📊 データ分析（GPT-4.1による）
## WEIスコアデータの分析
### 時系列推移
データでは、ごく短い期間（2025年7月1日から7月2日）でのWEIスコアの推移が提供されています。この短期間では目につく傾向として、総合WEI、個人WEI平均、社会WEI平均のすべてのスコアが上昇しています。特に総合WEIは0.625から0.74375に上昇しており、個人WEI平均も0.625から0.675へ、社会WEI平均は0.625から0.8125に向上しています。このような短期間の上昇が続けば、市場や政策の改善を反映する可能性があります。
### 異常値
データに異常値は検出されていません。全てのスコアが0.00から1.00の範囲内であり、短期間のデータとしては正常な変動の範囲に入っていると言えます。
### 季節性・トレンド・残差
提供されたデータは非常に短い期間のもので、STL分解による詳細な季節性やトレンドの分析には不十分ですが、提供された情報から、上昇トレンドが短期的に示されています。この上昇は突発的なイベントや政策変更の結果である可能性があります。残差に関しては明記されていないため具体的な詳細はわかりません。
### 項目間の相関
提供されたデータが短いため、項目間の相関を計算するには十分ではありませんが、全体のスコアが同様の上昇傾向を示しているため、何らかの共通要因（例えば、政策の変更や市場の条件の改善）が各項目に影響を及ぼしている可能性があります。今後のデータ収集で詳細な相関分析が必要になります。
### データ分布
箱ひげ図による詳細な分析は与えられたデータでは実施できませんが、現時点の平均値が50%以上であることは、WEIの各要素がかなり高い評価を持っていることを示唆しています。
### 主要な構成要素 (PCA)
PCA分析の結果、PC1が86%、PC2が14%の寄与率を持ち、WEI全体の変動を強力に説明する要素が一つに集中していることがわかります。これは、主要な要素が特定の政策や経済条件に非常に敏感である可能性を示唆しています。例えば、政策変更や市場の回復がこうした変動に大きな影響を与えていると考えることができます。
### 総合評価
提供された短期間のデータにおいて、WEIスコアはすべての分野においてポジティブな変化を示しています。このことは、電力に関連する特定の改善（例えば再生可能エネルギーの導入拡大、規制緩和、経済刺激措置など）が影響している可能性を示唆します。長期的なデータ収集と分析が行われ、さらに詳細なトレンドと要因分析が進めば、電力政策や社会的対策の効果についてより深い洞察を得られるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフの初期段階では、WEIスコアは高値で始まり、その後、すぐに横ばい傾向が続いているようです。
– この期間に渡って、安定していることが視覚的に確認できます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期に急激な変動が見られ、その後は安定しているため、外れ値や大きな変動は特に認められません。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績データを示しており、安定したスコアを示しています。
– 予測モデルにより、異なる色の線で示されており、すべて横ばいを示しています。これにより、予測された安定性が示唆されます。
– 比較AIのプロットは、緑色の点で表現され、未来予測を示しているようです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと各予測モデルは大きく乖離することはなく、全体的に安定しているように見えます。
– 予測モデル間での相違は見られず、一貫して計画通りの進捗を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測モデル間に相関が高く、WEIスコアにおける予測精度の高さを示しています。
6. **直感的な印象と影響**
– スコアが全体として安定していることから、電力部門の運営は現状、リスクが低く、効果的に管理されていると判断できます。
– 業界全体への信頼をもたらす可能性があり、特に投資家や規制当局に対し、安心感を与えることから、今後の成長戦略に寄与するでしょう。
このグラフは全体として、電力業界の安定したパフォーマンスを強調しており、ビジネスの持続可能性と予測精度の高さを示しています。
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:
このグラフについての分析を行います。
1. **トレンド**
– 初期のデータ点では、実績が比較的安定しており、約0.6の範囲を維持しているようです。ランダムフォレスト回帰の予測線は初期で急激に上昇し、その後1.0に達し安定しています。他の回帰モデル（線形、決定木）は、安定した予測値を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– ランダムフォレストの予測には急激な変動が見られますが、それは予測値が通常の範囲を超えて高くなることを示しているかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青の点は実績で、最初の期間中に0.6付近で安定しています。
– 緑の点は前年のデータを示し、後半の時期に登場します。
– 予測の線はモデルごとに異なる方法で傾向を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測の相関性は、それぞれのモデルが異なる傾向を示します。ランダムフォレスト回帰は特に楽観的な予測を提供しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 線形及び決定木回帰の予測は安定しており、実績との相関性を持つ可能性がありますが、ランダムフォレスト回帰は乖離が見られます。
6. **直感的な洞察と社会・ビジネスへの影響**
– 人々はランダムフォレストの急激な予測値に疑問を感じるかもしれません。これが現実になると、電力関連の供給やサービスに影響を及ぼすかもしれません。
– 実績の安定性は、現在のシステムまたはプロセスが効果的に機能していることを示唆するかもしれませんが、より正確な予測モデルの必要性を感じる場合もあるでしょう。
全体として、このグラフは予測と実績のギャップを明らかにし、特にランダムフォレストの使用についての再評価を促すかもしれません。
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:
## グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 実績（青）は、時間の経過とともに非常に小幅に上昇していますが、全体的に見れば安定しています。
– 予測（決定木回帰とランダムフォレスト回帰）は比較的一貫して高いレベルを示しています。
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が、予測値は実績値よりも高い範囲に位置しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績（青い点）は実際の観測値を示し、比較的安定しています。
– 比較（緑の点）は前年の同時期を示しており、予測よりも低く安定しています。
– ランダムフォレスト回帰（ピンク）と決定木回帰（青）は、より高い将来の予測を示していることから、予測モデルの精度や信頼性が問われる可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と前年比較は似たような範囲で変動していますが、異なる予測モデル（決定木回帰とランダムフォレスト回帰）は、将来的に上昇傾向があると予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と前年のデータはかなり安定しており、予測との間での重要な違いが見られます。特に、予測は過去の実績よりも高い期待を示しています。
6. **直感的に感じることとビジネス、社会への影響**:
– 過去のデータが安定していることから、市場や供給が現在は安定していることが示唆されます。
– しかし、予測値が高いことから、業界の成長や需要の増加が見込まれています。ビジネスはこの未来を見越して投資や準備を行うべきです。
– 社会的には、電力供給の向上や効率化が求められる可能性があり、政策決定における情報源となるでしょう。
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:
このグラフは、個人のWEI（経済的余裕）の時系列データを示しています。以下に、視覚的な特徴と得られる洞察をまとめます。
1. **トレンド**:
– データは初期に急上昇し、その後、一定の水準で横ばいになっています。このパターンは、短期間での変化が見られ、その後安定した状態が保たれていることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値は特に見られません。全体的にWEIスコアは安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績AIによる実績を示しています。
– 異なる色の線（緑、青、紫、ピンク）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）を示しており、全てが同様のトレンドを示しています。これは予測の信頼性が高いことを示唆しています。
– 比較AI (緑の丸) も同様の安定性を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測モデルの予測値が非常に近いことから、これらのモデル間で予測に対する大きな違いがないことが示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 予測値と実績値が非常に近い位置にあり、強い相関関係が見られます。これは、予測モデルが十分に実績を反映していることを示しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人々はこのデータを見て、経済的余裕が初期には急速に改善され、その後安定的に維持されていると感じるでしょう。
– ビジネスや社会への影響としては、経済的余裕の安定は消費や投資に対してポジティブな影響を与える可能性があります。この安定は、長期的なプランニングの際に安心感を与えるでしょう。
全体として、このグラフはモデルによる予測の精度の高さと経済的安定性を示しています。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフは基本的に初期段階で急激な上昇を示しています。その後、WEIスコアはほぼ横ばいとなり、急な変化は見られません。しかし、後半において、期間の終わり近くに再度スコアが高い地点が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期付近での急激な上昇が目立ちます。この期間の他の部分では、急激な変動や外れ値は確認されていません。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– **青い点（実績AI）**: 実際の状態を示しています。これがベースラインと考えられます。
– **赤いバツ（予測AI）**: WEIの予測値で、実績と比較することで予測精度を確認できます。
– **緑の円（前年）**: 前年の同時期のデータとしての比較対象です。
– その他の色は、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）の結果を示し、それぞれの予測パフォーマンスを比較することが可能です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値と予測値の増減は初期段階で一致しているように見えますが、予測モデルによって差があります。これは、モデルの選択やパラメータ設定に影響を受ける可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データが少ないため、相関を十分に判断することは難しいですが、初期における実績値と予測値の一致度から、それらの間にある程度の相関がある可能性が推測されます。
6. **直感的な印象と社会・ビジネスへの影響**
– 初期段階における急激なスコアの上昇は、技術や健康状態の急激な改善を示唆しているかもしれません。そして、予測モデルの違いが明白であることから、適切なモデル選択による健康データの解析が重要であることを示しています。
– ビジネスにおいては、予測精度の向上が健康管理やコスト削減に寄与する可能性があります。
このグラフは、データの増加に応じて予測モデルの選択と評価がどのように行われるべきかという示唆を与えており、モデルの改善や調整の重要性を強調しています。
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:
このグラフの分析について解説します。
1. **トレンド**:
– 初期のデータには短期間の急上昇が見られ、その後スコアが安定しています。
– 時間が経つにつれてデータ点が減少し、活動が少なくなっているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最初に急激に上昇するセットの外に大きな外れ値や急激な変動は確認できません。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点で示される実績データは初期に固まっており、非常に高い。
– 「予測」と表示された赤いバツのデータポイントがないため、何も指標として提供されていません。
– 前年の比較データが右側の緑の点で表され、スコアが同じレベルで推移している可能性があります。
– 線形回帰や決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測線が初期においての予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 初期のデータは予測値と実際の値が一致しているようですが、予測のためのデータ不足により後半は不明です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データが予測範囲内に収まっていることを示しています。
6. **直感的な感じとインサイト**:
– 初期に高い心理的ストレスを反映している可能性があり、その後安定期に入りました。
– 人々は初期段階で予測に対する信頼を持つ傾向にありますが、時系列の後半ではデータが不足しているため、不安定な要素が存在することを意識する必要があります。
– ビジネスにおいて、このデータは人的資源管理やストレス対策の必要性を示唆しています。
全体として、このグラフは初期データの濃度が高く、それ以降の期間にはデータ不足が顕著に見られるため、追加のデータ収集が必要です。
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:
このグラフから得られる視覚的な特徴と洞察を以下に示します。
1. トレンド：
– 開始時点での実績値は比較的高い値（約0.6）で安定していますが、その後急激に下落しています。
– 時間が経過するにつれてトレンドは上昇に転じ、最終的には約0.7まで戻っています。
2. 外れ値や急激な変動：
– 最初の数ヶ月で急激なスコア低下が見られます。これは一時的な現象か、予測値の誤差などの可能性があります。
3. 各プロットや要素の意味：
– 「実績（実績AI）」は青色のプロットで、実際の観測値を示しています。
– 「予測（予測AI）」は赤色のプロットですが、見当たりません。
– 「前年（比較AI）」は緑の点であり、過去の同時期の値を示しています。前年と比較して若干の向上が見られます。
– 「予測の下限かさ範囲」は背景のグレー領域ですが、視覚的に目立ちません。
– 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異なる色で示されていますが、最初の急落を無視して概ね横ばいから上昇傾向を示しています。
4. 複数の時系列データの関係性：
– 実績と前年データが密接に関連しており、反転のタイミングが類似しています。
5. 相関関係や分布の特徴：
– 実績と前年データは一致する部分が多く、相関関係があることが示唆されます。
6. 直感的な洞察：
– 初期の急落は異常である可能性が高く、ビジネス上の意思決定においては予測方法の見直しや追加のデータ分析が必要かもしれません。
– 最終的な上昇傾向は、全体的な改善や環境の変化を示唆し、電力カテゴリーの自由度や自治の向上を期待することができます。
ビジネスや社会への影響としては、急激な変動を事前にキャッチし、安定した成長を目指すための分析や施策が求められることが示唆されます。各モデルの適用可能性や効果も再評価する価値があるでしょう。
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:
1. **トレンド**:
– グラフでは、日本時間2025年7月から2026年7月までのデータが散布されています。実績値は0.6から0.8の範囲にあり、特定の増減トレンドは観察されませんでした。
– 散布図に周期性や明らかなトレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 現時点では外れ値や急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の点は「実績（実績AI）」を示しています。
– 緑色の丸は「前年（比較AI）」のデータを示しており、2026年6月に集中しています。
– 灰色の線は予測の不確かさを示しており、実績値の近くに位置しています。
– 他の色は異なる回帰手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測値を示していますが、これらは普段の実績値よりやや高い位置に配置されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測値はいくつかの異なる回帰手法の結果を示していますが、すべて実績値と似た範囲に収まっています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と前年の値は密接しており、全体的に狭い範囲に分布しています。大きな相関も散布の分布も明瞭には示されていません。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– このデータセットの実績値と前年の比較によって、電力の社会的公平性が比較的安定していることが示唆されます。
– ビジネスや社会への影響としては、エネルギー政策や改革が徐々に安定性や公平性を高めている可能性があります。このような安定性は、電力部門の信頼性を高めるのに寄与するでしょう。
全体として、このグラフは電力業界における社会的公平性が安定していることを示しています。さまざまな予測手法を考慮しても、実績値は範囲内で一致しており、現状維持が見られます。
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:
### 分析と洞察：
1. **トレンド**:
– はじめに実績AIによるデータが0.8付近での安定した横ばいを示しています。
– その後、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）が示されていますが、これらも大きな変動は見られず横ばいに近い。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値としての特徴は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績データ（青色点）は過去の実測値を示し、予測データ（赤い×）は未来の推定です。
– 予測の不確かさ範囲（灰色）は、予測がどの程度の幅で不確実性をもっているかを示しています。
– 比較AI（緑の円）は前年の比較としての役割を持っています。
4. **時系列データの関係性**:
– 複数の予測モデルが使用されていますが、各予測モデルは大きな差を示さず整合しているように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 相関関係や分布の視点で特に際立った特徴はありませんが、予測モデルが互いに一致した傾向を持っており、一定の信頼性を示唆しています。
6. **直感的な洞察と社会的影響**:
– グラフから直感的に感じ取れるのは安定性で、持続可能なエネルギー運用が継続されていることを示唆しています。
– 社会的には、エネルギーの持続可能性が維持されていることで、政策や事業戦略の安定化に寄与している可能性があります。
このグラフは、電力の持続可能性が一定の安定した状態を保っていることを示し、そのための予測情報が利用可能であることを示しています。これにより、さらなる戦略的な意思決定がサポートされるでしょう。
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:
## グラフ分析
### 1. トレンド
– **実績（青い点）**: 最初の期間に観測され、トレンドは見られません。他のデータポイントとは異なる期間で提示されています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 特定の外れ値や急激な変動は見られません。スコアの範囲内で均等に分布しています。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **青い点（実績）**: 実際のデータ。
– **赤いバツ（予測）**: 現在のデータに基づくシミュレーション予測。
– **緑の丸（前年）**: 前年の比較データ。
– **色付きの線（モデル予測）**: 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。
– **灰色のバンド**: 予測の不確実性を示す範囲。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– モデル予測（線）は実績値や前年値と比較され、それぞれ異なる方法で予測が行われていることが示されています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 各予測方法のスコアは軒並み高いことが示唆されますが、それぞれのモデルにより多少のブレがあります。
### 6. 直感的な洞察とビジネス・社会への影響
– とても重要なのは、モデル予測が信頼できるかどうかを評価することで、電力に関する社会基盤や教育機会の分析に影響を及ぼす可能性があります。
– 各モデルの予測が安定し精度が高ければ、ビジネス戦略や政策立案における意思決定に強い影響を与えるでしょう。
– 社会のニーズを理解し、より良い電力供給や教育機会を提供するための基盤を強化する方向へとつなげることが可能です。
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、電力カテゴリの社会WEI（共生・多様性・自由の保障）スコアの推移を示した時系列散布図です。以下にグラフ分析の詳細を示します:
1. **トレンド**
– グラフは左側に集中しており、すべての実績と予測が約0.6～0.7の間に配置されています。
– 初期の段階では、実績と予測のスコアはわずかに上昇しますが、その後は横ばいの傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に異常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**
– 青のプロットは実績（実績AI）を示し、紫と水色の線はそれぞれランダムフォレスト回帰と決定木回帰による予測を示しています。
– 線形回帰の予測を示す薄い水色の線も、小さな予測範囲内に収まっています。
– 緑のプロットは前年の比較を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と複数の予測手法がほぼ一致しており、全体としてコンサistentな関係が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– すべてのデータポイントは密集しており、予測と実績の相関性が高いと考えられます。
6. **直感的洞察とビジネスや社会への影響**
– スコアが安定していることは、電力カテゴリにおける共生・多様性・自由の保障が持続可能で安定した状態にあることを示唆します。
– この安定性は、ビジネスや社会において環境や社会的価値に対する持続可能なアプローチが進行していることを示し、これが社会の信頼や企業のブランド価値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、電力カテゴリの総合WEIスコアを示しており、2日間のデータが表示されています。以下に、視覚的な特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**
– グラフは非常に短期間（2日間）のデータを示しているため、長期的なトレンドを把握するのは難しいです。しかし、1日の大部分を占めている色の変化は、時間帯によって利用状況が大きく変化していることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 色の明らかな違いがあるため、急激な変動が1日から2日にかけて起こっていることが示されています。
3. **各プロットや要素**
– 色はスコアのレベルを示しており、紫色が低く、黄色が高い値を示しています。
– 2025-07-01の午後、特に19時の時間帯が紫色で示され、スコアが低く、逆に2025-07-02の多くの時間帯が黄色で示され、スコアが高いことがわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 日付ごとの違いが明確に示され、時間帯別の変化によって電力消費の違いが示されています。この変動は、ビジネスや社会の活動パターンに起因する可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– この期間の分布は2日にわたってはっきりと異なり、昼間や夜間の活動が累計スコアに影響している可能性があります。
6. **直感的な洞察および影響**
– ヒートマップからは、エネルギー消費が時間帯と日にちによって大きく変動することが示されています。これは、エネルギー供給や効率的使用に戦略的な施策を行う必要があることを示唆しています。ビジネス面では、ピーク時の供給を確保するための計画が必要であることが考えられます。
このようなヒートマップを用いることで、電力使用の特異なパターンや異常を容易に検出できるため、効率的なエネルギー管理が可能になります。
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:
Visually analyzing the given heatmap, we can derive several insights:
1. **トレンド**:
– 色の変化（濃い紫から明るい黄）は、データの変化を示しています。7月1日から7月2日にかけて、WEIスコアが急激に減少から増加しているようです。この急激な切り替えは一般的には周期性よりはむしろ特異なイベントや異常に関連している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月1日の19時と7月2日の8時は極端な値を示しています。通常の日常的な変動には見られないような急激な変化です。
3. **要素の意味**:
– 色の濃淡が電力の使用状況や効率を示していると思われます。紫が低スコアを示し、黄色が高スコアを示すため、電力の消費が低い時期と高い時期を明示しています。
4. **時系列データの関係性**:
– 日付の違いによって大きな変動があり、時系列的に見て特定の時間帯にのみ急激な変化が生じているため、データの極端な変動は特定の日付と関連づけられている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– このグラフでは、明確な相関関係や一定の分布パターンは見受けられません。むしろ特定の出来事が指示されているようです。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 電力使用の効率や消費の急な変動は、ビジネスオペレーションに影響を与える可能性があります。特に発電所や送電ネットワークの管理には対応策が必要かもしれません。
– また、このような急激な変動は、予期しない停電のリスクがあることを示しています。予防策の検討が求められるでしょう。
このデータは電力消費の異常やピークシフトの可能性を示唆しており、持続可能なエネルギー管理に役立つ情報として解釈できます。
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:
## グラフ分析
1. **トレンド**:
– グラフは特定の2日間（2025-07-01と2025-07-02）の電力における社会WEI平均スコアを示しています。
– 期間全体のトレンドは示されていないため、この部分に関する詳細は不明ですが、特定の日における劇的な変化を確認できます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025-07-01では低いスコア（0.70付近）を示し、翌日の2025-07-02では高いスコア（0.80付近）を示しています。
– これは大きな変動であり、この背景には異常気象や社会的なイベンットが影響している可能性が考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃さがスコアの大小を示しています。紫は低スコア、黄色は高スコアを意味しており、このスコアが電力に関する社会的な評価や利用状況を反映していると考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 2つの日付が比較されており、時間帯における変化も見受けられます。この比較は短期間の変化を重点的に観察するのに役立ちます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 日毎の変動は大きいですが、時間帯別には関連性やパターンは特に示されていないようです。
6. **直感的洞察とビジネス/社会的影響**:
– グラフを見た人は、短期間での電力に関する社会的評価の大きな変化を直感的に理解し、異常な現象が発生したと直感するかもしれません。
– ビジネスや社会においては、電力供給の安定性や調整が求められ、エネルギー政策への影響が考えられます。
– この変動は、電力の使用パターンの変化や供給障害を示唆し、適切な対応が必要であることを意味します。
このようなヒートマップは、特定のイベントや要因が電力消費にどのように影響しているかを視覚的に把握するのに非常に有用です。
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:
このヒートマップは、電力カテゴリの各WEI項目間の相関関係を示しています。以下に特徴をいくつか挙げます。
1. **トレンド**:
– 特徴的なトレンドは観察されませんが、相関関係が視覚的に示されており、全体的に赤色が多い（正の相関が多い）ことがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に目立った外れ値は見られませんが、「個人WEI (自由度と自治)」と「個人WEI (経済的余裕)」の間には顕著な負の相関があることがわかります（-1.00）。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃度は相関の強さを示し、赤に近いほど正の相関が強く、青に近いほど負の相関が強いことを示しています。
– 対角線はすべて1.00となっており、ある項目が自分自身と完全に相関し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**:
– 時系列データというよりも、複数の指標の同時関係性を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「社会WEI (持続可能性と自治性)」や「社会WEI (公平性・公正さ)」などの社会的要素は、他の多くの指標と強い正の相関を持っています（0.9以上）。
– 「個人WEI (自由度と自治)」は、他の指標との相関が全般的に低いです。
6. **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**:
– 社会的要因（公平性、公正さ、多様性の保護など）が他の指標と密接に結びついていることから、これらの要因が社会全体の安定や効率に寄与していると考えられます。
– 経済的余裕と自由度の間に負の相関があるということは、経済的余裕が増すと自由度が減少する可能性が示唆され、個人の選択や機会に影響を与える可能性があります。
これらの分析により、ビジネスや公共政策において、特定のWEI指標を改善することで他の関連領域にも良い影響を及ぼす可能性があることが示唆されます。
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、提供された電力カテゴリのWEIスコア分布比較（箱ひげ図）の分析です。
1. **トレンド**:
– 箱ひげ図は、特定のトレンド（上昇や下降）は示していませんが、各カテゴリのばらつきや中央値の位置に関する情報を提供しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部のカテゴリには外れ値が存在する可能性があります。これらは通常、箱ひげ図の「ひげ」の範囲を超えたデータポイントとして表示されますが、グラフにははっきりとは示されていません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各箱ひげは特定のWEIタイプのスコアの分布を示しています。箱の中央の線は中央値を示し、箱の上下限は第1四分位数（25パーセンタイル）と第3四分位数（75パーセンタイル）を示します。「ひげ」はデータの範囲を示し、外れ値がないことを仮定すると、第1四分位数または第3四分位数から1.5倍の四分位範囲までのデータを表示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– このグラフには時系列データは含まれていないため、時系列的な関係性は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– WEIスコアが高いカテゴリと低いカテゴリが区別されており、例えば「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」や「社会WEI（生態系整・持続社会）」が比較的高いスコアの分布を示しています。
6. **人間が直感的に感じることやビジネス・社会への影響**:
– 高いWEIスコアを持つカテゴリについては、電力関連の政策や施策が社会的にポジティブな影響をもたらしていると考えられそうです。逆に、スコアが低いカテゴリでは、改善の余地があり、ここに注力することで全体のスコアを向上させる可能性があります。
– 組織や政策立案者は、このデータを用いて特定の分野に対する強化策を検討することができるでしょう。
この分析により、各WEIタイプの分布に基づいた戦略的な考察が促進されます。
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、電力カテゴリにおけるWEI構成要素の主成分分析（PCA）を示しています。以下に、専門的かつ直感的な分析を行います。
1. **トレンド**:
– 主成分分析の結果を示す散布図で、個々のデータのトレンドというよりはデータの広がりや分布を示しています。
– グラフ上で特に明瞭な周期性やトレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 二つの主成分軸にデータがクラスター化されています。それぞれのポイントはデータセット内の主要な変動を捉えていると考えられます。
– 現時点で特に極端な外れ値は示されていません。
3. **各プロットや要素**:
– プロットには3つのポイントが示されており、これが主成分分析で得られた3つの主な構成要素であることを示唆しています。
– 色や密度の情報は提供されておらず、ポイントの位置から主成分の違いを判断します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各ポイントは、データの異なる側面や特性を表しており、これが期間中の変動要因を簡約化しています。
– 時系列データの具体的な変動パターンを見ることはグラフからは直接できません。
5. **相関関係や分布**:
– 第1主成分（寄与率: 0.86）と第2主成分（寄与率: 0.14）の分布を見る限り、第1主成分が多くの情報を担っています。
– このような寄与率の分布から主要な分散は第1主成分によって説明されていることがわかります。
6. **人間が感じるであろう直感とビジネスや社会への影響**:
– 最大の理解が第1主成分で説明されていることは、特定の要因がデータの変動に非常に影響を与えている可能性があります。
– ビジネス上では、主成分分析によって特定の要因に注目することで、効率改善や戦略構築に役立てることができます。
このグラフは、電力関連のデータにおいて主要な変動要因の把握に役立つツールであり、さらなる分析によって具体的な要因やそれらの影響を明らかにする可能性がありそうです。
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。