📊 データ分析（GPT-4.1による）
## WEIスコアのデータ分析
**1. 時系列推移:**
– **総合WEIのトレンド**:
– 期間中の総合WEIは、7月初旬から中旬にかけて上昇傾向を見せています。特に7月6日から7月14日の間で急激な増加が見られます。これは、特に個人と社会の複合的な要因の改善によるものと考えられます。
– しかし、7月19日以降、急激な減少が観察されています。これは、社会的・個人的要因による短期的な影響かもしれません。
– **個人WEI平均**: 7月の初めから中旬にわたって安定的に高かったが、後半には交錯し低下傾向を示しています。
– **社会WEI平均**: 社会的なスコアは全体的に高い状態を保ち、特に中旬で最高値を記録しています。この安定性は社会インフラや多様性が関係していると考えられます。
**2. 異常値:**
– 7月20日、23日、24日には急激なスコアの減少が観察され、これは異常値として識別されている。特に個人の心理的ストレスや社会的公平性の低下がこれらのスコアに影響している可能性が考えられます。
**3. 季節性・トレンド・残差:**
– スコアには短期間の季節性変動が見られます。これはおそらく、社会的な大イベントやスポーツの試合が関係している可能性があります。経済的余裕や社会インフラ要因についても調整されるべきです。
– 明白に異常値として捉えられるスコアは、説明できない残差値の原因として位置付けられ、さらに分析を担当する必要があります。
**4. 項目間の相関:**
– 相関ヒートマップから、健康状態と心理的ストレスは強い相関が見られ、これは両者が関連していることを示唆します。
– 経済的余裕と社会インフラもまた強い相関があります。これは、経済的安定がインフラの充実に影響を与えている可能性が推測されます。
**5. データ分布:**
– 箱ひげ図分析によれば、各スコアは均等に分布されており、いくつかの外れ値が確認されます。箱ひげ図は、特に自由度と自治、心理的ストレスの異常値に敏感であることがわかります。
**6. 主要な構成要素 (PCA):**
– 第一主成分 (PC1) が 77% の寄与率を示し、WEIを構成する主な変動要因を大幅にカバーしていることが示されている。これにより、個人と社会の成分のバランスがスコアに大きな影響を与えていることが理解できる。
この分析は、スポーツカテゴリにおけるWEIスコアの時系列的な変動を理解し、影響を与える重要な要素を明確にするための基礎を提供します。特に異常なパターンについては、短期間の社会的変化やイベント、ニュースの影響など、さらなる外部要因を探ることが必要です。
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:
このグラフは、スポーツカテゴリの総合WEIスコアの時系列散布図を表しています。ここから得られる洞察を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 最初の20日間は0.8以上の安定した動きが見られますが、その後急激にスコアが低下し、0.6付近で安定しています。
– 予測は線形回帰がやや下降傾向、決定木回帰とランダムフォレスト回帰はほぼ横ばいを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 日付「2025-07-20」前後で急激なスコアの低下が見られる。
– 外れ値として示されている点があり、特定の日に異常が発生した可能性があります（黒い枠線で囲まれている点）。
3. **各プロットや要素**:
– 青いプロットは実績データを表し、予測と実際のデータを視覚的に比較できます。
– 灰色の不確かさ範囲は、予測値の信頼区間を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測データが3つの異なる手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）で提供され、各手法の予測パターンの違いが確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– スコアの急激な下落が何らかの内部または外部要因による可能性があるため、その要因をさらなる分析で特定することが重要です。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– 急激なスコアの低下は、スポーツ関連のパフォーマンスやイベント管理における注意を促します。
– 予測の信頼性を考慮し、今後の改善策や戦略を立案することが求められます。
このグラフは、実績データと予測データを組み合わせて、パフォーマンスの動向や潜在的なリスクを評価するために有効です。急激な変動に対処する戦略が必要です。
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:
1. **トレンド**
– 全体的に見ると、WEIスコアは横ばいの傾向があり、大きな上昇や下降は見られませんが、微妙に変動しています。最初は少し上昇しているように見え、その後乱高下を経て徐々に安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値（黒い円で囲まれた点）がいくつかあり、一定の変動があることを示しています。特に中盤以降の変動が目立ちます。
3. **各プロットや要素**
– 実績（青い点）は30日間の平均スコアを示しています。
– 予測は、3種類の異なる予測モデル（線形回帰、水色、決定木回帰、緑色、ランダムフォレスト回帰、紫色）が示されています。これらは微妙に異なるスコアを予測しています。
– 予測の不確かさ範囲（灰色の帯）は、予測の変動幅を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測モデル間で特定のトレンドに対する期待の差異があり、特にランダムフォレストは若干の下降を予見しているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– WEIスコアの変動は予測モデルの不確かさ範囲内に収まっており、過去の実績をもとに今後も大きな極端な変動は少ないと考えられます。
6. **直感的な印象と社会・ビジネスへの影響**
– このグラフから得られる直感的な印象は、安定しているがやや不安定な要素もあり、予測に対する信頼性は中程度と見ることができます。
– ビジネスや社会的視点から見ると、このデータは成績やパフォーマンスの予測・改善に利用できる可能性があり、特に安定性が求められるスポーツチームや個人のパフォーマンス管理に有用です。予測が一致しているモデルを重視し、異なる結果のモデルは比較検証を通じて戦略立案に役立てることが考えられます。
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:
グラフを分析すると、以下の特徴と洞察が浮かび上がります。
1. **トレンド**:
– 過去の実績（青いプロット）を見ると、最初の期間には、高い水準で比較的一定しているが、その後少し下降しています。
– 予測では、線形回帰は減少トレンドを示していますが、決定木とランダムフォレスト回帰は一定の水準を維持すると予測しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部のデータポイントは比較的高いスコアを示しており、異常値として識別されています（黒い円で囲まれているもの）。
– 大きな変動はあまり見られませんが、いくつかの急な変化は観察されます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績AIによる過去の実績を示しており、赤いXは予測AIの予測を示しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示しており、AI/3σの予測精度に基づいています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）が異なるトレンドを示していますが、実績データに近い値を予測している点で関連があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは、分布が比較的一定しており、大きな偏りは見られませんが、予測データとの関係性において、異なるパターンを予測しています。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、およびビジネスや社会への影響**:
– 初期の高いパフォーマンスからの若干の下降傾向は、スポーツカテゴリにおける興味や評価の低下を示している可能性があります。
– 決定木とランダムフォレストの予測が横ばいトレンドを示していることから、将来の安定性が期待されますが、線形回帰が示す下降トレンドに注意が必要です。
– 予測不確かさが大きくないため、比較的信頼できる予測と考えられますが、注意深くモニタリングする必要があります。これがビジネス戦略やリソース配分に影響を与える可能性があります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフ全体にわたってWEIスコアの実績（青い点）は比較的安定しており、横ばいの傾向が見られます。ただし、7月下旬に急な低下が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 大きな外れ値（黒く囲われた青い点）は7月下旬に集中しています。この急激な変動は注意が必要で、特定のイベントや状況変化が影響している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績を示し、ピンク色のXは予測を示しています。
– 予測の不確かさ範囲（灰色の帯）は横ばいで比較的安定しています。
– 予測には異なる回帰手法が用いられており、予測数値はほぼ同一の水準に収束しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと異なる予測手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）の結果は、予測期間中に大きな差がないことが示されています。これは、モデル間で強い相関があることを示唆します。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの大部分が同じ範囲内に収まっており、大きな変動は特定の期間に限られています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間は特に7月下旬の外れ値に注目するでしょう。この変動は経済的な要素や個別の生活イベントの影響を示唆しているかもしれません。
– ビジネスや社会的な影響としては、これらの外れ値が予測と実績のギャップとして捉えられる場合、スポーツ関連の経済的余裕の変化要因を深く調査する必要があります。
総じて、このデータは主に安定しているものの、一時的な大きな変動が見られることで、より詳細な分析や調査が求められます。
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:
以下の点に基づいて分析を行います。
1. トレンド
– グラフには全体的に横ばいの傾向があります。ただし、一部の期間ではスコアが低下しています。
2. 外れ値や急激な変動
– 7月初めと7月下旬にいくつかの外れ値が見られ、WEIスコアが大きく変動しています。
– 特に7月下旬の変動は顕著であり、何か特定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
– 青色のプロットは実績データを示しており、安定しています。
– 外れ値が黒い縁で強調され、予測との乖離を示しています。
– 予測不確かさの範囲内に大半の実績値が含まれていることから、予測モデルが比較的精度を持っていると考えられます。
4. 複数の時系列データの関係性
– 実績データと複数の予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が示されており、それらの予測ラインは8月以降のトレンドを異なる方法で示しています。
– ランダムフォレスト回帰が異なるトレンドを示しており、他のモデルに比べて急激に下降しています。
5. 相関関係や分布の特徴
– 実績データと予測データの間に密接な関連性がありますが、予測モデルによって将来の動きの解釈が異なることが示されています。
6. 直感的に感じることおよびビジネスや社会への影響
– 人間の直感としては、外れ値の部分に注目するでしょう。特に、健康状態に急激な変動がある場合、何らかのストレスや環境要因が考えられます。
– ビジネスや社会においては、予測モデルに基づく将来的な健康状態の管理や適切な介入が重要となる可能性があります。特にランダムフォレストの示す下降トレンドは、注意を要するかもしれません。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– **上昇期と下降期**: 7月初旬から中旬まではスコアが比較的安定しているが、その後急に減少する。約7月22日以降、急激に下降している。
– **横ばい**: 7月中旬以前は、スコアが0.6から0.8の範囲で比較的安定している。この安定期の後、スコアが下落し始める。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフ上にはいくつかの異常値が示されており、それらは急激な変動を示している。これらは心理的ストレスの異常な増減を意味するかもしれない。
3. **各プロットや要素の意味**
– **実績（青の点）**: 個人の実際の心理的ストレススコアを示す。
– **異常値（黒丸）**: 異常としてマークされたデータポイント。
– **予測とその手法**: 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、それぞれ色分けされた線で将来のスコアを予測している。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各時点の実績データと予測データを比較することで、予測の精度やトレンドの一貫性を確認できる。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の横ばい状態から、特定の時期に急激な変動が見られ、これは外部要因や特定のイベントとの相関が考えられる。
6. **人間が直感的に感じることと影響**
– 初期の安定から急激な変動への転換は、心理的ストレスの主要な変動要因としてフィジカルまたは精神的プレッシャーが要因として考えられる。
– ビジネスや社会的な観点から見ると、このデータは選手のパフォーマンスに影響を与え、適切な時期に介入する必要性を示唆している。特に下降トレンドが続く場合、選手の心理的サポートを強化することが重要となる可能性がある。
この視点から、心理的ストレスの変動が競技や練習のスケジュールにどのように関連しているかを理解し、改善策を考慮することができる。
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月上旬から中旬）は横ばいの傾向がありますが、中旬から後半にかけてWEIスコアが減少しています。その後、予測されるスコアはほぼフラットに保たれる予想が多い中、ランダムフォレスト回帰は下降傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフにはいくつかの外れ値が見られ、特に7月下旬から8月上旬にかけて多数の異常値が報告されています。通常のスコア分布から大きく離れていることが特徴的です。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを示し、赤い「×」は予測されたデータを示しています。灰色の範囲は予測の不確かさの範囲を示しています。外れ値は黒い円で示されています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測は、それぞれの色で示され、異なる未来の傾向を提示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 線形回帰と決定木回帰の予測は類似しており、ほぼ水平に推移していますが、ランダムフォレスト回帰は下降トレンドを示し、異なる未来を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの分布は初期には高めで、急激に下降する傾向があり、一部の期間で大きな異常値が検出されています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– WEIスコアの下降は、個人の自由度と自治が減少している可能性を示唆しています。この傾向が続けば、スポーツ業界におけるパフォーマンスや士気に影響を及ぼす可能性があります。異なる予測モデルが異なる未来を示しているため、リスク管理と対応策の策定が重要です。ただし、外れ値の存在は突発的な要因による一時的な影響を示すかもしれませんので、詳細な分析が必要です。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **実績（実績AI）**: 全体的なトレンドとして、初めは上昇する傾向が見られ、その後横ばいもしくはわずかな下降の傾向です。
– **予測の傾向**:
– 線形回帰は緩やかに下降中。
– 決定木回帰とランダムフォレスト回帰は安定してほぼ横ばい。
### 2. 外れ値や急激な変動
– いくつかの外れ値が強調されています。これらは特定の日に異常な事象が起こった可能性を示唆しており、調査する価値があります。
### 3. 各プロットや要素
– **色と形状**: 青い点が実績データを示しており、Xが予測を表しています。
– **異常値**: 黒い縁取りの円で示されています。
– **予測の不確かさ範囲**: グレーの帯が示す範囲で、AIの予測の不確かさが可視化されています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実績データと予測の間には、予測が現実のデータと一致していない時期があります。たとえば、8月初旬以降の実績データが予測からズレていることが観察できます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 予測モデルはそれぞれ異なるトレンドを示しており、特にランダムフォレストが他の予測よりも上下変動を抑え、より安定した予測を示しています。
### 6. 洞察と影響
– 実績データが一時的に上昇後に横ばいになることから、その時期に公平性や公正さに関連するポリシーの導入またはイベントが直接の影響を及ぼした可能性があります。
– 外れ値の周辺での調査や分析により、特定のイベントや政策が重要であることが判明するかもしれません。
– ビジネスや社会への影響としては、スポーツの公正さを維持するためのさらなる改善が求められる可能性があります。また、安定性と予測可能性を確保するために、予測モデルの精度向上が必要です。
この分析から、特定の時期に焦点を当てたり、異常なスコアの原因をさらに調査することが有益であることが示されています。
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:
1. **トレンド**:
– グラフは全体的に横ばいですが、時間が経つにつれわずかな下降傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値は数点あり、特定の日に著しい変動が見られますが、全体的にはWEIスコアは0.8から1.0の間で安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の点は実績値を示しており、これらのデータは通常の範囲内に収まっています。
– xマークは予測値を示しています。
– 異常値として円で囲まれる点があり、通常の動きからの逸脱を示しています。
– 予測の不確かさ範囲（灰色の領域）は、予測の信頼性を示しています。
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などの複数の予測手法を使用しており、それぞれが異なる予測傾向を示していますが、大きく異なっていません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測の間には高い相関が見られます。
– データは比較的狭い範囲に分布しており、大きな分散はありません。
6. **直感とビジネスや社会への影響**:
– WEIスコアが高めで安定しているため、スポーツカテゴリにおける持続可能性と自治性は堅調と考えられます。
– 急激な変動が少ないため、現状維持の政策が効果的であることが示唆されます。
– 予測が安定していることは、将来の計画を立てる上での信頼性を高め、スポーツ関連の持続可能な開発や自治性強化の取り組みにも好影響を与える可能性があります。
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:
以下はグラフの視覚的特徴とその洞察です。
1. **トレンド**
– 実績データは全体的に0.8から1.0の間で横ばいですが、若干の変動があります。
– 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）のそれぞれのラインは、将来的にはスコアが横ばいまたは微減する傾向にあります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値が数件見受けられ、WEIスコアが急激に低下したデータポイントが存在します（0.6近辺）。
– 多くのデータポイントが濃い青色でプロットされており、一定範囲内に密集しています。
3. **プロットや要素の意味**
– 青い点は実績AIによる実データです。
– 灰色の領域は予測の不確かさ範囲を示しています。
– 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）は異なる方法で未来のトレンドを予測しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実データと各予測モデルの比較により、モデルの精度や変化の幅が確認できます。
– 異常値がモデルによる予測範囲から外れていることがいくつかあります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データの密度は0.8から1.0に集中していますが、時折0.6付近に低下しています。
– モデルの予測が全体的に安定していることから、大きな変動は期待されにくいと解釈可能です。
6. **人間の直感とビジネス・社会への影響**
– グラフからはスポーツにおける教育や社会基盤の安定性がうかがえますが、いくつかの外れ値や急激な変動は、特定のイベントや要因が影響している可能性があります。
– ビジネス的には、安定して高いWEIスコアを維持することが期待され、外れ値に対しては改善の余地や対策が必要です。
– 社会的に見ても、教育機会のバラつきがある場合、これを解消するための政策が求められます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は、全体として0.8付近で多くの点が集中しているが、一部に下降が見られる期間がある。
– ランダムフォレスト回帰（紫の線）は緩やかな下降トレンドを示している。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月後半にWEIスコアが急激に低下しているデータ点がある。この時期の変動は特に異常値として強調されている（黒い丸）。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績データ（青い点）は実際のWEIスコアを示している。
– 予測の不確かさの範囲（グレーの領域）は±3σを表し、予測に対する信頼区間を示す。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の異なる予測手法の線が、予測の多様性を示している。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測手法間では、ランダムフォレストが緩やかな下降傾向を示しているのに対し、他の手法は横ばいに近い傾向を示している。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値は固まりが多いうえに、時折大きな落ち込みが発生しており、潜在的な要因の変動を示唆している。
6. **直感的な洞察と影響**:
– グラフの急激な変動や下降は、社会の中で何らかの不安定要素が存在することを反映している可能性がある。
– ビジネスや社会への影響としては、スポーツ業界において、共生、多様性、自由の保障が揺らいでいる時期があることが示唆され、これに対応した取り組みが求められる。
この分析を通じて、社会のニーズや課題が浮き彫りになり、より包括的な取り組みが必要であることが明らかになるでしょう。
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:
このヒートマップは、スポーツカテゴリの総合WEIスコアを30日間にわたって時間帯別に示しています。以下に視覚的な特徴とそれに基づく分析を示します。
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**:
– ヒートマップ全体として、特定の時間帯に色の変化が集中しています。特に、15時から16時、22時から23時に活動が集中しているようです。
– 明らかな周期性は少ないですが、特定の日や時間帯に明るい緑や黄色の色が見られ、この期間中にイベントや競技が行われた可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日、7月11日あたりで非常に高いスコアが見られます。
– 特に、7月23日からの急激な低下が目立ちます。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 色が濃いほどスコアが低く、明るいほど高いことを示しています。
– 15時、16時、22時台はスコアが高く、人気のある時間帯であることがうかがえます。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 同一の時間帯でも日によってスコアが大きく異なることがあり、特定の日付が特殊なイベント日である可能性が高いです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 高スコアの時間帯は特定されていますが、全体を通じて一貫して高いスコアを示す日が少ないことから、スポーツイベントの性質上、日によって活動の集中具合が大きく変わっていると考えられます。
6. **このグラフから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に関する洞察**:
– 特定の時間帯にイベントが集中している可能性があり、これをビジネス機会として捉えることで、広告やプロモーションのタイミング改善に役立てることができます。
– 日別の活動のばらつきからは、柔軟な計画やリソースの配置が必要であることが示唆されます。これは、運営側にとって効率的な資源配分に寄与するでしょう。
このように、このヒートマップはスポーツイベントのスケジュールの最適化や需要予測に貴重な洞察を提供するために活用できます。
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:
このヒートマップでは、個人のWEI平均スコアの時間帯ごとの変動を30日間にわたって視覚化しています。以下に主要な洞察を提供します：
1. **トレンド**:
– 色の変化を観察すると、スコアは期間を通じて一定のサイクルを示しています。特に7月初旬と下旬ではスコアが高く、中旬では低下しています。
– 時間帯別に見ると、特定の時間（8時、16時、23時など）で色の変化が目立ち、日々の一定の活動パターンが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に7月19日以降に急激なスコアの低下が見られます。この期間の活動に何か特異なイベントがあった可能性があります。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 色の変化はスコアの変動を示し、色が濃いほどスコアが低いことを示しています。時間帯のプロットにより、1日の中でのパフォーマンスの変動も視覚化されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 特定の期間や時間帯でのスコアの連続性や不連続性（例えば、特定の時間帯での一貫したスコアの上昇または下降）が見られ、これは週末や特定の活動による影響である可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯ごとの分布から、個人の活動ピーク時間や効率的な活動時間を分析できます。スコアが平均以上の時間帯を探すことで、効率的な活動時間を特定できます。
6. **人間が直感的に感じることとその影響**:
– このヒートマップを見ると、視聴者はすぐに活動の高低のパターンを直感的に把握できます。ビジネスやスポーツのトレーニングにおいては、最も効率的な活動時間を特定し、パフォーマンスの向上に役立つ戦略を立てるための基盤となります。
この分析から、個人の活動パターンをより深く理解し、戦略的な時間管理やパフォーマンス向上のためのデータに基づいた決定を支援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:
このヒートマップは、スポーツカテゴリにおける社会WEI平均スコアを時系列で示しています。以下に視覚的特徴と洞察をまとめます。
1. トレンド：
– 全般にわたって黄色から緑のゾーンを中心に、特定の時間帯に高いWEIスコアを示していることが確認できます。特に、11時から15時と23時台にわたる頻繁な高スコアが目立ちます。
– 逆に、一部の時間帯では紫から青が頻繁に現れ、スコアが比較的低いことを示しています。
2. 外れ値や急激な変動：
– 強い紫色や濃い青のプロットは、他の時間帯に比べて異常に低いスコアを示しており、外れ値として注目されます。
– 例えば、7月22日の22時と7月28日の8時台のデータがその一例です。
3. 各プロットや要素：
– 色はスコアの高さを示し、黄色が最も高いスコアを示します。
– ヒートマップの密度と色の変化がデータ分布の変動を視覚的に表現しています。
4. 複数の時系列データの関係性：
– 特定の時間帯においてスコアが集中して高くなる傾向があることから、時間帯とスコアの間に相関があると考えられます。
5. 相関関係や分布の特徴：
– 日中の特定の時間帯での高スコアが多く、夜間や早朝のスコアが低いことから、活動時間に伴うスコアの変動が推測されます。
6. 人間が直感的に感じる洞察とビジネスへの影響：
– このデータは、おそらくスポーツイベントや試合の時間帯と関連があるため、イベントの開催時間がWEIスコアに影響を及ぼしている可能性があります。
– ビジネスやマーケティングの観点からは、特定の時間帯をターゲットにすることで、視聴者数やエンゲージメントを最大化する戦略が考えられます。
– また、低スコアの時間帯の原因を分析し、改善策を講じることで全体的なパフォーマンスを向上させる余地があります。
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:
この相関ヒートマップから得られる洞察を以下に示します。
1. **トレンド**:
– ヒートマップは期間全体の相関を示すため、特定の時系列トレンドを示しません。ただし、項目間で持続的な強い相関が存在する場合、それがトレンドと言えるでしょう。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の項目間において、相関が著しく低い（青色に近い）部分は、外れ値的な低相関を示します。例えば、「個人WEI（経済的余裕）」の項目は、他の項目との相関が全体的に低い傾向があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各セルの色は相関係数を示し、赤に近い色は強い正の相関、青に近い色は負の相関、または弱い相関を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 「個人WEI（健康状態）」と「総合WEI」、そして「個人WEI平均」の間には強いプラスの相関があります。これは、これらの要素が互いに補完的な関係にある可能性を示唆します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特に「個人WEI（心理的ストレス）」と「総合WEI」および他の個人WEIに関して、非常に高い相関（0.91以上）が存在します。これは、心理的ストレスが個人の総合的なウェルビーイングに強い影響を及ぼしているということを意味します。
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**:
– スポーツカテゴリの文脈では、個人の心理的および健康側面が総合的なパフォーマンスに大きく寄与していることがわかります。これに対処することは、スポーツ選手のパフォーマンス向上に重要です。
– 社会的な視点では、包括的な対策（例えば、公平性や持続可能性の推進）がお互いにプラスの影響を及ぼす可能性があります。
このような相関の洞察は、選手の個別サポート計画の策定や、トレーニング戦略の最適化に役立つでしょう。
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:
箱ひげ図に基づく分析を以下に示します。
1. **トレンド**:
– グラフは各カテゴリのスコア分布を示しており、特定の時間的トレンドは見られません。このため、30日間のデータでの上昇や下降のトレンドは特定できません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値は「個人WEI（経済状況）」「社会WEI（社会整備・教育機会）」に見られます。これらが表示されていることで、いくつかのデータ点が他と異なったパフォーマンスを示したことがわかります。
3. **各プロットや要素**:
– 各箱ひげ図は分布の中央値、四分位範囲、最小・最大の値を示しています。
– 色分けは各WEIタイプの違いを明確にするために使用されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データではなくカテゴリごとの比較になっているので、関係性についての直接の示唆は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 多くのカテゴリで中央値は0.8付近にありますが、ばらつきの大きさはカテゴリによって異なります。
– 「個人WEI（心理的ストレス）」の平均値がやや低く、ばらつきが少ないようです。
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的影響**:
– 「社会WEI（共生、多様性、自由の保障）」のスコアが高く、さらにばらつきが少ないことは、その分野の強さや安定性を示しているかもしれません。
– 外れ値が存在するカテゴリについては、個別のケーススタディが必要かもしれません。特に、経済状況や教育機会に差異があることは、改善の余地を示唆しているかもしれません。
この分析により、特定の分野における強みや不安定性を把握し、改善や強化のための戦略を立てることができます。
総合WEI STL分解グラフ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
分析対象のグラフは、スポーツカテゴリの総合WEIスコアのSTL分解を示しています。この分解から、以下の洞察を得ることができます。
1. トレンド：
– トレンド部分のグラフでは、7月上旬から中旬にかけて上昇しており、その後は減少しています。これは、当初のパフォーマンスや指標が改善した後、再度下降していることを示しています。
2. 外れ値や急激な変動：
– オブザベーションのグラフでは、特に7月下旬に急激な降下があります。これは何らかの大きなイベントやパフォーマンスの悪化を示している可能性があります。
– レジデュアルのグラフでも、7月下旬に大きな変動が見られ、これは外部要因の影響を示しているかもしれません。
3. 要素の意味：
– オブザベーションは実際に観測されたデータを示し、トレンドは基礎的な向きを、シーズナルは周期性のある変動、レジデュアルはこれらを除いたノイズや偶発的な要因を示しています。
4. 複数時系列データの関係性：
– 観測値の変動は、トレンドの影響を受けつつも、季節変動や偶発的な要因によって増幅されています。特に大きな外れ値は不可解なレジデュアルとも一致します。
5. 相関関係や分布の特徴：
– トレンドが上昇していた時期に、季節要因も一部影響を与えており、全体の上昇に寄与しています。しかし、トレンドが下降する過程でも、周期的な変動が見られます。
6. 人間が直感的に感じることと影響：
– 人間は、特に7月下旬の急激なパフォーマンス低下を重要視するでしょう。これは、特定のイベントや状況の変化を反映しているかもしれません。
– スポーツ業界において、これらの分析は戦略立案や改善可能性の検討に資するものであり、市場の変動や競争状況の変化に対応するための洞察を提供します。
このグラフ解析からは、単なるデータ以上に、その背後に潜む要因の洗い出しが重要であることがわかります。
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、個人のWEI（Weighted Efficiency Index）の平均スコアをSTL（Seasonal-Trend decomposition using LOESS）により分解したものです。以下、各コンポーネントとそこから得られる洞察を分析します。
1. **トレンド（Trend）**:
– グラフを見ると、トレンドは最初は上昇し、その後緩やかに下降しています。このことから、全体的なパフォーマンスが月の前半は向上し、後半は低下していることが分かります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 観測値（Observed）では、特定の地点で急激に上昇または下降している箇所があります。特に、7月中旬以降の下降が顕著です。
– 残差（Residual）では、中旬に急激な変動があり、何らかの突発的なイベントや状況が影響していた可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **Observed**は、全体としてのパフォーマンスを示します。
– **Trend**は、基調となるパフォーマンスの動向を表し、パフォーマンスの持続的な変化を示しています。
– **Seasonal**は、定期的な変動を表し、毎月のパターンが見られるかを確認できます。
– **Residual**は、TrendとSeasonalを除いた後の変動で、予測不能なランダムな要因の影響を示します。
4. **時系列データの関係性**:
– トレンドが上昇している時期と季節変動が大きくなっている時期を考慮すると、周期的なピークの時期にパフォーマンスが向上する傾向があるようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 季節性と残差が所々一致して変動しているため、予測しづらい要素も周期的な影響を受けている可能性があります。
6. **直感的な感じ方、ビジネスや社会への影響**:
– 人間的な視点では、月の前半に比べて後半にパフォーマンスが低下しているため、リソースやエネルギーの投入方法を見直す必要があるかもしれません。
– スポーツにおけるピークパフォーマンスを維持するためには、周期的なトレーニングや休息の最適化が重要であることを示唆しています。
この分析をもとに、パフォーマンス向上のための戦略を検討することが考えられます。
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:
グラフを解析すると、以下の洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– **Observed**: 最初は上昇し中旬でピークを迎え、その後下降しています。全体としては短期間での上昇と下降が見られます。
– **Trend**: ゆっくりと上昇した後、急激に下降しています。このパターンはスポーツイベントの人気の変動を示唆している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– **Residual**: 7月下旬に大きな変動があります。これは特別なイベントやニュースが影響を及ぼした可能性を示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **Observed**: 実際に観測されたデータで、全体の動向を示しています。
– **Trend**: データの長期的な傾向を示し、季節的要因やランダムノイズを除去して基本的な動きを示します。
– **Seasonal**: 短期の周期的な変動を示し、一時的な変動を捉えることができます。
– **Residual**: 観測データとトレンド、季節成分の差異を示し、予測不能な変動の特徴をつかむことができます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– トレンドと残差が逆方向に動いている時期があり、特定の期間においてトレンドに影響を及ぼす要因が突発的に発生したことを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– トレンドと季節の変動に軽い相関がありますが、残差は非関連でランダムに分布しています。
6. **直感的な洞察およびビジネス、社会への影響**:
– トレンドの上昇はスポーツイベントへの関心の高まりを示している可能性がありますが、下降は関心の低下やイベントの終了を示唆しているかもしれません。
– 7月下旬の変動は特定のイベント、例えば決勝戦や特別な出来事があった可能性を示しており、広告キャンペーンや戦略の再検討を促す際に重要なポイントです。
全体として、このグラフはスポーツイベントの人気や影響力の推移を理解し、将来のイベント計画やマーケティング戦略に役立てることができるでしょう。
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、スポーツカテゴリにおける30日間のデータを対象にした主成分分析（PCA）の結果を示しています。以下に、このグラフから得られる洞察を解説します。
1. **トレンド**:
– 全体としてトレンドの方向性は示されていませんが、横ばいの分布が主であり、特定の方向に偏っているわけではありません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 第一主成分で-0.4より左の点や、0.3付近の点は外れ値と考えられます。第2主成分についても、0.15以上および-0.15以下の点が外れ値の範囲に入る可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各プロットは個別のデータポイントを示しており、それぞれが観測されたデータの特定の組み合わせです。
– 第一主成分の寄与率が0.77であるため、この成分が主要な情報を反映しています。その意味で、横軸方向の変動がデータの中でより重要な分散を示していると解釈できます。
4. **複数の時系列データがある場合の関係性**:
– PCAにより、複数の時系列を統合した結果を示していますが、特定の時系列の直接的な関係性はここでは直接的に導き出せません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第一主成分と第二主成分の間に強い相関は見られません。データの分布は一様で、特定の方向に密集している様子は見られません。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 主成分分析により次元削減されたこのデータセットは、データのパターン認識や特徴抽出に役立ちます。
– ビジネス面では、スポーツ競技のパフォーマンス評価や戦略策定において、隠れた要因を洗い出す手助けとなります。
– 社会的な影響としては、スポーツイベントのトレンドや人気を把握する助けとなるでしょう。
この図からは、多様なデータポイントがあるが、全体的に有意義なトレンドやクラスタリングは存在しないという印象を受けます。したがって、さらなる分析や補足的な情報が必要です。
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。