📊 データ分析（GPT-4.1による）
### WEIスコアデータの分析結果:
#### 1. **時系列推移**
– **総合WEIのトレンド**: データ全体として、2025年7月初旬から中旬に向けて総合WEIスコアは高いときと低いときが交互に存在し、急激に上昇したり下降したりする場面が見られます。中旬以降、スコアはやや高い水準で安定しています。具体的には、7月6日以降の急上昇は顕著で、7月中旬には0.85以上を保つ期間があり、その後も高いスコアが維持されています。
#### 2. **異常値**
– 7月1日から2日にかけての比較的低いスコア（0.72、0.69）や、7月9日以降のやや高いスコア（0.85以上）は異常値として検出されています。7月の最終週に見られるスコアの大幅な低下（0.65〜0.78）は気になる点であり、特定の日付におけるスコアの急な変動は一定の外的要因やイベントの影響を考慮する必要があるかもしれません。
#### 3. **季節性・トレンド・残差**:
– **長期的なトレンド**: 7月上旬のスコアは不安定で、その後中旬にかけて上昇トレンドが見られる。それ以降も高い水準で推移しており、季節性の要因が大きく影響を及ぼしているように見えます。
– **季節的パターン**: 特に特定の週や週末にかけての急激なスコアの変動から、スポーツイベントや社会的な出来事が背後にある可能性があります。
– **残差成分**: 説明できない変動が1月を通じて観察され、個々のスコア急上昇や急落の原因は特定のイベントやニュースに関連していると推測されます。
#### 4. **項目間の相関**:
– **高い相関が見られる項目**: 社会的余裕と社会基盤の項目に高い相関が見られ、この2つがWEI全体に大きな影響を与えている可能性が高いです。
– **意味**: 経済的な安定が社会基盤や公平性とともに改善する傾向があると考えられます。
#### 5. **データ分布**:
– ソーシャルインフラストラクチャーと持続可能性は他の項目よりも一貫して高いスコアを記録しており、持続的なポリシーやインフラ改善に関する社会的な努力が現れていることが示唆されます。
#### 6. **主要な構成要素（PCA）**:
– **PC1（76％）** がデータ変動の主要な説明要因であることから、経済的余裕や社会的環境の持続可能性が重要な要素として機能していると考えられます。これは、WEIの向上が多角的な施策や政策、特に持続可能な環境と経済基盤の強化に依存していることを示唆しています。
### **評価と結論**
総合的な分析から、WEIスコアの上昇には社会的および経済的構造の改善の影響が強く、これが長期的な安定したスコアの維持に貢献しています。しかし、外的要因による急激なスコア変動も見られ、これらは対策対象として注意深く監視・対応することが求められます。また、異常値が示すように、特定の時期に起こる急激なスコア変動に対する背景確認と因果関係の特定は、今後の政策立案や実施において不可欠です。これらすべて
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:
以下の視点でグラフを分析します。
1. トレンド:
– 初期の期間（2025年7月から2026年3月あたり）においては、散布図が密集しており、大きな変動は見られませんが、全体的にやや上昇しています。
– 2026年3月以降では、データが急に減り、別の時点で再びデータが集まっている様子が見られます。
2. 外れ値や急激な変動:
– 外れ値は特に目立ちませんが、時点が変わった際に大きなデータクラスターの移動が見られます。
3. 各プロットや要素の意味:
– 青い点は実績値を示しており、黒い円で囲まれた点は異常値として識別されています。
– 緑の点は前年のデータを示し、新しいデータセットとの比較が可能です。
4. 複数の時系列データの関係性:
– 過去の実績値と比較して、新しいデータ（緑の点）は全体的に高い位置にあります。他の予測は視覚的に示されていません。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 実績データの密度は最初と最後のクラスタで異なっていますが、相関関係について具体的な傾向は読み取りにくいです。
6. グラフからの直感的な洞察と影響:
– データ点の大きな移動や変更は、戦略やルールの変更を示唆している可能性があります。
– ビジネスや社会への影響としては、スポーツ戦略の評価やトレーニング方法の見直しが促進されることが考えられます。
全体的に、長期間のデータにおいて一時的な停滞とその後の急激な変化が見られ、そこから戦略的な見直しや方針変更が必要かどうかを検討する必要があるでしょう。
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:
## グラフの分析:
1. **トレンド:**
– 初めの部分（2025年7月〜2025年9月）は、WEIスコアがほぼ安定しており、大きな変化は見られません。
– その後、データが途切れ、2026年4月から比較値として別の期間が表示されています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 初期のデータ群には、いくつか異常値（黒い円）が含まれています。
– 両期間でのWEIスコア分布に大きなギャップがあります。
3. **各プロットや要素:**
– 青色の点は実績スコアを示し、実際のデータです。
– 緑色の点は前年の比較データで、異なる期間でのパフォーマンスを示しています。
– 紫色の線は異なる予測モデルを表し、それぞれ線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰が示されています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 同じカテゴリ内での別の期間（緑色）のデータと比較して、新しいデータはやや異なる分布を示しています。前年と実績のスコアが異なることから、進捗や環境の変化が考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 青色と緑色の点群に正の相関は見られません。異なる時期のデータは、監視や戦略の変化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:**
– 人間は、データが密集している部分と異常値の場所を確認し、特定の期間での予測の信頼性や改善の必要性に注目するでしょう。
– 特に予測範囲が異なる場合の戦略やトレーニングの修正が必要かもしれません。ビジネスや競技の戦略において、期間ごとのパフォーマンス比較が役立ちます。
このグラフは、アスリートのトレーニングやパフォーマンスの管理に使用される可能性が高く、特定期間の進捗を監視するために重要です。
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:
このグラフは、スポーツカテゴリにおける社会WEI平均スコアの推移を示しています。以下に視覚的な特徴とその洞察を述べます。
1. **トレンド**:
– グラフは明確な二つの期間に分けられ、前半部分では実績がほぼ横ばいで変動しているようです。
– 後半部分では前年に基づくデータ（緑色）は、やや高めのスコアを示し、密度も高いことから、データの集中が見られます。
2. **外れ値および急激な変動**:
– 前半に黒いリングで示されたデータは、異常値とラベル付けされており、これが全体の変動に対する重要なサインです。
– 異常値の存在は、外部要因やシステムの不具合を考慮する余地があるかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青の点は実績値、赤い×は予測値を表しており、グラフの主要な関心点です。
– 灰色の領域は予測の不確かさを示しており、この範囲内での未来予測の信頼性が示唆されます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測の間には同時期に限定的な一致が見られますが、ランダムフォレスト回帰の予測（ピンク）はより具体的な動きを示唆します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 前半と後半でスコアの分布が変わっており、季節性やタイミングに対応した要因がありうることが考えられます。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– スポーツ関連の活動が季節や特定の時期に影響を受ける可能性があります。
– 異常値として認識されたデータは、イベントや予期せぬスポーツニュースの影響を示している可能性があり、これがファンやスポンサー活動に影響を及ぼすことがあります。
この分析から、スポーツマーケティング戦略の調整やイベント日程の最適化に対する洞察を得ることが可能です。
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:
## グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフの最初の期間は、主に実績データ（青色のプロット）が集中しており、一定の範囲にスコアが留まっているように見えます。
– 縦軸の期間で水平トレンドが見られ、変動が少ないことを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は黒い円で示されており、初期データセットの中でそれほど多くないことがわかります。これに基づくと、データのばらつきは比較的少ないと考えられます。
3. **各プロットや要素**
– 実績データは青いプロットで表示され、一定の範囲内に収まっています。
– 予測データ（赤い×）はグラフには少なく、予測自体が行われていないか、または表示されていない可能性があります。
– 異常値は黒い円で表示され、重要な異常点として特定されています。
4. **複数の時系列データ**
– データの比較が行われていないため、単独データの傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期のデータ群は、図示された範囲内で非常に密集しています。これは、データが非常に安定していることを示します。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間がこのデータから感じることは、スポーツカテゴリにおける個人の経済的余裕は、一般に非常に安定しているという印象を持つでしょう。
– この安定性は、スポンサーや投資家にとっても魅力的で、特に変動が少ない個人やチームをターゲットにした長期投資の可能性を示唆します。
## まとめ
このグラフは、大きな変動が少なく、比較的安定したデータセットを示しており、対象の持続的なパフォーマンスや市場の安定性を強調しています。この情報は、特にリスクを低く抑えたい投資家や関係者にとって重要です。
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:
### グラフ分析:
1. **トレンド:**
– 前半では実績AI（青いプロット）は0.6から0.8の間に集まっており、しばらく横ばい傾向が見られます。
– 後半では、線形回帰（紫色の線）や他の予測モデルの根拠に基づき、スコアは上昇する傾向が予想されています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 初期のプロット群にはいくつかの外れ値（黒い縁取りのプロット）が散見されます。
– 予測の間に若干のばらつきがありますが、大きな急変は見られません。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 青いプロットは実績AIデータを示し、信頼性の高い実際の測定値を表しています。
– 緑のプロットは前年のAIデータとの比較を示しています。
– 影の領域はAIの予測の不確かさ範囲を示し、異なった予測モデルによる結果の幅を提供します。
– 異なる予測方法（線形、決定木、ランダムフォレスト）は、トレンドを多角的に確認するための複数の視点を与えています。
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が交互に示され、将来の健康状態推定の精度と信頼性を評価することが可能です。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 初期の実績データは比較的一定ですが、その後予測に基づいて上昇トレンドを描く傾向があります。
– 異なる予測方法が使用されることにより、予想される変動幅が示されています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響:**
– 健康状態を示すスコアの改善が予測されており、個人のトレーニング効果や健康プログラムの成功を示唆しています。
– 予測の信頼性を異なるモデルで確認することで、より確実な健康維持戦略を立てることが可能です。
– 社会的には、健康管理アプリやフィットネス業界におけるAI活用の広がりを反映している可能性があります。予測の精度が高まれば、個人の健康データを活かしたサービスの充実が期待されます。
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:
グラフの分析を行います。
1. **トレンド**:
– グラフは心理的ストレスのWEIスコアの推移を示しています。
– 初期段階（左側）は実績データ（青色）で、ややばらつきがありますが、全体的には横ばいです。
– 予測部分（右側、緑色）は一部高めのスコアも見られますが、こちらも全体的な変動は少ないです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青色の実績データの中に黒色の円で囲まれた外れ値がいくつか存在しています。
– 他の部分では大きな急激な変動は認められません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色は実績AIによるデータを示し、赤い×マークは予測AIによる予測を示しています。
– 黒い輪郭のプロットは異常値を示しています。
– 予測は、灰色の範囲内で安定しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測が明確に分かれて描かれていますが、全体的な傾向としては、大きな変動がなく、安定しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは左右で分かれており、時系列における変化が少ないため、直接的な相関を見つけるのは困難です。
– 異常値の存在が若干のバラツキを示していますが、全体的な分布は均一です。
6. **人間の直感やビジネス・社会への影響**:
– このグラフから、心理的ストレスが大きく変動せず比較的安定しているという印象を受けます。
– 異常値として検出されたプロットがあるため、一部の時期には特異なストレス要因が存在した可能性があります。
– ストレス管理が通常どおり行われているか、または特定の要因が短期的な影響を与えた可能性が示唆されます。スポーツ選手やチームのパフォーマンス管理において、特異なストレス要因の発見とその対策が重要です。
このように、グラフからは一般的な安定状態と、特定の異常事例が読み取れます。
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:
以下の点から、グラフについての分析と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– グラフの左側の青い点（実績）は主に高いスコア（0.5以上）で密集しており、短期間（約2ヶ月）で急激な減少が見られる。
– その後、右側で緑色の点（前年データと推測される）が高いスコアで再び集まっており、安定しているように見える。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青い点に囲まれた黒い円（異常値）は、データの中で突出しており、標準からの大きな偏差を示唆します。
– 短期間での急激なスコアの変動が強調されている。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実際のデータで、緑の点は前年のデータのようです。
– 色の異なる線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は異なる予測モデルを示しており、予測の一貫性を確認できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 青と緑のデータには顕著な違いがあり、青のデータから緑のデータへの移行過程で変動が大きい。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 青いデータと緑のデータの間に相関は示されておらず、互いに独立した動きをしていることが示唆されます。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、および影響**:
– トレンドの急激な変動や異常値に人々は懸念を抱く可能性があります。
– スポーツ選手やチームのパフォーマンスに大きな変動があることが考えられ、その原因追求が求められるでしょう。
– 安定したパフォーマンスは、ファンやスポンサーからの信頼を得るために重要であり、変動の原因を特定し、パフォーマンスを安定させるための戦略が必要です。
これらの洞察に基づき、スポーツのパフォーマンス監視と改善のためにデータ分析が不可欠であると考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:
グラフの分析に基づく洞察は以下の通りです：
1. **トレンド**
– 前半部分では、実績（青いプロット）は安定して比較的高いWEIスコアを維持しているようです。しかし、全期間にわたって大きなトレンドの変化は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 黒い輪郭で囲まれた青い点は異常値として示されています。この異常値はどのような要因で発生したのかを確認することで、改善点を見つける手助けにつながる可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実際の実績を示し、緑のプロットは前年データを示しています。
– グレーの影がついた領域は予測の不確かさ範囲（±AI/3σ）を示し、いくつかの予測方法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）がプロットされていますが、ここには具体的な予測値のプロットは見られません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 青い実績プロットと緑の前年データは、特定の相関関係を示す可能性があります。前年と比較して実績がどのように変化しているのかを評価するためのデータとして活用できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– WEIスコアは比較的高く、0.6から0.8の範囲に集中しているように見受けられます。前年データも似た傾向を示しており、安定したWEIスコアの維持が伺えます。
6. **直感的な感じおよび社会的・ビジネス的影響**
– グラフは、スポーツ業界における公平性や公正さが比較的安定して良好に維持されていることを示唆しています。これがスポーツビジネスに及ぼす影響としては、参加者や観客に対し、信頼性や倫理性がしっかりとしている印象を与え、ファンの維持や新たな参加者の増加に寄与する可能性があります。
改善点を見つけるためには、異常値の要因を特定し、予測モデルの精度向上を検討することが求められるでしょう。
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:
以下にグラフの視覚的な特徴とそこから得られる洞察を説明します。
### 1. トレンド
– **実績（実績AI）:** 最初の時期に密集していますが、その後観測されていません。
– **予測:** ランダムフォレスト回帰および他のアルゴリズムによって予測されたスコアが後半に示されており、全体的にやや低下傾向になります。具体的には、最初期の高いスコアが徐々に減少しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **異常値:** 最初の時期にいくつかの外れ値が存在しますが、それが後半にわたって特に見られません。
### 3. 各プロットや要素が示す意味
– **色と形:**
– 青の実績（実績AI）は、実際のデータポイント。
– 紫と緑の線は異なる予測モデルのトレンドを示します（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）。
– 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
– 実績データは最初期に集中していますが、その後予測データがそれに基づいて展開されているように見えます。予測が異なる手法で行われており、それぞれ異なるトレンドを示しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績データに基づく予測とその不確実性範囲が示されており、一部の予測モデルは相関の違いを示しています。
### 6. 直感的な洞察と影響
– **直感:** スコアが高い時期から徐々に減少していることは、スポーツカテゴリにおける持続可能性と自治性の課題や、不確かな将来的なパフォーマンスを示唆しています。
– **ビジネス・社会への影響:** このトレンドは、スポーツ組織が持続可能性を向上させる必要性を示しており、特定の戦略立案が求められます。また、予測の不確実性範囲は、将来の計画立案に柔軟性を持たせる必要があることを示しています。
このグラフから、現在のパフォーマンスを維持しつつ、持続可能性と自治性を強化するための施策が重要であることが浮き彫りになっています。
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:
以下にグラフから読み取れる視覚的特徴とそこからの洞察を提供します。
1. **トレンド**
– グラフの左側（2025年中）は、データポイントが密集しており、期間全体を通じて安定した数値が見られます。
– 2026年以降のデータはより密集しつつも、やや低いレンジに移動しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年のデータの中には、他の点から外れた異常値が含まれており、これらは黒い枠で囲まれています。
– これらの異常値は、通常の範囲から外れた結果として注目すべきです。
3. **プロットや要素の意味**
– 青い点は実績のデータを示し、予測されたデータ（赤い×）と比較されています。
– 異常値は黒い丸で強調されています。
– グレーの領域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**
– 実績データと予測データの関係に注目すると、予測は常に実績の結果に近い位置にありますが、一部の予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は少し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**
– データはおおむね0.7から1の間に集中していますが、2026年には0.6から0.8の範囲に移動しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 初期の高いスコアが2026年には低下しているため、社会基盤と教育機会に関連するスポーツの環境に何らかの変化があった可能性があります。
– 結果として、政策やプログラムの改善が必要かもしれません。例えば、スポーツ教育へのアクセスや資金提供の改善が考えられます。
– 異常値の存在は、特定の時期に発生した予期しないイベントや問題を示唆している可能性があります。これを調査することで、潜在的な課題や改善点を特定することができます。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 初期（2025年7月1日から2025年9月ごろ）の実績データ（青色）は、約0.6から0.8の範囲に集中しています。期間は比較的短いですが、若干のばらつきも見られます。
– 現在（2026年7月ごろ）のデータ（緑色）は、0.6から1.0近くまで上昇していることが見られます。これは、全体的なトレンドが上昇していることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青色のプロットに異常値（黒い円で囲まれたプロット）がいくつか存在します。これらは予測範囲外のデータを示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 青色の実績AIデータは、過去の実測値を示しています。
– クロスの赤色は予測された値であり、予測精度やモデルの信頼性を評価するのに役立ちます。
– 緑色のプロットは、前年のデータを示しており、過去との比較に利用されます。
– 線は異なる回帰モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）を示しており、予測に用いられている手法の違いを視覚化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 青色の実績データと緑色の前年データを比較すると、前年よりも現在が若干高いスコアを示している傾向があるため、改善が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 青色と緑色のプロットの分布から、全体的に0.6から0.8の範囲に多くのデータが集中していますが、緑色のデータは1.0に近づくものも多く、高スコアの出現が増加していることが伺えます。
6. **人間の直感と社会への影響**
– スコアの改善トレンドは、スポーツ分野における共生・多様性・自由の保障が進んでいることを示唆します。これにより、人々はポジティブな変化を感じる可能性があります。
– ビジネスや政策立案においても、このトレンドは持続可能性の指標として重要な役割を果たすことが考えられます。
全体として、スポーツにおける社会的な指標が良好な進展を示していると言えるでしょう。今後も予測モデルを活用し、トレンド維持や改善策の検討が期待されます。
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:
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360日間にわたって視覚化しています。各マスは異なる時間帯を示し、色の濃淡がスコアの大小を表しています。以下に具体的な分析を示します。
1. **トレンド**:
– **初期**: 比較的高いスコア（緑や黄色）が、特に0時から9時、16時から23時に見られます。
– **後期**: 7月20日以降、特に24日前後からスコアが低下（青から紫）している傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年7月19日と22日にスコアに急激な変動が見られます。これは、特定のイベントや外部要因が原因かもしれません。
3. **各プロットや要素**:
– **色の意味**: 明るい色（緑や黄色）は高スコアを、暗い色（青や紫）は低スコアを示しています。
– **時間帯**: 早朝と夕方から夜にかけての時間帯にスコアが集中しているようです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 同時刻帯で高いスコアが繰り返されるパターンが見受けられますが、後半ではそれも変わっています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯によるスコアの分布が偏っており、特に夕方から夜が高い傾向がありますが、全体的には安定していません。
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**:
– 初期の強いスコアはスポーツイベントや試合の影響を示す可能性があります。スコアが低下する時期は、注目度の低下や障害発生を示すかもしれません。
– ビジネスへの影響としては、特定の時間帯に企画やプロモーションを集中させる戦略が有効かもしれません。また、低スコア期には改善策を講ずる必要があります。
全体として、このグラフからは、スポーツイベントや時間帯ごとの傾向を捉え、戦略的対応が可能であることが示唆されます。
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:
以下に、この個人WEI平均スコアの時系列ヒートマップについての分析を示します。
1. **トレンド**:
– 期間全体で周期的な変動が見られます。特に同じ時間帯でパターンが繰り返されており、これが日々の活動リズムを示している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 暗い色（低スコア）と明るい色（高スコア）の間に急激な変動があります。例えば、7月18日から急にスコアが下がり（薄緑から紫）、7月24日以降は暗い色が顕著です。これは何らかのイベントや体調の変化を示唆している可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃淡はスコアを表しており、明るい黄色は高いスコア、暗い紫は低いスコアを示しています。密度は見受けられず、見やすい配置です。
4. **複数の時系列データの関係**:
– 異なる時間帯でのスコアが、日々の活動リズムやルーチンを反映しています。特定の時間帯（16時台、8時台）は一貫した高スコアを示しており、この時間がピークアクティビティであることを示唆します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 日中のある時間帯で一貫して高いスコアを示すのに対し、一部の時間帯では急激な低下があり、活動の分布とパフォーマンスの変動が見られます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このヒートマップから、人間は個人の活動パターンやその変動を直感的に感じ取ることができます。ビジネスや運動スケジュールの最適化にも活用できそうです。例えば、困難な状況下でのパフォーマンス低下を予期して対策を取ることが可能です。また、高いパフォーマンスの時間帯をさらに活用することで効率の向上が見込めます。
このグラフは、個人の日常活動のパターンを示し、健康管理やパフォーマンスの最適化に役立てることができます。
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:
このヒートマップから以下の特長と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 色の分布を見ると、日付が進むにつれて色がより濃く（青や紫）なっていく場所があり、これはその時間帯でのスコアが下がっている可能性を示します。
– 特定の時間帯（特に16時、23時）で色が黄色から緑色に変わっている部分があり、スコアの上昇が見られる箇所です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月24日から25日にかけて、7時から8時の時間帯でスコアが急激に下がっていることが示唆されます（紫の濃い色合い）。
– 一方で、7月6日の19時に非常に高いスコアが記録されており（黄緑色）、この日付と時間が外れ値として目立ちます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色は社会WEI平均スコアを示し、色が明るいほどスコアが高く（0.9付近）、色が暗いほどスコアが低いことを示します（0.7付近）。
– 拡散している塊については、時間ごとのスコアの変動を示しており、周期性や一貫性のなさを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 特定の時間帯でスコアの急激な変動が見られ、これはスポーツイベントの時間や週末など特定の活動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**:
– 時間帯ごとのスコア分布により、特定の日付や曜日に応じて一定のパターンがあるかのように見えます。
– スコアが高い地域の色の変化から、定期的なトレンドの存在が推測されます。
6. **人間が感じることやビジネスや社会への影響**:
– スポーツイベントに関連する場合、特定の時間に活動が集中しやすいという直感を与えます。
– 特定の時間帯や日付に合わせたマーケティングやイベント計画の最適化に利用できるでしょう。これにより、効率的な集客戦略を立てることができます。
総じて、このヒートマップは特定の時間や日付に応じた活動の集中やスコアの変動を分析するのに有用です。
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**：
– 基本的に、ヒートマップではトレンドが直接示されることは少ないですが、個々の要素間の相関性が一定しているかどうかをチェックできます。このヒートマップでは、高い正の相関の傾向が多く見られます。
2. **外れ値や急激な変動**：
– 相関が低い値（0.4以下）は外れ値的と見なせます。「個人WEI（経済的余裕）」と「他の多くの要素」間には低い相関が見られ、これは異常ポイントとして特定できます。
3. **各プロットや要素が示す意味**：
– 色が赤に近いほど、相関が強いことを示します。一方、青に近い色は相関が低いことを示します。たとえば、「総合WEI」と「個人WEI平均」、「社会WEI（公共性・公正さ）」との相関が非常に高いことがわかります。
4. **複数の時系列データがある場合の関係性**：
– 異なる「WEI」間には全体的に高い相関があることから、異なる指標が互い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**：
– 「個人WEI（自由度と自治）」と「個人WEI（心理的ストレス）」、および「社会WEI（公正性・公正さ）」は他の多くの要素と非常に強い正の相関があります。これらの要素が他の要素に影響する主要なドライバーである可能性があります。
6. **人間が直感的に感じることとビジネスや社会への影響**：
– このデータは、社会的な公正性や心理的健康が個人と社会の全般的なウェルビーイングに強く関係していることを示唆しています。このような情報は、市場戦略や政策策定において重点分野を識別するのに役立ちます。個人の健康状態や自治の改善が、社会全体の福祉にどのように貢献するかの理解を深めることができます。
このヒートマップを通じて、特定の要素間の相互関係を深く探ることができ、それに基づいてより良い意思決定に役立ちます。
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:
以下は、グラフから得られる視覚的特徴と洞察です。
1. **トレンド**:
– このグラフは、特定の時間のトレンドを示すのではなく、異なるカテゴリのWEIスコアの分布を示しています。各ボックスプロットはそれぞれのカテゴリ内の中央値と範囲を表示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのカテゴリには外れ値が見られます。例えば、「個人WEI（聴覚刺激）」および「社会WEI（共生・多様性・自由の精神）」は外れ値が目立ちます。これは、これらのカテゴリでスコアに異常値が含まれることを示しています。
3. **プロットや要素の意味**:
– ボックスプロットは中央値（ボックス中央の線）、四分位範囲、及び全データ範囲を示しています。
– 各ボックスの幅は密度を示している訳ではなく、カテゴリの違いを視覚的に区別する役割があります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– このグラフは時系列データではないため、時間に基づく関係性は示されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 中央値や分布の幅に注目すると、各カテゴリ間でスコアにかなりのばらつきがあります。「個人WEI（経済的余裕）」や「社会WEI（社会整備・好循環）」は中央値が低く、分布が広いです。
6. **直感的な洞察および影響**:
– 視覚的に、異なるカテゴリのWEIスコアがどのように分布しているかを比較することで、どの分野で偏りや不均一が存在するかが直感的にわかります。例えば、「個人WEI（自由度と自治）」は非常に一貫した高いスコアで、一方で「社会WEI（共生・多様性・自由の精神）」にはかなりのばらつきがあります。
– ビジネスや社会への影響として、多様性や聴覚刺激のようなカテゴリにおけるポテンシャルな不均衡や課題を直接示しており、改善のためのフォーカスエリアとして認識できます。
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、主成分分析（PCA）を使ってスポーツカテゴリのデータを視覚化しています。以下に、グラフの分析と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– X軸（第1主成分）に沿った範囲は、-0.4から0.3まで広がっており、データは均一に見えます。
– Y軸（第2主成分）は-0.15から0.2の範囲で、ほぼ同様に広がっていますが、やや縮まっています。
– 明確な上昇や下降のトレンドは見受けられないため、特定のパターンは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 明確な外れ値は見受けられませんが、Y軸で0.15以上のデータポイントは少数であり、注意が必要かもしれません。
3. **各プロットや要素**:
– 各点はデータの観測値を示しており、色やサイズでは情報を示していないようです。
– 分散は主にX軸で広がっていますが、Y軸の分布も考慮されるべきです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データではなく、多次元データを2次元空間に投影したものです。同様の特徴を持つデータは近接してプロットされています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 双方の主成分による明確な相関は見られません。ただし、データの密度はX軸正の方向に高いです。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 分析として、特定のスポーツ要素（例：選手のパフォーマンスやフィットネス指標など）が主成分に大きく影響を与えている可能性が示唆されます。
– データの均一な分布は、多様な要素が含まれていることを示しており、特定のトレンドはないものの、異なる要素間の比較には価値があります。
– ビジネスや社会的には、スポーツマネジメントやトレーニングプログラムの調整に活用できる可能性があります。最も効果的なトレーニングメニューを発見するための一助となるでしょう。
この分析は、各主成分の具体的な意味を知ることでさらに深めることができ、実務的な応用に繋がる可能性があります。
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。