📊 データ分析（GPT-4.1による）
このデータセットから、WEIスコアに関するいくつかの重要な洞察を引き出すことができます。以下に詳細な分析を示します。
### 時系列推移
– **総合WEI**: 直近のデータ（2025年7月）では、0.625から0.7へと上昇しています。全体的なトレンドは比較的安定しているものの、今回は上昇トレンドを示しています。
– 各カテゴリごとのスコアについても、ほぼ全体的に上昇している傾向があり、特に社会インフラ（0.6から0.8）や社会的持続可能性（0.75から0.85）に大きな向上が見られます。
### 異常値
– 提供されたデータには異常値は検出されていません。このため、データの変動は一般的な傾向の範囲内であると考えられます。
### 季節性・トレンド・残差
– 季節性や長期トレンドについて具体的なデータはありませんが、WEIの全体的な上昇傾向はより良い社会的および経済的指標に向かっている可能性を示します。残差については、具体的な数値がないため推測のみとなりますが、無視できる程度であると考えられます。
### 項目間の相関
– 相関ヒートマップがないため具体的な不明ですが、データの与えられた情報から、社会的側面（持続可能性、インフラ、フェアネスなど）が他の側面と強く相関している可能性があります。社会平均の上昇がそれを裏付けています。
### データ分布
– 箱ひげ図も提供されていないため、外れ値やばらつきについては特定できませんが、全体的なスコアの上昇が指摘される項目の一貫性を示し、ばらつきが減少している可能性があります。
### 主要な構成要素 (PCA)
– PCA分析では、PC1が1.00の寄与率を持つことから、全体のスコアに対する影響が非常に大きいです。これは、特定の要因（大規模な経済的、または社会的な要因）がWEIに対してほぼ完全な影響を持っていることを示唆しています。この点は、社会インフラ、持続可能性、フェアネスの改善が全体のWEIに決定的なインパクトを与えていると考えられます。
### 結論
このデータセットから、WEIスコアが少なくとも最近の評価で上昇していること、一部の社会インデックスが特に強く改善されていることが分かります。これらの変化は、例えば政策の改善、市場の安定など、社会として良好な方向へ向かっていることを示唆しています。今後もこれらの指標を監視することが、持続的な社会改善を測る上で重要です。
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、電力カテゴリにおける総合WEIスコアの360日間の時系列変化を示しています。以下に視覚的な特徴とそこから得られる洞察をまとめます。
1. **トレンド**:
– グラフ全体に明確なトレンドが見られず、データポイントは非常に限られています。実績AI（青いプロット）は一定の高さでほぼ横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値や急激な変動は観察されませんが、データポイントが少ないため、変動を詳細に把握するのが難しいかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **実績AI（青い点）**: 実際のWEIスコアを示しています。
– **前年（緑の点）**: 昨年の同時期のWEIスコアを示しており、2026年初頭に少し高めの位置にあります。
– **予測の下限·上限（グレーの線）**: 予測区間の範囲を示しますが、その間に予測データはありません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 現在の実績と前年のデータが対比されていますが、季節ごとの比較情報は限られています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データが少ないため、特定の相関関係や分布の特徴を見出すのは困難です。しかし、予測の幅が広いため、将来的な不確実性があることを示唆しています。
6. **人間の直感とビジネス・社会への影響**:
– 直感的には、現在の実績が安定していることが分かりますが、未来の動向に対する予測情報が不足しているため、慎重なモニタリングが必要です。
– 電力カテゴリでの安定したWEIスコアは、供給の安定性を示唆する可能性があり、社会的安定に寄与します。
– 予測データが不足しているため、意図的な計画を立てる上でのリスクとして認識し、データの収集と分析強化が必要です。
将来的なデータ取得と分析の充実により、より精確な予測が可能になり、意思決定に寄与することが期待されます。
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:
このグラフを分析して得られる洞察を以下に示します。
1. トレンド:
– データは間隔を開けてプロットされていますが、実績データは初期に存在し、比較データは後期に示されています。
– 時系列的な継続的なトレンドが見られないため、全体のトレンドは不明確です。
2. 外れ値や急激な変動:
– データプロットが少なく、外れ値や急激な変動は特に見られません。
3. 各プロットや要素の意味:
– 青色の点が実績データを示し、緑色の点が前年のデータを示しています。紫色の線がランダムフォレスト回帰の予測を表しているようです。
– 線やプロットの密度が示されておらず、時間の経過による変化を捉えるのが難しいです。
4. 複数の時系列データの関係性:
– 実績データと前年データの間に直接の関係性を見出すのは困難です。データ間に大きな時間的ギャップがあります。
5. 相関関係や分布の特徴:
– グラフ上のデータ点が非常に限られているため、相関関係や分布の特徴は明示的には見えません。
6. 直感的な洞察とビジネスや社会への影響:
– このグラフからは、比較対象のデータが強調されているように見えます。比較データが増加傾向にあると仮定すると、エネルギー効率や消費のトレンドを見直す必要があるかもしれません。
– 時系列データがより詳細に提示されれば、将来的な予測や傾向を把握し、電力需要の管理や計画に役立てることができるでしょう。現在のデータのままでは、そのような戦略的判断は難しいです。
このグラフからは、さらなるデータ収集と分析が必要であることが示唆されています。これにより、より確実なインサイトを得て、ビジネス戦略に活用できるでしょう。
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:
以下にグラフの分析を示します。
1. **トレンド**
– グラフは360日間の期間にわたり、二つの日付にデータが集中していることが確認できます。
– 期間全体にわたる一貫したトレンドは見受けられず、限られた時点でのデータが示されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– はっきりとした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**
– **青いプロット**: 実績データを示しています。
– **緑のプロット**: 前年データを示しています。
– **紫色の線**: ランダムフォレスト回帰による予測、ただしこのグラフには他の予測手法のプロットは見受けられません。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**
– 異なるデータ間の関係性は明確ではありませんが、実績データと前年データの比較が行われている様子があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データポイントが少ないため、具体的な相関関係や分布のパターンを見出すのは難しいです。
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**
– データポイント不足から、直感的には今後のトレンドを予測しづらいため、電力カテゴリに対する確かな判断を下すのが困難です。
– データを増やし継続的なモニタリングが推奨されます。
– ビジネスや社会における影響として、不確実性に備えた戦略を考慮する必要があります。
このグラフでは、さらなるデータ収集と分析が重要であることが示唆されています。
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:
1. **トレンド**
– 時系列データが非常に少ないため、明確なトレンドを見ることができません。データポイントは始めの期間と終わりの期間に限定されています。中間のデータが欠落しているため、全体のトレンドを判断するのは困難です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 明確な外れ値や急激な変動は見られません。データポイントが少ないため、特定のパターンを識別するのは難しいです。
3. **各プロットや要素**
– 青色の点は「実績AI」によるデータを示しています。一方で緑の円は「前年比AI」による予測を示しており、紫の線は「ランダムフォレスト回帰」を表します。これらの要素は異なる方法で個人WEIを評価しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 「実績AI」と「前年比AI」の間にはデータ間の連続性がありますが、予測モデル間での直接的な関係を識別するのは難しいです。他の予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）と「実績AI」の関係を評価するには、追加のデータが必要です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 現在のデータセットでは明確な相関関係や分布の特徴を見出すのは困難です。
6. **直感的な洞察およびビジネス/社会への影響**
– このグラフからは、経済的余裕の評価が異なる手法で行われていることが分かります。データの期間が限られているため、今後の詳細な予測やモデルの改善には中間データの追加が必要です。ビジネスや政策決定においては、データの完全性や予測モデルの信頼性を確保することが、持続可能な意思決定に寄与するでしょう。
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:
以下は、提供されたグラフに基づく分析です。
1. **トレンド**
– グラフは360日間にわたって個人WEIスコアの推移を示しています。ただし、データポイントは開始時と終了時の2か所しか示されておらず、全体のトレンドは明確ではありません。
– 最初のデータ（青い点）は2025年7月で、最後のデータ（緑の点）は2026年7月です。これにより、年度の始めと終わりを比較する形になっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– データポイントが非常に少なく、外れ値の検出は困難です。
– データポイント間に急激な変動は見受けられませんが、予測（ランダムフォレストによるもの）がわずかに変動を示しています。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績AIによる実績を示し、緑の点は前年の比較AIを表します。
– 紫の線はランダムフォレスト回帰による予測を示していますが、これは非常に短い期間のため、詳細な傾向を示していません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 現時点では関係性を分析するのに十分なデータがありません。実績と予測の両方において非常に限られた情報しか示されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 提供されたデータでは明確な相関関係や分布のパターンを検出するのは困難です。
– 様々な予測モデルの結果を実績と比較することで、将来的にモデルの精度を評価できる可能性があります。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**
– データが限られているため、具体的なビジネスや社会への影響を判断するのは困難です。
– ただし、これらの予測と実績を比較することで、新たな予測モデルの改善に活用できる可能性があります。
全体として、データが限られており、詳細な分析のためには追加のデータが必要です。特に、時系列データの中での変動やパターンが見えるように、より多くのデータポイントがあれば、より具体的な分析が可能です。
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:
このグラフを分析すると、以下のような特徴と洞察が得られます。
1. トレンド:
– グラフにはデータポイントが2つしか表示されておらず、長期のトレンド（上昇、下降、横ばい）を見極めることは困難です。
2. 外れ値や急激な変動:
– 目立った外れ値や急激な変動は見られません。表示されている2つのデータポイントは安定しているように見えます。
3. 各プロットや要素の意味:
– 青い点は実績値を示し、緑の点は前年の数値を示しています。
– 紫の線は予測（ランダムフォレスト回帰）と見られますが、非常に短く描画されており、予測と実績の差異や期間などの詳細をつかむのは難しいです。
4. 複数の時系列データがある場合の関係性:
– 実績値と前年のデータしか表示されていないため、他の時系列データとの関係性は不明です。
5. 相関関係や分布の特徴:
– データ数が少ないため、相関関係や分布の特徴を判断するのは難しいです。
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への影響:
– このグラフから人間が直感的に感じることとしては、データ不足に伴う不確実性が挙げられます。タイムリーな意思決定には不十分です。
– ビジネスや社会への影響として、予測技術の改善やデータの収集を進める必要があることが示唆されます。このグラフだけでは過去のパフォーマンスや将来的なトレンドは読み取れないため、追加情報が必要です。
グラフの視覚的な要素が少ないため、洞察を得るには他のデータソースや分析が必要です。
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:
以下にこのグラフの分析を示します。
1. **トレンド**:
– グラフに見られるデータは限られたポイントしかなく、一定の時期（2025年7月頃）に「実績AI」によるデータが集中しています。続く2026年7月には「前年（比較AI）」のデータが見られます。全体として明確なトレンド（上昇、下降）は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– データポイントは少なく、明らかな外れ値や急激な変動は見つかりません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青のプロットは「実績AI」を示し、これが主要な参考データとなっているようです。
– 緑のプロットは「前年（比較AI）」を示し、前年との比較が図られていることがわかります。
– 線分（予測の下限幅さ）は、将来的な変動の範囲を示している可能性があるが、具体的な変動幅を視覚的に捉えるのは難しい状況です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 同時系列上に複数のAIモデルによる予測が存在するが、視覚的に重なっているため、個々の関係性を判断するのは難しいです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 図示されたデータの分布は限られており、相関関係を判断する材料が不足しています。
6. **直感的な印象とビジネスや社会への影響**:
– 時系列データにおける計測ポイントが少ないため、システムやAIモデルの予測精度や変動に基づく信頼性を評価するには不十分であるように感じられます。
– より多くのデータポイントを集めることで、より詳細な分析や予測精度の確認が可能となり、電力分野においてデータ駆動型の意思決定をサポートする可能性があるでしょう。
これらの観点から、さらなるデータ収集や詳細なモデル分析が重要であると考えられます。
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:
以下のグラフに関する分析を行います。
1. **トレンド**
– 全体として、プロットが2025年の初めから2026年にかけて離れているため、連続したトレンドを視覚的に把握するのは難しいです。
– 具体的なトレンドは見られませんが、年初と年末のデータが重要なポイントとして視覚化されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 大きな外れ値や急激な変動は視覚的には確認できません。
– データが限られているため、変動の全体像を捉えることは困難です。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青の円は「実績（実績AI）」を表しており、直近のパフォーマンスを示しています。
– 緑の円は「前年（比較AI）」で、前年との比較を行うための基準データです。
– 他の予測データ（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、青の円と線で表されており、将来の予測を示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと前年の比較により、過去からの変動や進捗が可視化されています。
– 予測データはこれらの実績データからの推測を提供し、将来の動きを予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– グラフから直接的な相関関係を見出すことは難しいですが、実績データと予測データの整合性をチェックすることが可能です。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間が直感的に感じるのは、評価が特定の時期に集中している点です。これは、特定の期間に特別な重きを置かれている可能性を示唆しています。
– このようなデータの分布は、電力公平性の指標における季節性や戦略的な取り組みの重要性を浮き彫りにし、ビジネスや政策において検討するべきアクションを示唆しています。
限られたデータポイントではありますが、一貫性を持った分析が重要です。データがより充実すれば、予測モデルに基づく正確な推論とアクションが可能となるでしょう。
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:
このグラフは、電力における社会WEI（持続可能性と自治性）のスコアを360日間で示しています。以下に、分析結果を示します。
1. **トレンド**:
– 全体のデータポイントは非常に少なく、時系列的なトレンド（上昇、下降、周期性）は判別しにくいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績（実績AI）のデータポイントは7月の初頭に集中しており、その後は予測と比較としてのデータポイントが示されていますが、実データとしての急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素**:
– **青の点（実績AI）**: 実際に取得されたデータを示していますが、2つのみのため、その先のトレンドはこれからのデータ次第です。
– **緑の点（前年比較AI）**: 年度ごとの比較を示しており、一定の地点にあることから大幅な変動は見られません。
– **線（再帰モデル）**: 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）があり、それぞれ異なる予測を提供しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 現時点では、予測モデルが提供する異なる未来の傾向を示していますが、実績データが非常に少ないため、どのモデルが最も正確に予測するかを評価するのは困難です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは限られており、相関関係を明確に示すのは難しいです。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 直感的には、データ不足が顕著であるため、更なるデータ取得とより多くの時点での実測データが求められます。そして、持続可能性と自治性に向けた取り組みを評価し続けることが重要です。ビジネスや社会的には、正確な予測を求めるために、AIモデルの精度向上に向けた取り組みが求められます。
全体的には、データの追加取得が今後の分析において重要となるでしょう。
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:
以下は、指定されたグラフに基づく分析と洞察です。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は、最初に高めのスコアを示し、その後少し下降しています。トレンドとしては、横ばいからやや下降に向かっていると見られます。
– 多くの予測手法が似たようなスコアを示しており、安定しているとも解釈できます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ全体で急激な変動や外れ値は見受けられません。
3. **各プロットや要素**:
– 実績データは青い点で示され、予測データは赤いバツ印になっています。
– 2026年の予測スコア（緑の点）は、過去の実績よりも高いスコアを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各種予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、一般的に過去の実績を基に安定した予測を提供しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各予測モデルは、過去データからの予測幅内に収まっており、特定のモデルのスコアが突出することはありません。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 社会基盤・教育機会におけるWEIスコアは安定的に推移しており、今後改善の兆しも見られます。
– 電力カテゴリでの教育機会の増加が期待され、社会全体の発展に寄与する可能性があります。特に長期的には、スコアの上昇が見込まれ、積極的な投資や政策が求められるでしょう。
全体として、このグラフは安定した教育機会の提供と、今後の継続的な改善を示唆しています。
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:
このグラフは、電力カテゴリにおける社会WEI（共生・多様性・自由の保障）スコアの時系列的な動きを表しています。以下の視点から分析します。
1. **トレンド**:
– 全体的なトレンドが見えにくいですが、初めの実績値（青色のデータポイント）は安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 現時点で急激な変動や外れ値は見られません。データポイントが非常に少ないため、判断が難しい状況です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色は実績値（実績AI）を示しており、過去のデータです。
– 緑色の円は「前年（比較AI）」を示しており、前年の同時期の比較として使用されています。
– 紫のラインは「予測（ランダムフォレスト回帰）」を示し、将来的な動向を示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 「実績」と「前年」のデータが限られているため、明確な関係性を把握するにはさらにデータポイントが必要です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データが非常に少ないため、相関関係の特徴は不明です。分布の広がりなどは見られません。
6. **直感的およびビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– 現在のデータでは、特筆すべきトレンドや変動はないため、ビジネスや社会に与える影響を評価するにはさらなるデータ収集と分析が必要です。
– ランダムフォレスト回帰による予測があるので、将来的な戦略においてデータの追加収集とともにこれらの予測をモニタリングすることが重要です。
このグラフから得られる情報は現状非常に限られています。今後のデータ追加が、より明確なトレンドや関係性を明らかにするのに役立ちます。
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:
以下は、提供されたグラフに基づく分析と洞察です。
1. **トレンド**:
– グラフに明確な色の変動や周期性が見受けられません。したがって、上昇や下降のトレンドははっきりと確認できませんが、一貫したパターンが存在している可能性が高いです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップ全体が均一な色を呈しており、外れ値や急激な変動は確認できません。
3. **プロットや要素が示す意味**:
– ヒートマップは色の濃淡で表現されます。均一な色は、数値が一定であることを示唆しています。色のバーから判断すると、データ値は特定の範囲で安定していると考えられます。
4. **複数の時系列データの関係**:
– 複数の時間帯（時間に応じた軸）がありますが、それらの間に変動や関連性は見受けられません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時系列データの分布は一定で、色の変化がないため、特定の時間帯における変動や相関関係は確認できません。
6. **直感的な理解とビジネス・社会への影響**:
– 直感的に、このデータセットは非常に安定しているように見えます。電力消費が一定であることを意味しており、安定した供給と需要の均衡が取れている可能性があります。この状況は電力業界にとってはポジティブな指標であり、供給が需要に対して適切であることを示唆しています。ただし、もっと詳細な分析が必要で、何か異常が隠されている可能性もあるかもしれません。
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**:
– 色の変化がほとんど見られないため、大きな上昇や下降、周期性は認められません。データが一貫しているようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の部分で急激な色の変化がないため、外れ値や急変動は見当たりません。
3. **プロットや要素が示す意味**:
– 色の濃淡はスコアの値を示しています。全体的に均一な色が示されており、平均的なスコアに大きな変動はないと考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– このグラフでは特定の時系列データのみを表示しているように見え、複数の時系列データ間の関係性は特定できません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 見たところ、変化が少ないため、相関関係の判断は難しいです。分布は比較的一様だと考えられます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 一貫したスコアは、電力使用に関する行動や効率が安定していることを示唆しています。これは信頼性のあるパフォーマンスの兆候です。
– ビジネスにおいては、大きな変動がないということはリスクが少ないことを意味し、計画が立てやすくなると考えられます。
– 社会的には、安定した電力管理が持続可能性やリソースの効率的な利用を示している可能性があります。
このような視点から、このヒートマップは電力使用スコアの安定性を示していると解釈できます。
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:
このグラフは電力カテゴリに関連する社会WEI平均スコアを時系列で示したヒートマップです。以下にその分析を示します。
1. **トレンド**: ヒートマップ全体が同じ色（青緑色）で満たされており、明確な上昇、下降、または周期性は確認できません。これはデータが一貫しているか、変動がほとんどないことを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**: 明確に色が変わる箇所がないため、外れ値や急激な変動は特に存在しないようです。
3. **各プロットや要素の意味**: 各色はスコアの値を示しています。全体の色が均一であることから、360日間の期間中、WEI平均スコアはほぼ一定であったと考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**: 時間帯毎のデータがあるようですが、それらに特に目立った変動はなく、全体のスコアが平均的に一貫している印象です。
5. **相関関係や分布の特徴**: 色のバラつきがないため、データに強い相関関係や特別な分布の特徴は見られません。
6. **人間が直感的に感じることと社会への影響**:
– **安定性の印象**: データの安定性から、電力供給や社会的な電力関連の活動がこの期間を通じて一貫していたのではないかという印象を受けます。
– **ビジネスへの影響**: 安定した電力供給は、ビジネス活動において予測可能性を高め、計画的な運営を可能にします。
– **社会への考察**: エネルギー政策や電力管理が効果的に行われている可能性が示唆されます。
このグラフは、変動が少ないということが示されており、安定した状態にあることが一目でわかります。この安定性は、電力供給の信頼性や社会・経済活動の安定に寄与していると考えられます。
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:
このヒートマップは、特定の電力カテゴリに関するWEI（World Energy Index）の複数の項目間の相関を示しています。以下に、このヒートマップから読み取れる視覚的な特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**
– ヒートマップは期間内の相関を示すものであるため、直接的なトレンド（上昇、下降など）は示されていません。しかし、ここでは様々な項目間の関係性を把握できます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 相関が-1.0または1.0であることから、完全な負の相関または正の相関が存在しています。これ以上の変動は図からは見られません。
3. **各プロットや要素**
– 色の濃淡は相関の強さを示しています。赤い領域は強い正の相関（1.0）、青い領域は強い負の相関（-1.0）を表しています。中央の色を用いる箇所はなく、関係が極端に分かれていることがわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 全ての項目が1.0または-1.0の相関を持っているため、データ間には強い規則性があります。これは、全ての項目が何らかの一貫した体系の中にあることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体的に、非常に強い正または負の相関が見られます。個人WEIの「経済的余裕」や「健康状態」などは特定の他の指標と強い負の相関（-1.0）を示しています。
– これは、例えば「健康状態」と他の社会的要因が逆の動きをする可能性を示しています。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**
– 人間はこのヒートマップを見ると、データ間に非常に確固とした何かしらの法則性があると直感するでしょう。特定の指標が必ず他の指標に対して一貫した反応を示すことは、そのカテゴリが非常に安定したものであるか、もしくは非常に制約を受けている可能性を示唆しています。
– ビジネスや政策においては、ある指標を改善することで他の指標が大きく変動する可能性が高いため、相関関係を理解し、それに基づいて戦略を立てることが重要となるでしょう。
これらの洞察は、特定の項目間の強い関係性を介して、どのようにエネルギー政策が社会や個人の様々な側面に影響を及ぼすかを理解するための貴重な情報を提供しています。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 全体として、WEIスコアに長期的な上昇または下降のトレンドは見られません。ただし、それぞれの項目のスコア分布が異なるため、異なるカテゴリ間の一貫性の有無が興味深いです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 各ボックスプロットにおけるヒゲや外れ値はほとんどありませんが、特定の項目（例: 社会WEI（公平性・公正さ））では顕著な外れ値があることに注意が必要です。
3. **各プロットや要素の意味**
– 各ボックスは、該当するWEIタイプのスコアの分布を示しています。色の違いは各カテゴリ（個人、社会）の識別に役立ちます。
– 中央値が箱の中でどこに位置しているかを確認し、それが中央値付近のデータ密度を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 特に時系列データとして扱える要素はないものの、異なるWEIスコアが相互に補完的か競合的かを評価することができます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 個人WEIカテゴリと社会WEIカテゴリ間に一貫した相関があるようには見えません。また、各プロットのスコア分布も非対称であることが多く、データの中で変動が大きいことを示します。
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に関する洞察**
– 各WEIスコアのばらつきは、電力業界において異なる要素のバランスを取る必要性を示唆しています。
– 高いばらつきや極端な外れ値がある要素に対しては、業界基準や政策の再評価が必要かもしれません。
– 社会的要素と個人的要素が共に考慮されるべきで、そのバランスが効率的な社会運営や政策決定に重要です。
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:
### グラフ分析と洞察：
1. **トレンド**:
– グラフは第1主成分と第2主成分に関する散布図で、特定のトレンドは示されていません。第1主成分の軸に沿った広がりが見られる程度です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 明確な外れ値や急激な変動は見られません。データは2つのポイントで構成されており、それぞれが第1主成分の正負に分布しています。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 2つのポイントは、第1主成分の軸において大きく離れています。各プロットは、異なるデータセットまたは条件を表している可能性があります。
– 第1主成分は分散が大きく、データの重要な特徴を捉えています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 明確な時系列データの関係性は見られませんが、異なる条件または期間によるデータポイントの比較が行われた可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第2主成分（寄与率0.00）における変動はほとんどなく、第1成分が優勢です。これは、異なるデータ間の主な区別が第1主成分に依存していることを示しています。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– PCAの結果から、第1主成分が重要な分散を示しているため、電力カテゴリにおいて主要な要因が何かを特定することができるでしょう。例えば、供給と需要の変動、技術的な革新、政策の影響など。
– このような分析は、電力供給の効率化やコスト削減、リソース配置の最適化に役立ちます。
このようなグラフは、次の段階としてさらに詳細な分析を行うための基礎的な理解を提供します。データの背景や各主成分が具体的に何を示しているのかを深掘りすることが重要です。
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。
