📊 データ分析（GPT-4.1による）
分析を通じて得られたインサイトを以下にまとめます。
### WEIスコアの時系列推移
1. **トレンド分析**: 提供されたデータは、2025年7月の間でのWEIスコアの推移を示しています。時系列の中で、スコアは0.64から0.89の範囲を変動しており、全体としてはやや上昇ムードがあります。特に7月6日から7月10日にかけてのスコアは高く、0.84から0.88の範囲で観測され、多くの日で高い値を示していました。
2. **異常値の検出**: いくつかの日において、おそらく外的要因やデータ収集方法のために、異常に感じられる値が観測されています。例えば、7月19日と20日に急激に低下したスコア（0.66以下）、および7月23日では最も低い0.64が記録されています。こうした低いスコアが見られる日には突然の経済変動やスポーツイベントの影響が考えられます。
### 異常値の背景
異常に低いスコアの背後にある可能性のある要因として、特定の個人又は社会的イベント（災害、経済的混乱、突発的な健康問題など）に起因している可能性が考えられます。例えば、経済的な不安定さや健康問題の急増など、個々のWEI要素での負の影響が、総合スコアに反映されている可能性があります。
### パターン分析と季節性
分析された期間では、季節的なパターンや明確な周期性は直接判別できませんでしたが、週末や特定の週に高いスコアが観測される傾向があります。スポーツカテゴリに関連するイベントの発生が、この種の短期的な変動を引き起こした可能性があります。
### 各スコア間の相関
データ全体の分析から、経済的余裕、健康状態、社会基盤・教育機会が、個々のスコア間で高い相関を持つ可能性があります。この3つの要因が、総合WEIスコアに最も寄与する要因となっている可能性があります。トレンド分析で確認されているように、全体的な健康状態と経済力が全体的なWEIスコアに強い影響を与えていると考えられます。
### データ分布とPCA分析
箱ひげ図による分析では、スコアの中央値が比較的一定しているが、個々のスコアごとに変動幅が観察されます。このことは、WEIを構成する要素ごとに影響を与えるイベントが異なることを示唆しています。PCA分析により、主要な構成要素の第一主成分(PC1)が総変動の77%を説明することが示されました。これにより、総合WEIスコアにおいて特定の因子が強く影響していることがわかります。
### 結論
このデータセットは、特に7月中に観察されたWEIスコアの上昇と下降のパターンを示しており、社会的および個人的な要因がこれらの変動を引き起こしています。異常値には注意が必要で、特に社会基盤や多様性の確保、それに自由度が日々のスコアに影響を及ぼしています。今後の方策として、これらの要素の改善に努めることで、より安定したスコアへと導くことが期待できます。
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:
以下は、グラフに基づく詳細な分析です。
1. **トレンド**
– グラフの左側は期間の初期部分を示しており、多くのデータ（青色の実績）が比較的安定して0.6から0.8の間に集中しています。
– 期間の後半（右側）に突然の変化があり、データが緑色で表示されている2026年の期間は、前のデータと切断されているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 序盤には、0.6を下回る点がいくつか見られますが、全体的には大きな外れ値は特に目立ちません。
– 右側でのデータのシフトは、急激な変化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**
– **青色の点（実績AI）**: 過去の実際のデータ。
– **緑色の点（昨年AI）**: 前年のデータを示し、全体のパターンが変化しているかどうかを見るのに役立ちます。
– **紫、ピンク色の線**: それぞれ異なる回帰手法による予測を示し、短期間の予測精度を確認するための指標です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 青色と緑色の点の間に明確な関係があります。青色の実績データが現在の状況を示し、緑色が前年比を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– グラフの初期部分ではデータは比較的狭い範囲に集中していますが、その後データが分散することから、スポーツカテゴリーにおけるパフォーマンスが変動期に入っている可能性があります。
6. **直感的インサイトとビジネス・社会への影響**
– このグラフから人間が直感的に感じることは、データが直近の期間で大きくシフトしており、おそらく戦略や条件の大きな変更がここで行われたか、外部要因が影響した可能性があります。
– ビジネスインパクトとしては、スポーツチームや関連団体がこの変動を改善するための施策を講じる必要がある可能性があります。データの安定性を回復させるためのリソース配分の見直しや、戦略の再評価が求められる状況にあるかもしれません。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフは2つの異なる期間でデータが表示されています。最初の期間では、スコアは0.6から0.8の範囲で分布しており、大きな変動は見られません。
– 2つ目の期間（緑のデータポイント）では、スコアが0.4から0.7の範囲に分布しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青いデータ（実績AI）の中に黒い縁の円で示された異常値が数値化されています。これらは通常の範囲外にある点であり、特に注意が必要です。
3. **各プロットや要素**
– 青のデータポイントは過去の実績、緑は前年データです。両方の期間でスコアが重なっていないため、年ごとのパフォーマンス変化を示唆しています。
– 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）により、データの予測範囲が表示されており、モデル間で異なる予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異常値や予測範囲の変動を考慮すると、前年に比べ現状がどのように進化しているのかを評価することができます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体的なスコアの分布は緑の範囲外に出ている青い異常値によって影響を受けていますが、大部分のデータポイントは概ね一定の範囲内にあります。
6. **直感的な感じや影響**
– 人間がこのグラフを見た際、前年と今年のパフォーマンスの違いに注目が集まるかもしれません。また、異常値の原因や予測モデルの性能差に対する興味が湧くでしょう。
– スポーツにおいては、過去のパフォーマンスとの比較や予測範囲内に収まるような策略の見直しが求められるかもしれません。人工知能による予測を考慮することで、より精度の高い戦略が立てられる可能性があります。また、外れ値はさらなる分析や補正が必要です。
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:
## 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**:
– 初期のデータポイントは密集しており、その後約1年の期間でデータの空白があります。
– 最後の部分で再びデータポイントが現れ、それが先行する期間と異なる分布を見せています。
– 全体的な長期的なトレンドは不明ですが、時間の経過とともに再評価が行われたことが示唆されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフには明示的な外れ値が表示されていないが、初期の密集したデータから後期の分散したデータへの移行が特異です。
– 「異常値」が強調されているため、注目すべき特定のデータポイントがある可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い「実績」データと緑の「前年」との関係性は、T前年データとしての比較が意図されています。
– 予測の不確かさを示すグレーの領域があり、データの変動性や予測精度を視覚的に示しています。
– 紫色の線は異なる回帰モデルの予測を示し、予測のレンジやモデルの違いを表しています。
4. **複数時系列データの関係性**:
– 実績データと前年データで視覚的な比較が可能です。
– データの期間には欠損があるため、この間の動向や潜在的な要因を考慮する必要があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データの初期部分では高い密度でクラスター化され、後半ではより分散しています。
– モデルによる予測値が多様であることは、データ分布に多様性があることを示唆しています。
6. **直感的な観察と影響**:
– グラフからは、過去の実績と将来の予測が明示されており、実際の値と予測値との比較が重要です。
– スポーツ関連の指標であるため、戦略的な意思決定（例えば、トレーニングや投資）に影響を与える可能性があります。
– 予測の不確かさを減らすために、さらなるデータ収集やモデリングが必要とされるでしょう。
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**
– 初期のデータ（左側）では、実績が緩やかな上昇または横ばいの傾向を示しています。
– 右側のデータでは予測値が急激に高くなることが期待されているようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 目立つ外れ値は見られませんが、最初の期間において灰色の範囲外にあるデータ点により注意が必要です。
– 予測は急激に高い値を示していますが、これが実績と一致するかどうかは未知数です。
3. **プロットや要素の意味**
– 青い点が実績のデータを示し、現在の範囲での安定性を示唆しています。
– 緑色の点は前年のデータを示し、一定の比較基準となっています。
– 予測値には異なる色の線が用いられ、複数の予測手法により幅広いシナリオが考慮されていることを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと予測データは経済的余裕における異なるシナリオを示しており、成功の基準を設定するための重要な指標となるでしょう。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは比較的狭い範囲内に分布しており、安定した経済的余裕状態を示唆します。
6. **直感的感覚とビジネス・社会への影響**
– このグラフは、現在の経済的余裕が比較的安定していること、および将来的に見通しの改善が見込まれることを示唆しています。スポーツ分野における財務健全性や投資チャンスの評価に利用される可能性があります。
### 総括
このグラフは、過去の経済的状況と未来の予測を考慮に入れ、経済的余裕に関する総合的な理解を支援します。特に、スポーツ関連の投資や予算編成において、有用な指針を提供することでしょう。
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:
1. **トレンド**
– 初期のデータ（青い点）は、約0.8付近で横ばいですが、その後大きな変動が見られます。
– 後半のデータ（緑色の点）の集まりは、0.6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**
– 黒い縁取りの青い点は異常値を示しています。これらは他のデータ点から外れており、健康状態に異常な変動があったことを示しています。
3. **プロットや要素**
– 青い点は実績で、緑の点は前年のデータを示しており、時間経過に伴う変化を視覚化しています。
– 紫色の線は線形回帰予測を示し、ピンク色はランダムフォレスト回帰の予測を示しています。これらはモデルごとの予測パターンを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と前年のデータの位置関係と予測曲線の形状から、実績データが前年データと比較して異なるパターンを持っている可能性があり、これが予測に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**
– 実績データと前年のデータが異なるレンジに存在することから、異なる環境または条件下でデータが収集された可能性があります。
6. **人間が直感的に感じること、社会への影響**
– 初期には安定していたが、その後大きな変動があったことから、特定イベントの影響や環境変化が考えられます。
– スポーツや健康業界において、これらの変動がパフォーマンスにどのように影響を与えるかを予測することは重要です。このデータを基に、個人の健康管理やトレーニングプログラムの調整に役立つインサイトを得ることができるでしょう。
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:
以下に、提供されたグラフに基づいた分析を示します。
1. **トレンド**
– グラフは2つの異なる期間にわたってデータが示されています。2025年7月から8月にかけては青のプロットが見られ、2026年6月から7月にかけては緑のプロットが示されています。
– 最初の期間（青）は比較的安定しており、大きな変動は見られませんが、後半の緑の期間ではデータにばらつきがあります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青いプロット内にいくつかの異常値が記録されています。特に、他のデータ点と比べて低い値を示している点があります。
– この異常値はストレスレベルが突発的に低くなっ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**
– 青色のプロットは「実績（実績AI）」を示し、安定したデータを表しています。
– 緑色のプロットは「前年（比較AI）」を示し、広い範囲でのバラツキが見られます。
– 灰色の範囲は「予測の不確かさ範囲（xAI/3σ）」を示しており、ほとんどのデータがこの範囲内に収まっています。
4. **複数の時系列データの関係**
– 青いプロットと緑のプロットは異なる時期に収集されたデータで、比較することで前年との違いが示されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各期間で密度は異なり、青いプロットは高密度で安定したスコアを示しています。緑のプロットはより密度が高く、変動があります。
6. **直感的な印象と影響**
– 人間的な直感としては、最初は安定しているが、後の期間に不安定になるという印象を受けるかもしれません。
– 緑の期間におけるストレスレベルの変動は、スポーツ選手やチームが年間を通じて異なるストレス要因にさらされることを示している可能性があります。
– ビジネスや社会的には、ストレス管理の重要性や、それに対応するためのメンタルヘルスプログラムの必要性が強調されるかもしれません。
この分析により、データの管理やスポーツ心理学の分野での改善のヒントを得られるかもしれません。
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、360日間にわたる個人のWEI（自由度と自治）スコアを示しています。以下に各ポイントについての分析を提供します。
1. **トレンド**:
– 初期のスコア（2025年7月から2025年9月）は0.6から0.8の範囲にありますが、その後データがほとんどなく、次に多くのデータが表示されるのは2026年5月以降です。
– 後半部分（2026年5月以降）は0.6から0.9の範囲に固まっており、上昇または安定したトレンドが見られるかもしれません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータセットには数個の外れ値（太い黒い円）が見られます。これらは異常値として扱われる可能性があります。
– 中央期間（約2025年9月から2026年3月）はデータがほとんどなく、急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績を示し、緑色の点は前年のAIによる推測を示しています。
– 異常値は黒い円で強調されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 初期と終盤でデータの濃度と範囲が違い、もしかすると何らかのイベント（例えば競技のシーズン）と同期している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 終盤のデータでは、スコアの分布がやや広がりを見せており、個人のパフォーマンスにばらつきが出ていることが示唆されます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 初期段階の試行錯誤や調整から、後半に向けてパフォーマンスが安定してきているかのように見えます。このことは、スポーツ選手のトレーニングや戦略の効果が徐々に表れてきたことを示すかもしれません。
– 終盤の安定と推測されるパフォーマンスは、今後の競技に自信を与える要素になるでしょう。
このグラフは、個人の成長と変化を視覚的に示しており、スポーツにおける個々の自由度と自治の向上に関する知見を提供しています。競技者およびコーチにとって、これらのデータはトレーニングの方向性や強化エリアを見直すための重要な指標を与えることができます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフの左側（2025年）のデータでは、WEIスコアがほぼ0.5から0.9の範囲内で変動しており、特に周期性は見られません。この段階では特に顕著なトレンドが確認できません。
– 右側（2026年）では緑色のプロットが密集しており、一貫して高いWEIスコア（0.7から0.9）が続いています。この傾向は上昇または安定に近いです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年8月頃に左下にいくつかの異常値が確認されます。これは突発的な変動を示している可能性があります。
– その他、明らかにスコアの低い外れ値は見られません。
3. **各プロットや要素**
– 青い実績（実績AI）のプロットが初期に多く見られ、後に緑の前年（比較AI）へ移行しています。
– 異常値は黒い円で強調され、注目すべき点として強調されています。
– 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）により異なる動向が示されているが、大きな乖離はありません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 初期の実績AIのデータは、2026年の前年データにより高スコアの方向に近づいているように見えます。
– 予測の範囲（灰色）が狭いことから、予測精度は高い可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各AIモデルの予測が大きく乖離していないことから、一貫性のあるパフォーマンスが示されている可能性があります。
– 2026年のデータにおける高スコアの密集は、過去の努力が成果に結びついていることを意味するかもしれません。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 初期の不安定さや異常値を克服し、2026年には安定した高WEIスコアを達成しているように見えることから、公平性・公正さの改善が顕著です。
– このような向上が長期にわたって続けば、スポーツ分野における社会的信頼の向上や、公平性の高い競技環境の構築に寄与する可能性があります。
– ビジネス面では、ステークホルダーへの信用度の向上や、新たな投資機会を提供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:
### 分析:
1. **トレンド**
– 最初の約半年間（2025年7月から12月）は、一貫した値を示しており、WEIスコアが0.8から0.9の範囲で安定しています。
– 2026年に入ると、スコアの広がりが見られますが、平均値としては依然として同様の範囲に留まっているようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値として黒いリングで囲まれたデータポイントがあり、特定のイベントがスコアに影響を与えた可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– **実績（実績AI）**（青い点）は、実際のパフォーマンスを示しています。
– **予測（予測AI）**（赤い×）は、未来の期待されるパフォーマンスを示しています。
– 予測のさまざまな方法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による結果は、プロット上で示されていますが、視覚的には重なっており、明確な異なる傾向は見られません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測データと実績データが非常に近い範囲にあり、予測の精度が高いことを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測データはいずれも、特定の範囲内での高い精度を示しており、一貫した相関を示しています。
6. **直感的な感覚と社会的影響の洞察**
– WEIスコアの安定性は、スポーツ組織が持続可能性と自治性を重視していることを示唆しており、これがパフォーマンスのブレを少なくしている可能性があります。
– 通常、予測の信頼性が高いとされるスポーツ組織は、資源管理や戦略的計画において優れたパフォーマンスを維持できる可能性が高いです。
このグラフは全体として、スポーツ組織のWEIに関わる要素が安定的で予測可能であることを示しており、今後の戦略的意思決定において有利に働くでしょう。
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:
以下は提供された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た青い実績AIデータポイントは横ばいの傾向を示しています。
– その後、期間中のデータがなくなり、右側で再びデータポイントが出現します。ここでは緑の昨年AIデータが穏やかに変化しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期セクションにおいては、黒い丸で示される異常値が散見されます。
– 予測の範囲は灰色で示され、特に左側の青い実績データには外れ値が存在することが分かります。
– 右側には異常値は特に見られません。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 色分けされたデータポイント（青、赤、緑）はそれぞれ異なるAIモデルの結果を示しており、方法論や期間ごとのパフォーマンスを比較できます。
– 予測範囲や回帰の種類は、異なる方法でデータを解析した結果としての信頼区間や傾向を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測データ（赤の×印）と昨年データ（緑）は一貫して提示されており、それぞれのデータセットの精度を比較することができます。
– ランダムフォレスト回帰など、異なる予測手法が薄紫色で示され、これもまた違った視点でのデータ分析を可能にしています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期データと後半のデータは異なるプロットに分かれており、時間の経過に従って分類や傾向が変化しています。
6. **直感的な洞察および社会への影響**:
– 予測データと実績データの乖離は、今後の社会基盤や教育機会に対する新たなアプローチの必要性を示唆します。
– データの変動や外れ値はこれまで想定していなかった外的要因の影響を示しているかもしれません。
– スポーツの分野における教育機会の変化は、将来的な政策アプローチの再考を促す可能性があります。
全体として、このグラフは異なるAIモデルによる予測と実績の対比を提供し、社会的な施策や教育機会の向上に資するための洞察を得るために利用できます。
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:
## 1. トレンド
– **昨年のデータ（緑色のプロット）**: 比較的一貫した傾向で、やや高いスコアを維持しています。
– **実績（青色のプロット）**: おおむね安定していますが、時々低下しています。
– **予測（ピンク、紫、緑の線）**: 異なる予測手法で示されていますが、全体的に一貫性がなく、ばらつきがあります。
## 2. 外れ値や急激な変動
– グラフ内の異常値は黒い円で表示されています。これらは実際のデータから外れており、注意が必要です。
– 紫色のランダムフォレスト回帰の予測が急激な低下を示しています。
## 3. プロットや要素の意味
– **青色のプロット**: 実績を示しており、標準的なパフォーマンスです。
– **緑色のプロット**: 前年の比較データとして、観察すべき基準を提供します。
– **異常値の黒い円**: データの一貫性を評価する際に重要な手がかりとなります。
## 4. 複数の時系列データの関係性
– 昨年のデータと実績データとの間には、一定の一貫性があるように見えますが、異常値が存在するため注意が必要です。
– 予測データはさまざまなモデル間でばらつきがあり、一部は実績と大きく異なります。
## 5. 相関関係や分布の特徴
– 全体的に見て、過去のデータと実績には一定の一貫性がありますが、新しい予測データはそれとは異なる動きを示しています。
– 異常値の存在がデータセット全体の理解に影響を与える可能性があります。
## 6. 直感的な洞察と影響
– データのばらつきと異常値は、スポーツにおける共生・多様性・自由の保障に関連する課題がまだ解決されていないことを示している可能性があります。
– 経営層や社会は、こうした異常やばらつきを重視し、異なる視点からのアプローチや政策を検討する必要があります。
– 予測手法の精度向上が求められ、特に予測モデル間のばらつきが減少することが期待されます。
この分析は、データのばらつきと異常値を考慮した、批判的な視点を提供します。これにより施策の見直しやモデル向上につながる可能性があります。
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:
このヒートマップは、スポーツカテゴリにおける総合WEIスコアの時系列データを示しています。色分けにより、各スコアの強さが視覚的に表現されています。以下に主要な視覚的特徴と洞察を挙げます。
1. **トレンド**:
– ヒートマップ全体で、特定の時間帯や期間におけるスコアの変動が顕著です。例えば、7月の初旬と24日から25日にかけて濃い色合い（低スコア）が見られ、中旬には明るい色（高スコア）が多いです。
– 時期ごとにスコアの変動パターンがあることが示唆されていますが、周期性は明確ではなく、日単位で変動しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月23日から24日にかけてスコアが急激に低下している箇所が存在します。この期間に何らかの異常事態やイベントがあった可能性があります。
3. **要素の意味**:
– 色の濃淡はスコアの大小を示しています。明るい黄色は高いスコア、濃い紫は低いスコアを示します。
4. **時系列データの関係性**:
– データの関係性は、一部の時間帯でスコアが集中して高いか、低いかの傾向が見られます。特定の時間帯にスコアが良い（または悪い）のは、一時的または連続したイベントの影響が考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データの分布は不均等であり、特定の期間や時間帯に偏りが見られます。特に、7月23日から25日は低スコアの頻度が高く、異常なイベントが影響している可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間が直感的に感じるのは、急激なスコアの変動です。これにより、関係者は原因分析や問題解決に向けた措置を検討することが促されるでしょう。
– 高スコアの期間は、パフォーマンスが良好な時期を示唆しており、この時期を基に成功要因を特定し、多く再現するための戦略を策定できるでしょう。
– 逆に、低スコアの時期に対して、リスク管理や改善プログラムを計画する必要があるかもしれません。
これらの洞察を元に、グラフの情報は事業戦略や改善策の立案に貢献することが期待されます。
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:
以下のグラフ分析に基づく洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– グラフは時間と日別に明示されており、色の濃淡で数値が示されています。色が紫から黄へ変化するにつれて、スコアが上昇していることがわかります。
– 一部の時間帯（午前と午後）で、継続的な高スコアも見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の日付（例: 2025年7月23日）に濃い紫色の低スコアが出現し、急激な数値の落ち込みが見られます。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃淡はスコアの高低を示しており、黄色に近いほどスコアが高い。
– 主に9時から14時の間で高いスコアが継続していますが、時折18時以降に極端な値が見られます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯によってスコアの分布が異なることが確認され、午前と午後に高スコアが集中しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯ごとに異なるパターンが示されており、特定の時間帯には高スコアが集中していることから、時間帯とスコアには何らかの関連性があると考えられます。
6. **直感的な感じや影響**:
– 午前中や午後の特定の時間帯に高スコアが見られるため、選手やチームがこの時間を利用してパフォーマンス向上に役立てる可能性があります。
– 低スコアの時間帯を改善するための練習や調整が必要と考えられます。
– ビジネス的には、活動を時間帯により調整することで効率化が図れる可能性があります。
全体として、このヒートマップは時間帯ごとのパフォーマンス評価に役立つ情報を提供し、効率的な活動計画の立案に貢献するでしょう。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**:
– 7月6日から7月19日までは全体的に高いスコアを示し、黄色や緑色が支配的です。これは、一定期間の好調を示しています。
– 7月21日以降、スコアは次第に低下し、7月24日からは濃い青や紫が増え、スコアの低下を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月19日や7月23日に特異な輝度の変化があり、これは急激な変動や異常なイベントの発生を示唆しています。
3. **各プロットや要素**:
– 色のスケールによってスコアの高低が示されており、黄色に近づくほどスコアが高く、紫色は低スコアを示しています。
– 高スコアの時間帯（黄色から緑）は主に昼間（14時から18時）に集中しており、スポーツイベントが主にこの時間帯に行われている可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 主に午前（8時から10時）と午後（14時から16時）にスコアが高い傾向があり、これらの時間帯に行われるイベントが成功要因かもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 色分布から、土日など特定の曜日にスコアが高くなる可能性がありますが、詳細な曜日の情報はありません。
6. **直感的洞察および社会への影響**:
– 高スコア期間と低スコア期間がはっきりと分かれ、イベントやプロモーションがスコアに与える効果を示しています。
– ビジネスにおいては、スコアの高い時間帯や日を中心にイベントを企画することで集客効果を高める可能性があります。
このグラフは、スポーツイベントのスケジュール設定や評価に有用な指針を提供する可能性があります。直感的には、特定の時間帯に焦点を当てることで効率的な集客が望めると考えられます。
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:
## 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**:
– このヒートマップは相関を示しているため、時間的なトレンドを直接的に視覚化しているわけではありませんが、高い相関の傾向を持つカテゴリーが際立っています。例えば、「総合WEI」と「個人WEI平均」、および「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」は高い相関を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値として目立つのは、「個人WEI（経済的余裕）」が他の項目と比較して低い相関を示している点です。これは特定の状況で独立して影響を受ける可能性があります。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– ヒートマップの色は相関係数の強さを表しており、赤が正の強い相関を、青が負の強い相関を示しています。例えば、ほとんどの要素間に正の相関が見られ、特に「総合WEI」と「個人WEI平均」は非常に強い正の相関を持っています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– このヒートマップは時系列データというよりも項目間の相関の固定的な関係を示しており、特に「総合WEI」と他の項目の多くが相関していますが、「個人WEI（経済的余裕）」は例外的に相対的に低い相関を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人WEI（心理的ストレス）」と「個人WEI（自由度と自治）」が高い正の相関を持つことがわかります。これは、自由度や自治感が心理的幸福感に影響を与えている可能性があります。
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**:
– 社会的な側面（共生、多様性、自由の保証）と個人の生活の豊かさ（個人WEI平均）は密接に関連しているため、社会政策が個人の幸福度に直接影響を及ぼすことが示唆されます。
– 経済的余裕が他の項目と相対的に相関が低いことは、経済的支援が直接的には他の幸福指標に結びついていない可能性を示しており、他の要因（心理的支援や公平性の向上など）が重要であることが示唆されます。
これらの洞察は、スポーツの分野においても組織の運営や個人のパフォーマンス管理に役立つ重要な指摘と言えるでしょう。
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:
この箱ひげ図は、さまざまなタイプの「WEIスコア」の分布を比較しています。それぞれの箱はスコアの中央値、四分位範囲、外れ値を示しています。
1. **トレンド**:
– グラフは期間的な傾向を示しているわけではなく、各WEIタイプのスコア分布を示しているため、周期性や明確なトレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に「個人WEI (経済状態)」「個人WEI (心理的ストレス)」「社会WEI (共生・多様性・自由の保障)」では、外れ値が見られます。これらは通常のスコア範囲を超えた異常値を示しており、特異な状況や特定の要因が影響している可能性があります。
3. **各プロットの意味**:
– 各箱はそのWEIタイプのスコア分布を示し、箱の中の線は中央値を示します。箱の上下の端は第一四分位数(Q1)と第三四分位数(Q3)であり、ウィスカーはそれぞれ1.5倍の四分位範囲（IQR）を示しています。
4. **データの関係性**:
– 各WEIタイプは異なる特性を測定しているため、直接的な相関は肉眼では示されていません。ただし、箱の位置や範囲から、スコアのばらつきや集中度合いを比較することができます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体的には、各WEIタイプのスコアは比較的高い範囲に集中していますが、いくつかのカテゴリでばらつきがあります。特に「社会WEI (生態系整備・教育機会)」では広い範囲を示しています。
6. **直感的な感覚と影響**:
– 人間がこのグラフを見た場合、特に注目すべきは「個人WEI(経済状態)」や「社会WEI(共生・多様性・自由の保障)」の外れ値と広いばらつきです。これは、その分野における不安定さや格差を示唆しているかもしれません。ビジネスや社会においては、政策の焦点を当てるべき領域や改善の必要性が示唆されるでしょう。バラつきが少ないものは、比較的安定した領域と考えられますが、それに安心せず、継続的なモニタリングが重要です。
WEI構成要素 主成分分析（PCA）
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### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– このグラフは主成分分析（PCA）の結果を示しており、特定の時間的トレンドではなくデータの分散やパターンを示しています。全体としては、データが第1主成分の範囲内に分散していることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値としては、第1主成分が-0.4付近の点が他のデータからやや離れています。ただし、全体的に大きな外れ値や急激な変動は見受けられません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各点は、スポーツカテゴリのWEI構成要素のデータポイントを示しています。第1主成分（寄与率: 0.77）はデータの大半の分散を説明し、第2主成分（寄与率: 0.06）は追加の分散要素を示しています。
4. **複数の時系列データがある場合の関係性**:
– このグラフは時間的な変動を直接示すものではなく、異なる変数間の関係性を視覚化するためのものです。主成分間の分布から、データ内の変数がどのように相関しているかを把握できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分がデータの大部分を説明しているため、主にこの成分がデータの特徴を左右しています。データは第1主成分に沿って広く分散しており、第2主成分に対しても一定の広がりがあります。
6. **直感的な洞察とビジネス/社会への影響**:
– グラフ全体として、データが主に第1主成分に沿って広がっていることから、スポーツカテゴリにおける主要な変動要因が非常に特異な構造を持っている可能性があります。
– ビジネスや社会のコンテクストで考えれば、このような分析によって、特定のパフォーマンス向上要素やリスク要因を明確にすることができ、戦略的な意思決定のサポートにつながるでしょう。
全体として、このPCAグラフはデータの主要な変動要因と、それらがどのように分散しているかを示しています。データの特性を理解する上で重要なツールです。
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。