📊 データ分析（GPT-4.1による）
## データ分析結果
### 時系列推移
– **総合WEI**: 総合WEIの総合的な傾向は、日々の波に合わせ上下しており、7月1日から4日にかけて、段階的に上昇しています。7月3日に一時的に0.775という高い値に達し、7月4日には0.75近辺に収束しています。全体的なトレンドはわずかに上向きであり、郡立社会の改善を示唆します。
– **個人WEI平均と社会WEI平均**: 個人WEIと社会WEIの平均も同様に時系列データにわずかな上昇傾向が見られます。個人WEIが一貫して上昇傾向にあるのに対し、社会WEIはやや大きな振幅で変動しています。
### 異常値
– 日付2025-07-01や2025-07-02の特定スコア（例: 総合WEI0.62や個人経済的余裕0.80）は異常値とされています。個人WEIと社会WEIが異常とされた7月1日は、データ全体の傾向を外れるもので、特定の要因（たとえば政策の変化や大規模イベント）が予想されます。
### 季節性・トレンド・残差
– **STL分解の仮定**: データが短期間（具体的には4日間）であるため、季節性のパターンは識別困難です。しかし、トレンドとして認識できるのは全体的に極小値から回復する動きです。残差は、ランダムな変動を示し、特異な出来事や短期的な変化（例えば突発的な経済イベントや健康運動など）による可能性が大きいです。
### 項目間の相関
– 相関ヒートマップに基づくと、社会の持続可能性と公平性（0.90付近）は強い関連性があります。個人の経済的余裕は社会の持続可能性と中程度から高い相関関係があり、個人のWEI全体を押し上げるのに貢献しています。
### データ分布
– 箱ひげ図を仮定すると、各スコアの中央値は0.7付近、変動幅は中程度に見える。一部の項目には軽微な外れ値が存在し、特定の日の特異値がデータの全体的なばらつきを増加させています。
### 主要な構成要素 (PCA)
– 主成分分析の結果として、PC1（56%寄与率）は、データ全体の過半数を支配しています。これは、可能性として社会的持続可能性や経済的余裕が全体的なWEIスコアの変動を大きく左右していることを示唆します。PC2（22%寄与率）は、二次的要因として、個々の項目の微細な変動を反映している可能性があります。
総じて、分析したデータでは、重要な要素（経済的余裕と持続可能性）により特定日における異常高点が現れ、WEIスコアの基調を変えていることが示唆されます。これを解釈すると、経済的または社会的な要因が電力カテゴリの改善や変動に重大な影響を与えるシナリオが考えられます。
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、グラフの視覚的な特徴とそこから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– 実績（青いプロット）は、期間の初期においてやや上下していますが、全体的には安定しています。
– ランダムフォレスト回帰（紫の線）は一定のスコアを予測しています。
– 線形回帰（薄い青）と決定木回帰（緑）は、特定の期間に急な上昇を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータに外れ値（黒い円で囲まれた青いプロット）が存在します。
– 線形回帰と決定木回帰の予測に大きな変動があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実際の計測値を示しています。
– 予測の不確かさ範囲（灰色の領域）は、実際の数値がどの範囲に入る可能性があるかを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績AIと予測は部分的な相関がありますが、ランダムフォレストの予測と実績にはあまり関連性が見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績のデータは比較的狭い範囲にまとまっており、統計モデルの予測はそれをカバーする形で変動しています。
6. **直感的に感じることと影響**:
– ビジネスにおいて、特定の予測手法の選択が実際のデータにどれほど一致するかを評価することが重要です。このグラフは、特に線形回帰と決定木が短期間での急激な変動を予測していることから、将来の需要変動に対する対応策の検討が必要であることを示唆しています。
– 外れ値の存在は、データの異常な変動を示しており、これが何を意味するかに関してさらなる調査が必要です。特に、電力の需要や供給に関連する外部要因が考慮されるべきです。
この分析を基に、電力供給の安定性向上や予測精度の改善策を検討することが求められます。
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:
このグラフは、電力カテゴリにおける個人WEI平均スコアを示しています。以下にポイントをまとめました。
1. **トレンド**
– 実績（青）は7月初旬に散らばり、以降の予測は横ばいで続いています。
– ランダムフォレスト回帰（ピンク）は、最初は増加した後、安定した値に達しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績AI（青）の中に異常値がいくつか認識されています。これらは集計期間の始めに集まり、その後見られません。
3. **要素の意味**
– 各実績点（青）は過去のデータを示し、それに対し予測AIのデータは未来の挙動を示します。
– グレーのエリアは予測の不確かさの範囲を表しており、データの信頼性・バラツキを考慮に入れています。
4. **時系列データの関係性**
– 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）は実績データの動向に応じた異なる未来予測を行っています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは初期にはばらつきがありますが、予測では安定した結果が示されています。
6. **直感的な感想と影響**
– ランダムフォレスト回帰の予測値の上昇は、時間の経過とともにWEIスコアが改善することを示唆しています。ビジネス面では、より安定的な電力供給や消費者行動の変化に伴うポジティブな見通しが考えられます。
– 異常値の存在は、初期のデータ収集期間における不安定さを示しており、これが検討や分析の焦点となるかもしれません。
全体的に、このグラフは予測の安定性や信頼性を評価するための有用な指標を提供します。同時に、異常値の対応が必要であることを示唆しています。
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:
### グラフ分析と直感的洞察
1. **トレンド**
– **上昇トレンド**が初期に見られるものの、最も近い予測時点で安定し、**横ばい**に移行しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左側に異常値がいくつか観察されています。これらの値は予測の信頼区間から外れており、注意を要します。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は**実績AI**による観測値を示しています。
– 黒い丸付きの青い点は**異常値**を指摘しています。
– 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）による予測値が異なりますが、最終的な値は相似しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値に対して、予測モデルの結果は一致しているようで、予測の信頼性が比較的高いことを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値は初期には揺らぎがあるものの、時間が経つにつれて安定しているように見えます。モデル間の相関も高いようです。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**
– 初期の不安定さを考慮に入れると、これらの電力関連のメトリクスは初期は柔軟性がなかったか、外部要因により影響を受けた可能性があります。
– ビジネスにおいては、予測モデルの信頼性が今後の電力供給戦略の策定に貢献するでしょう。安定した予測により、適切なリソース配分やリスク管理を行うことができると考えられます。
– 社会的には、安定した電力供給が期待できることで、消費者の信頼が向上する可能性があります。
このグラフからは、初期の不確実性を経て、徐々に安定した電力供給の未来が見えます。
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:
## グラフの分析
### 1. トレンド
– **初期データ**: 開始から数日間にわたって、WEIスコアは約0.6から0.8の間で小さな変動を示しています。
– **中期・後期の動き**: 以降の予測では、横ばいでほぼ安定しています。ただし、ランダムフォレスト回帰による予測は1.0に向かって上昇する傾向を見せています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 初期データポイントの中に一部外れ値が見られます（黒い円で示されています）。これらは実績点から外れていますが、全体的なトレンドには影響を及ぼしていません。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **青い点**: 実際の実績を示すデータポイント。
– **赤いバツと線**: 予測AIによる予測値。
– **灰色の幅**: 予測の不確かさ範囲を示しており、信頼区間を提供しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 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）の結果は微妙に異なり、それぞれ異なる未来のスコアの軌跡を描いています。
– ランダムフォレスト回帰が他のモデルよりも高めのスコアを予測しており、異なる予測モデルの間での結果の一貫性が重要です。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 初期の実績データと予測データの間には一定の相関が見られますが、ランダムフォレスト回帰は他モデルよりも楽観的な未来を予測しているように見えます。
### 6. 人間が直感的に感じることやビジネスへの影響
– **スコアの安定性**: WEIスコアが安定していることから、個人の経済的余裕が現状維持または改善されると考えられます。
– **モデルの選定**: 異なる予測モデルが提供する多様な視点を考慮に入れることで、リスク管理や計画の策定に寄与するでしょう。
– **ビジネスへの影響**: 特に電力業界において、個人の経済的余裕が相対的に安定しているとすれば、消費パターンが大きく変動しない可能性があります。これにより、電力需要の予測が容易になるかもしれません。
全体として、このグラフはWEIのスコアが安定して推移するとの予測を支援していますが、懸念すべき外れ値が存在することに注意が必要です。異なる予測モデルのパフォーマンスを継続的にモニタリングすることが重要です。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**:
– 実績データ（青いプロット）は、期間の初めに集中的に配置されています。この短期間内での大きなトレンドは見られません。
– 予測データには三つの異なるモデルが用いられていますが、線形回帰およびランダムフォレスト回帰による予測が示されています。特にランダムフォレスト回帰に基づく予測は、徐々に増加する傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一つのプロットが異常値としてハイライトされています（黒い円）。この点は他の点よりも若干高い位置にありますが、全体としては大きく逸脱しているわけではありません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は過去の実績データを表しています。
– 灰色のエリアは予測の不確かさを示しており、おそらくモデルによる信頼区間です。
– ピンクの線はランダムフォレスト回帰による予測を示し、紫の線は決定木回帰による予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測モデル間で若干の違いがありますが、ランダムフォレスト回帰による予測は全体的に安定した上昇を描いています。
– 決定木回帰のラインは安定して水平であり、変動が少ないことを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは密集しており、かなり一貫した水準にあります。
– 予測データ間に大きな相関性は見られませんが、全体として小さな上昇傾向が示唆されています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 実績データが示すように、直近の短期間での電力健康状態（個人WEI）は相対的に安定しています。
– 予測の不確かさを考慮すると、今後の変動には注意が必要ですが、ランダムフォレスト回帰が示す上昇傾向はポジティブな信号です。この上昇傾向が実現するならば、個人の健康状態の改善やその維持が期待され、電力業界や関連する健康施策に対してプラスの影響をもたらす可能性があります。
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:
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）は月初に集中し、比較的安定しているように見えます。一部の予測（紫色の線、ランダムフォレスト回帰）は上昇傾向を示し、予測（青色の線、線形回帰）は安定しています。
2. **外れ値や急変動**:
– 一部の青い点が灰色の不確かさ範囲から外れており、これは外れ値として特定されています。
3. **プロットの意味**:
– 青い点は実際のデータを示しており、予測用の各色の線（青、紫、薄紫）は異なるアルゴリズムによる予測を示しています。灰色の範囲は予測の不確かさを示しています。
4. **関係性**:
– 線形回帰と決定木回帰の予測は非常に類似しており、ランダムフォレスト回帰は異なるパターン（上昇傾向）を示しています。
5. **相関関係や分布**:
– 実データと予測のスタート時点は似ており、外れ値や不確かさ範囲から外れるデータが存在します。
6. **人間が感じる直感と影響**:
– 一部のモデル（ランダムフォレスト回帰）での上昇トレンドは、心理的ストレスが増加している可能性を示唆しています。ビジネスや社会において、心理的健康改善の必要性があるかもしれません。外れ値や急変動は特別な出来事の影響を示す可能性があります。
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:
1. **トレンド**:
– 実績データ（青のプロット）は最初の約10日間で一定の範囲内にあり、その後予測データに基づき上昇している。
– 線形回帰（緑）、決定木回帰（シアン）、ランダムフォレスト回帰（紫）のいずれもほぼ安定している。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データにいくつかの外れ値として認識されるデータポイントが存在し、異常値として強調（丸印）されている。
– 予測の不確かさ範囲（灰色の領域）は、初期の変動の激しさを示唆している。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青の点は実績のスコアを示し、プロット期間中の変動を表す。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰は予測を示し、予測精度の比較ができる。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測モデル間で顕著な違いはないが、ランダムフォレスト回帰（紫）がやや高いスコアを示している。
– 実績データとのズレもあり、モデルの予測精度やリアリティが問われる。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは多少の変動があるが、予測モデルの安定性と比較すると、予測がやや理想的な挙動をしているように見える。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 現段階では予測モデルが実績データとはやや異なる挙動を示しており、モデルの信頼性やデータ収集方法に改善の余地がある可能性を示唆している。
– 社会やビジネスへの影響として、予測の精度向上がWEIの信頼性や自由度、自治能力の向上につながる可能性がある。
これらの観点から、データ収集の精度向上や予測モデル間の違いを深く分析し、どのモデルがよりリアルな予測を行えるかの評価が必要です。また、実際のデータとモデル予測のギャップを埋めることで、意思決定が改善されるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– **実績データ**（青のプロット）は、最初の数日間で不安定ですが、全体的には軽微な上昇トレンドが見えます。
– **予測データ**は、さまざまな手法によって異なりますが、時間とともに多くの変動がなく、特にランダムフォレスト回帰の予測（紫色の線）は明示的な上昇を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフ内で異常値として円で囲まれたプロットが見られます。これらは統計上著しく異なる値として認定されており、特に関心があります。
– 初期のデータポイントにおける変動が最も大きく、これが予測の不確かさに影響を及ぼしている可能性があります。
3. **要素の意味**
– 各プロットは実績データ（青）と予測データ（他の色）を示しています。予測不確かさの範囲は灰色の帯で視覚化されており、最初の数日間に特に目立ちます。
– 予測は異なる手法（線形回帰、水色、決定木回帰、ピンク、ランダムフォレスト回帰、紫）で示されています。
4. **時系列データ間の関係**
– 異なる予測手法は、初期の不確実性の範囲を超えて、ほぼ同様の方向性を示しています。ランダムフォレスト回帰のみが顕著に上昇しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは比較的一貫した範囲にあり、予測の不確かさの範囲内で動いています。全体的な分布は、いくらかのスプレッドがありますが、大きく逸脱するデータポイントは限られています。
6. **直感と影響の洞察**
– WEIスコアは、公平性と公正性の評価を示しており、初期の不安定さは不確実性を示唆しています。しかし、予測された安定性は、今後の公平性改善の可能性を示します。
– ビジネスや社会への影響として、エネルギー供給の公正性が改善されるならば、これは消費者の信頼向上や市場の安定に寄与する可能性があります。
このような分析により、関係者はエネルギー供給政策の改善や不平等の緩和に向けた戦略立案を行うことができるでしょう。
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:
## グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– グラフの初期において、実績データ（青い点）は比較的安定しており、WEIスコアは0.8近辺で横ばいです。
– その後、予測（ランダムフォレスト回帰）は上昇し、1.0で安定しています。この変化は、大きな改善を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフの最初の部分で、いくつかの異常値（黒い円で囲まれた点）が見られます。これらは予測よりもかなり低く、注意が必要です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績データは青い点で、短期間の結果を示しています。
– 予測は3つの手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）で示されていますが、ランダムフォレスト回帰が最も信頼できるとされています。
– 灰色のエリアは予測の不確実性を示し、信頼性を評価するのに役立ちます。
4. **複数の時系列データの関係**:
– 実績データと予測データの間で乖離が見られるが、予測が向上することで持続可能性と自治性の改善が期待されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測の間で当初は低い相関が見られますが、長期的には予測がより高いWEIスコアへと移行することで、相関が高くなる可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間の直感として、電力カテゴリーにおけるWEIスコアの改善は、持続可能性と自立性の強化を示唆するものであり、安定したエネルギー供給を期待できます。
– ビジネスや社会においては、予測精度が向上することで、リソースの最適な管理および配分が実現し、長期的なエネルギー戦略の立案に寄与します。
全体的に、このグラフは予測の改善と不確実性の減少が進んでいることを示しており、将来の電力持続可能性の向上に前向きな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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 初期の日付で実績AIのデータが観察されていますが、日付が進むにつれ新しい実績データは表示されず、予測データが示されています。
– ランダムフォレスト回帰の予測は一貫して横ばい（約0.8付近）で推移しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データ内に異常値とマークされているポイントがありますが、それらは特定の期間内で集中しており、異常範囲から大きく外れてはいません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示しており、短期間の変動を示しています。
– グレーの帯は予測の不確かさ範囲を表していますが、予測データと実績データが重なっていないため、今後の動向を把握するための参考になります。
– 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）が出力されていますが、特にランダムフォレスト回帰が安定しているように見えます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 初期の実績データに対して、後半のランダムフォレスト回帰の予測が一致していますが、これは長期的には安定したパフォーマンスが期待できることを示します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの変動に対して予測モデルがどの程度信頼できるか測るための相関は示されていませんが、全体的に予測が高く保たれていることから信頼性は一定あるようです。
6. **人間への直感的な影響とビジネス・社会への影響**:
– このグラフから、人々は予測が一貫して高得点で安定していることにより、社会基盤や教育機会の強化に対する期待を高める可能性があります。
– 電力カテゴリにおけるWEIのスコアは、インフラ整備や教育への投資が適切に行われていることを示唆しており、将来の持続的な成長を支える要因と考えられます。
このように、安定した予測結果は、社会全体のインフラ計画や政策決定において、大きな安心感を提供します。
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
### 1. トレンド
– **実績（実績AI）**は、最初の週にわたって横ばい状態を示しています。
– **予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）**はそれぞれ異なるトレンドを示しています。線形回帰は横ばい、決定木回帰とランダムフォレスト回帰は上昇傾向です。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 異常値が初期データセット内に複数含まれています。プロット範囲から外れた位置に存在し、これが実績データの一部となっています。
### 3. プロットや要素の意味
– **青い点**：実績値を示しています。
– **黒い丸**：異常値として特定されたデータポインタ。
– **灰色の範囲**：予測の不確かさの範囲を示しており、xAI/3σで計算されています。
– **色分けされた線**：異なる予測手法の結果を示しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– それぞれの予測手法は異なる結果を示しており、特に決定木回帰とランダムフォレスト回帰での同時的な上昇トレンドが目立ちます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績データは比較的安定しており、予測モデルと大きな乖離は見られませんが、予測の方向（上昇・横ばい）に差があります。
### 6. 人間が感じる直感とビジネス・社会への影響
– 実績が横ばいであることから、現状安定している印象を受けるかもしれません。
– しかし、予測モデルが将来的な上昇を示唆しているため、社会的共生や自由の保障に対する関心が高まる可能性があります。
– 異常値の存在により、データの信頼性や運用の改善が必要かもしれません。
– ビジネスへの影響として、安定性と予測された改善が継続できることで、投資や政策の方向性が決まりやすくなるでしょう。
このグラフでは、実績と予測の間のギャップを理解し、改善の機会を見つけることが重要です。
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:
この総合WEIスコアの時系列ヒートマップを分析すると、以下の洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 日ごとのスコアが一定の範囲内にあり、周期性は観察されません。
– 特定の日付にスコアが低下しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年7月1日の19時に、スコアが著しく低下していることが見受けられます。これは異常値として考えることができます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡はスコアの大小を示しています。紫色が最低スコア、黄色が最高スコアを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 同じ日の異なる時間帯でスコアの変動があるため、日にちごとの時間の影響を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯においてスコアが低下するパターンは、何らかのシステム負荷や外部要因的な影響を示している可能性があります。
6. **直観的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– スコアの低下した時間帯には何らかの電力需要の急増や供給の問題があった可能性があります。
– 電力量の管理や需要予測、効率的なエネルギー供給に対する改善の契機となるでしょう。
– これにより、運用のパフォーマンス向上や収益性の向上を図れる可能性があります。
全体的には、効率的な電力管理と需要予測の改善に資するデータを提供していることが示唆されています。
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:
以下は、指定されたヒートマップに基づく分析のポイントです。
1. **トレンド**:
– 日付が進むにつれて、特定の時間帯で色が変化しており、強度が異なることが視覚的に示されています。例えば、16時の時間帯は最初に青緑色ですが、7月3日以降に黄色に変化していることから、スコアが上昇していると考えられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 19時の時間帯で7月1日だけが非常に低いスコア（濃い紫色）を示しており、急激な変動として注目されます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色はスコアの強度を示しており、色が明るいほどスコアが高く、暗いほど低いことを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各時間と日付ごとにスコアの変動が視覚化されており、特定の時間帯で変動の方向が異なる可能性があります。例えば、16時と19時は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**:
– 特定の時間帯でスコアが一貫した上昇または下降を示しており、一定の周期性やパターンが認められます。
6. **直感的に感じる点およびビジネスや社会への影響**:
– ヒートマップからは、特定の時間帯での消費パターンの変化や、異常なエネルギー使用の可能性が示唆されます。これは、節電対策や需要予測に関する重要なインサイトを提供する可能性があります。また、急激な変動は、需給の不均衡や異常事態の兆候とも解釈できます。
これらの視覚的な観察を基に、さらなる詳細なデータ分析や介入を検討することが効果的です。
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、電力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、その視覚的特徴と洞察を述べます。
1. **トレンド**
– 色の変化は日付と時間帯によって異なります。全体として色が上から下へと寒色系から暖色系に変わっています。7月1日と7月2日の16時台には暖色系、7月1日の19時台には寒色系が見られることから、これらの時間帯でのスコアに差があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に7月1日の19時台の寒色系（0.70以下）は、他のデータポイントより低いスコアを示し、外れ値かもしれません。
3. **各プロットや要素**
– 色の濃さは社会WEI平均スコアの高さを示しています。ここでは、明るい色がスコアの高さを、暗い色がスコアの低さを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 同日の異なる時間帯でもスコアが大きく変動するようです。この変動は電力使用のパターンやピーク時間帯と関係があるかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特定の時間帯（16時と19時）のスコアの変化は、大きな相関関係を示している可能性があります。
6. **人間が直感的に感じることや影響**
– 電力の使用ピーク時とオフピーク時の違いを視覚的に直感的に理解できます。この情報は、電力需要の予測、最適化、効率的な使用に活かされるでしょう。特に、電力供給を効率的に管理するための意思決定に役立ちます。
全体として、このヒートマップは特定の日時における電力の使用に対するスコアの変動を視覚化し、効率的なリソース管理や政策立案に役立つ洞察を提供しています。
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30日間の電力カテゴリのWEI（Well-being Index）項目間の相関関係を示しています。以下に視覚的な特徴や洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 時系列データではないため直接的なトレンドはありませんが、高相関のエリアが赤く表示され、顕著な相関がわかりやすく示されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップ自体が時系列データではないため、外れ値や急激な変動を直接示すものではありません。ただし、異常に低い相関値として表示されている青いエリアは特筆すべきです（例: 個人WEI（自由度と自治）と個人WEI（心理的ストレス））。
3. **各プロットや要素**:
– 色が濃い赤に近づくほど相関が高く、濃い青に近づくほど相関が低いことを示しています。
– 全項目間の自己相関は当然1として赤色で示されています。
4. **時系列データの関係性**:
– 時系列データ自体ではないため、個別の日々の関係性は示していません。ただし、各項目間の相関関係が全期間にわたって観察できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人WEI平均」と「総合WEI」の相関が非常に高い（0.91）。
– 「社会WEI（公共性・公正さ）」は他の多くの項目との相関が低く、独立した要素である可能性があります。
6. **直感的に感じることやビジネス・社会への影響**:
– 高い相関のある項目は、政策や施策を設計する際に一緒に考慮されるべきです。例えば「社会WEI（持続可能性と自治性）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」は高い相関を持っているため、一体として捉えるのが良いかもしれません。
– 特定の領域で独立性が見られる場合、対象を特化した対策や取り組みが必要です。
– 全体的な幸福感やウェルビーイングに何が貢献しているのかを理解することで、社会政策の策定やビジネスの戦略立案に活用できます。
色のパターンと相関の強弱を活用して、これらの項目間の関係性を深く理解し活用することが重要です。
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:
この電力カテゴリのWEIスコア分布比較を示す箱ひげ図について、以下の視覚的特徴と洞察を提供します：
1. **トレンド**:
– 全体的にWEIスコアは比較的安定した分布を示しており、大きな上昇や下降のトレンドは見られません。
– 箱ひげ図から、30日間の期間での大きな周期性は確認できません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 多くのWEIタイプで外れ値が見られます。特に「個人WEI平均」や「個人WEI（経済的余裕）」は外れ値が顕著です。
– 「社会WEI（公平性・公正さ）」や「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」も外れ値が存在しますが、全体的な分布の中で許容範囲内と言えるでしょう。
3. **各プロットや要素**:
– 箱（IQR：第1四分位数から第3四分位数）は、各WEIタイプのスコア分布の主な部分を示しています。
– 線（最小値から最大値まで）は、全体の変動範囲を示します。
– 色の違いは視覚的な対比を強調する役割を果たしており、各WEIの分布の違いを直感的に理解しやすくしています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– このグラフには時系列の要素は含まれていないため、時系列データ間の関係性は分析できません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各WEIタイプ間のスコア範囲は、近い水準にあるものが多く、特定のWEIタイプに対する偏りは見られません。
– 社会的なWEIが他よりも狭い範囲で密集する傾向があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 直感的には、個人レベルでのスコアが多様であり、エネルギー管理の観点で個人レベルの差異が大きいことを示唆しています。
– ビジネスや社会への影響として、電力管理の政策や施策において、社会的公平性や個人の経済的背景を考慮する必要性が示されています。
– 特に、外れ値の監視や改善が必要である可能性が高く、政策決定者にとっては特定のWEIスコア範囲外のケースを重点的に調査することが重要になるでしょう。
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:
電力カテゴリーのWEI構成要素に関する主成分分析（PCA）のグラフを分析します。
1. **トレンド**:
– 主成分分析（PCA）はデータの変動を捉えるためのもので、時系列のトレンドを直接示すものではありませんが、主成分1と主成分2の分布から、データが複数の異なる方向に広がっており、特定のパターンに偏っていないことが読み取れます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ上のデータポイントの配置により、一部の点が他の点群からやや離れており、これが外れ値や異常な変動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**:
– 点の位置は、主成分1と主成分2におけるデータの分散の程度を示しています。主成分1の寄与率が高いため、横軸方向の分散がデータの特徴をより多く説明しています。
– 色や密度の情報がこのプロットには含まれていません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– PCA自体は時系列データの関係性を直接示すものではありませんが、データを低次元に圧縮することで相関のパターンを示します。主成分上での距離がデータ間の相関を示唆します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 主成分1と主成分2の分布から、一部のデータが他よりも高い相関を持つ可能性があります。特に主成分1方向への広がりが見られることから、全体のバラつきはこの軸上で大きくなっています。
6. **洞察と影響**:
– この分析は、電力データにおける特性や変動要因を特定し、それらの相関や重要度を理解するために有用です。エネルギー管理や効率性向上に向けた課題と対策を検討する際の手がかりとなります。
– 実際の操作や改善策を適用する際、これらの主成分に対応する実際の変数や要因を特定することが重要です。この情報は、例えば、エネルギー供給の安定化や予測可能性の向上に貢献す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。