています。外れ値は特定のイベントや異常値を示している可能性があります。
– 分析結果は、どの要素がスポーツデータに重要な影響を与えているかを理解し、トレーニングや試合戦略の改善に活用される可能性があります。
この分析を通じて、データの隠れた構造を理解し、パフォーマンス向上に向けた具体的な施策を提案できるかもしれません。
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。