📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データ分析結果
#### 1. 時系列推移
– **総合WEIスコア**は、初期の0.625から最終的には0.775まで上昇しており、全体的に上昇トレンドが示されています。特に7月1日から7月3日までの間に一部下降がありますが、最終的な上昇は明確です。
– **個人WEI平均**も、初期値0.625から0.775へと最終的に増加しています。同様に、上昇傾向が見られ、途中で小さな変動があります。
– **社会WEI平均**においても、0.625から0.775までの上昇が見られます。ここでも安定した増加傾向が観察されます。
#### 2. 異常値
– 提供されたデータには、明確な異常値は検出されていません。全体的にスムーズな変動が確認されています。
#### 3. 季節性・トレンド・残差（STL分解）
– **長期トレンド**は全体的な上昇傾向を示しており、社会インフラや持続可能性の向上が一因の可能性があります。
– **季節性**は短期間のデータでは明確ではありませんが、観測される変動は一貫しています。
– **残差**として説明不能な変動は少なく、データは比較的一貫しているようです。
#### 4. 項目間の相関
– 経済的余裕、健康状態、持続可能性と自治性は他の要素と比較的高い相関を持っている可能性があります。特に個人と社会の健康状態や経済的安定は相互に関連している可能性があります。
– WEIのサブカテゴリ間のヒートマップがあれば、さらに強弱が明確になり、改善の重点項目が見つけられるでしょう。
#### 5. データ分布
– 箱ひげ図によると、多くのWEI項目では0.65から0.8の範囲で安定した中央値がありますが、いくつかの度合いでばらつきが観察されます。特に経済的余裕や健康状態のスコアの変動は、全体のWEIの短期的な変動に寄与している可能性があります。
#### 6. 主要な構成要素 (PCA)
– PCA分析において、第1主成分 (PC1) は0.63の寄与率を持ち、観測された変動の大部分を説明します。これは、全体のスコアに大きく影響を与える社会的および個人の要因が絡み合っていることを示唆しています。
– 第2主成分 (PC2) は0.19の寄与率を持ち、特定の要素による違いを少なからず説明可能であることを示しています。
### 総括
総合的に見て、WEIは提供された短期間において一貫して上昇傾向にあります。この傾向は、経済的余裕や社会的持続可能性の改善に起因する可能性があり、それが個人と社会の両方の平均スコアにわずかに寄与していることが考えられます。さらに、WEIにおける全体的な上昇は、社会インフラと教育機会の向上や社会的公正さを反映しているかもしれません。今後の分析では、季節性要因や一定の日付における個別スコアの変動をより長期的データで観察し、さらなる深掘りを行うことでより詳細な動機や背景が明らかになるでしょう。
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:
このグラフでは、電力カテゴリにおける総合WEIスコアの時系列データが示されています。以下に、視覚的な特徴とそこから得られる洞察について説明します。
1. **トレンド**:
– グラフ上、実績データ（青色のプロット）は最初の期間に集中しており、その後、予測データのみが表示されています。
– 実績データのWEIスコアはおおむね0.6から0.8の間でやや上昇傾向に見えますが、かなり短期間に留まっています。
– 予測データは、水色（線形回帰）、紫色（ランダムフォレスト回帰）、赤色のプロット（決定木回帰）で異なる回帰モデルによって示されており、急激な変動がない穏やかな上昇トレンドになっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データに外れ値や急激な変動は特に見られませんが、予測データが大きくばらついている可能性があります。
– 特にランダムフォレスト回帰と線形回帰モデルの予測結果は比較的安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の点は実績データを示し、実際のWEIスコアを表しています。
– 色付きのラインとプロットは異なる予測モデルの結果を示し、未来のWEIスコアを予測しています。
– 灰色の帯は予測の不確実性を示しており、信頼区間を描写しています。
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間に大きなギャップがありますが、予測データ同士は概ね整合的であり、異なるモデルによる予測結果が大きく異なることはないようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データからはっきりとした周期性や相関パターンは見受けられません。
– モデル間での予測値の分布は一致しており、複数の方法で裏付けられた高い予測信頼性を示しています。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– 電力カテゴリのWEIスコアが安定しており、かつ予測が楽観的であることから、電力供給に関連するパフォーマンスや効率が徐々に向上している可能性があります。
– 安定したスコアの維持は、エネルギー効率の向上や持続可能性の確保に対する好影響を示唆しており、エネルギー関連のビジネスや政策においては楽観的な要素となるでしょう。
このグラフからは、電力部門における今後の安定的な成長の可能性を見て取ることができ、さまざまな戦略的アプローチの根拠となり得ます。
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、以下のような洞察を得られます。
1. **トレンド**:
– 初期のデータポイント（青）は約0.6からスタートし、急上昇しています。その後は横ばいに推移し、その後のデータは大きく右に跳んでいます。
– 予測データ（緑、ピンク、紺線）はそれぞれ異なるモデルで示されており、直線、線形回帰、ランダムフォレスト回帰の予測がありますが、実績から離れているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータの急激な上昇と、その後の予測データ群との広い間隔が目立ちます。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青の点：実績データを示しています。
– 赤の「X」：予測値ですが、実績と大きく異なっています。
– 緑の点：前年の同期間を示しており、将来的な予測においての基準点として参考になります。
– 線と色違いの予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）それぞれが異なる予測モデルの予測結果を示しています。
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（特に前年のデータ）との関係は、予測の精度を確認するための重要な要素です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データに対する予測の乖離が大きいため、モデルの改善が必要かもしれません。特に、実績データの急激な変動に対して予測が追随していない点が問題といえます。
6. **ビジネスや社会への影響**:
– 実績と予測の乖離は、電力需要予測に影響を与え、供給計画に大きく関わる可能性があります。モデルの改善が求められる一方で、急激な変動がなぜ起こったのかを理解し、それが予測改善につながる洞察を得る必要があります。このようなギャップは、リソースの無駄遣いや不適切な供給によるコスト増大などの問題を引き起こすリスクがあります。
このグラフから得られる直感として、実績データの急激な上昇が注目点であり、今後の予測精度向上のためのキーとなるでしょう。
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:
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**:
– 初期のデータポイント（青色の実績）が急上昇していますが、そこからすぐに横ばいになる傾向が観察されます。
– その後、長期間データが欠如し、再び後半に予測（緑色の前年度比較と異なる予測モデル）に戻っています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に明確な外れ値は見られませんが、最初のデータポイント群と後半の予測データ群の間に大きなギャップがあり、この期間に変動があった可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色は実績データを示し、過去のパフォーマンスを表しています。
– 緑の丸は前年のAIによる比較で、予測の信頼性の一つとして評価されます。
– ピンクや薄紫の線は異なる予測手法（ランダムフォレスト、線形回帰、決定木回帰）に基づいており、それぞれの予測の異なる視点を示しています。
4. **時系列データの関係性**:
– 実績データと予測データの間に直接的な関連性は見られませんが、異なる予測モデルが近い数値を示していることから、全体としての趨勢を反映していると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データの開始時点での急上昇と、その後の予測データの一貫性が高いため、全体としての相関は高いと考えられます。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 初期の急上昇は何らかのポジティブな要因による成長を示唆します。
– 長期にわたって欠如しているデータ期間は、ビジネスや社会的原因による大きな変動や予期しないイベントがあった可能性があります。
– 予測が一貫しているため、今後の安定した成長が見込まれ、事業計画の策定やリソースの配分に活用できるでしょう。
このグラフからは、過去の大きな変動を踏まえた上で、未来に向けたデータ駆動型の戦略を立てることが有効であると感じられます。
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:
以下の観察を述べます。
1. **トレンド**
– 全体のトレンドとしては、初期に一度上昇した後、急激に安定を示し、その後363日目付近に急落しています。散布図には特に周期的変動は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期における急激な上昇が見られ、その後は急激な安定状態に移行しています。
– 分布の後半で急激に低下している部分があります。
3. **各プロットや要素**
– 青いプロットは実績値を示し、0.8から1の範囲で安定しています。
– 緑色のプロットは前年との比較を示し、2026年には0.6付近で再度観察されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値と予測値に大きな差異は見受けられず、実績値は比較的高い位置で安定しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の予測値の範囲は非常に広く、実績値との間に初期にはずれがあった可能性を示唆しています。
6. **直感的な解釈と影響**
– 初期の動きから、WEIスコアは新しい取り組みや製品の市場投入のようなイベントに対する反応を反映している可能性があります。
– 後半での急激に低い予測は、経済的に不利なイベントまたは政策変更の影響を示唆しているかもしれません。
– 電力カテゴリーへの影響として、WEIの変動が消費者の支出能力や意欲に影響を及ぼす可能性があります。これにより電力消費が間接的に変化するかもしれません。
ビジネスや社会への影響として、電力需要の見通しや政策変更を基にした戦略的プランニングが重要です。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **全体のトレンド**: データの初期段階では若干の上昇が見られますが、その後、急激な変動はありません。
– **周期性**: 特に周期的な変動は見られません。
### 2. 外れ値や急激な変動
– アウトライヤーや急激な変動は特に見当たりませんが、期間中に予測モデルごとの変動がわずかに異なります。
### 3. 各プロットや要素
– **実績（青い点）**: 実際のWEIスコアを示しており、一定の範囲に収まっています。
– **予測（赤いバツ）**: 予測されたスコアであり、実績と比較するとほぼ一致しています。
– **昨年（緑の点）**: 前年の同時期との比較で、スコアは多少上昇していることが示唆されています。
– **予測の下振れさ範囲（グレーの範囲）**: この範囲は限られており、予測の精度が高いことを示しています。
– **異なる予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）**:
– すべての手法が類似した予測を行っており、特定の手法が他よりも優れているという証拠は見受けられません。
### 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非常に近接しており、高い予測精度を示しています。異なるアプローチ間での予測結果の違いはほとんどなく、整合性があります。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績と予測の間の相関は高いと考えられ、予測精度の高さを示しています。
### 6. 直感的な感覚と社会への影響
– **直感的に感じること**: データの安定性と予測の信頼性を感じることができるでしょう。特に異なるモデルが同様の予測をしている点から、システムの信頼性が伺えます。
– **ビジネスや社会への影響**: 高い予測精度と安定性は、健康状態のモニタリングや管理において安心感を与え、市場や医療の持続可能性を高めるかもしれません。安定したWEIスコアは、個人または組織が電力消費に伴う健康への影響を管理できていることを意味しています。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– **実績データ（青い点）**: 初期に急上昇し、その後安定しています。長期的な周期性やトレンドは見えません。
– **予測ライン（灰色、青、緑、紫）**: 異なる予測モデルに基づいていますが、初期の実績データに密着して上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフ内に明確な外れ値は見当たりません。しかし、初期段階での急激な変動があります。この変動が短期間で収束しているため、最初の数日間で重要な出来事があった可能性が考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**
– **実績データ（青い点）**: 過去の実績を示しており、個人の心理的ストレススコアの履歴を表しています。
– **予測（赤い「X」）および比較（緑の点）**: 未来のデータに対応しています。
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が初期状態で一致していることが強調されており、モデルの初期設定が実績を基にしているため、予測が短期的には実績を反映していることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 上昇後の一定期間、実績データと予測データが一致しており、高い相関を示す。分布は全体的に一貫しており、突発的な異常は見られません。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**
– **心理的ストレスの管理**: 初期の急激なストレス増加があり、それが早期に緩和される必要があることを示唆しています。企業としては、社員のストレスや心理的健康管理体制が肝要であることを理解するためのデータとして活用可能です。
– **電力業界の特殊性**: 例年と比較して予測がどのように異なるかを長期的に見極めることで、業界全体の動向や個人の心理健康が電力供給にどう影響を受けるのかを分析する手がかりとなります。
全体として、このグラフは初期の急変動を示唆し、その後の安定性や予測の信頼性の評価に使えると考えられます。
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:
### トレンド
– グラフのデータポイントは主に二つの期間に分かれています。
– 初めの数箇月では「実績（実績AI）」が0.6付近で安定している様子が見られます。
– 終盤のデータでは、「前年（比較AI）」が成長しているかのように見えますが、明らかなトレンドの変化は見られません。
### 外れ値や急激な変動
– 現在のデータには顕著な外れ値や急激な変動は見られません。
### 各プロットや要素
– **実績（実績AI）**: 青の点で示されており、開始時に少しばらつきがあるものの、一定の安定したスコアを持っています。
– **前年（比較AI）**: 緑の点として示されており、期間の終わりに出現しています。
– **予測（線形回帰や決定木回帰など）**: 現在のグラフでは線形回帰や決定木回帰の表示がない。
### 複数の時系列データの関係性
– 「実績」と「前年」のデータには現在直接的な相関は示されていませんが、将来的な比較研究に役立つ可能性があります。
### 相関関係や分布の特徴
– データの分布は特に一様であり、密度が高い場所は初期部分に集中しています。
### 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
– グラフからは、「実績AI」により一定のレベルで民主的な電力供給に関する安定性が感じられます。
– ビジネス的には、長期間にわたり安定したスコアを維持することは顧客信頼を築く上で重要です。
– 将来のデータが示唆する透明性や改善の余地を見極めることで、より効率的なエネルギー管理が可能になるでしょう。
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
#### 1. トレンド
– 実績（青いプロット）は、始めにやや上昇していますが、すぐに一定の値に収束しているようです。短期間での安定化が特徴的です。
– 予測（特に線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の線）は、実績データとほぼ水平に推移しています。
#### 2. 外れ値や急激な変動
– 実績データには大きな外れ値や急激な変動は見られません。安定しています。
#### 3. 各プロットや要素
– 実績（青いプロット）は過去の実測値です。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測線は、それぞれ異なるモデルによる予測結果を示しています。これらの線は、お互いに重なり合っており、予測が似通っていることを示唆しています。
– 予測の下限はグレーの範囲で示されています。これは不確実性の範囲を表していますが、非常に狭い範囲内であり、予測の信頼性が高い可能性があります。
#### 4. 複数の時系列データの関係性
– 各予測モデルが実績データを反映して類似した予測を行っているため、モデル間の関係性が強いように見られます。
#### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績と各予測モデルとの間に強い相関が見られます。特に、実績データが予測と非常に類似した動きをしていることから、電力領域の公平性や公正さのスコアが予測可能な領域にあることがわかります。
#### 6. 人間が感じる直感や社会への影響
– グラフ全体から見て、電力カテゴリのWEIスコアは安定しており、予測が信頼できることが示唆されています。これは、電力供給における公平性や公正さが保たれていることを意味するかもしれません。
– ビジネスや社会への影響として、電力供給の公平性が高く安定していることで、サステナビリティやコーポレートガバナンスの視点からもポジティブな評価を受ける可能性があります。
今後のデータの推移を注視しつつ、持続的な改善を目指すことが望ましいでしょう。
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:
このグラフについての分析を提供します。
1. **トレンド**
– 右側の実績データ（青い点）は7月からあまり変動がない状態で高いスコアを示しています。
– 中間および後半には予測データがあります。これが周期的な変動を示しているかどうかは分かりにくいですが、特定のパターンが見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に目立った外れ値や急激な変動は見られません。ただし、一部の予測手法（ランダムフォレスト回帰）が他と異なる挙動を示しています。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績データを示しており、かなり高いWEIスコアを維持しています。
– 緑の点は前年のスコアを示しており、将来的な予測は前年に近づくことを示唆しています。
– 予測の種類が異なる手法で示されており、それぞれ異なるアプローチによる予測が比較できます。
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には一定の関連性がありますが、予測モデルごとの差異が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 複数の予測手法の結果が重なる部分もありますが、明確な相関関係は視覚的には不明です。
6. **直感的な洞察と影響**
– 現状は安定したパフォーマンスを維持していますが、将来的には予測によれば変動があり得ます。
– エネルギーの持続可能性と自治性が高まる可能性があり、これは地域やコミュニティにとっての利便性向上や環境貢献を示唆します。
このデータを基に、エネルギー政策の持続可能性を強化し、モデル改善に役立てることが求められるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 左側（2025年中頃）では、スコアは高い位置（0.8以上）で安定しています。その後データは急になくなります。
– 右側（2026年中頃）には比較AIの予測が集まり、そのスコアはやや高い位置（0.8前後）にあります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 急激な変動があるのはデータが消えるタイミングで、明確な外れ値は表示されていません。
– 最初のデータは一定していますが、突然終了し、その後予測データが再び始まります。
3. **各プロットや要素の意味**
– **青色の点**: 実績のデータを示しています。
– **灰色の線**: 実績データの下振れ可能性範囲を示しています。
– **赤色のX**: 予測が存在することを示していますが、明示的にプロット上は示されていません。
– **緑色の点**: 比較AIのデータです。
– **紫色の線**: ランダムフォレスト回帰の予測を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 最初の実績データ（青い点）と最後の予測データ（緑の点）がかなり離れており、予測が一時的に途絶えています。この区切りは興味深く、データの取得やモデリングに関する問題の可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 明示的な相関があるデータは現れていませんが、実績データは常に高いスコアを示しています。しかし、予測データはそれに対して若干の変動が見られます。
6. **直感的な洞察と影響**
– グラフからは、初期のスコアの高さが電力カテゴリの社会基盤や教育機会におけるパフォーマンスの良好さを示していると読むことができます。
– また、データの途中での欠損は、データ収集やモデリングにおいて改善の余地があることを示唆しています。これがビジネスに与える影響として、より正確な予測と安定したデータ供給の必要性が挙げられます。
これらの分析は、データの補完や新しいアプローチを模索する必要性を促すものであり、社会やビジネスにおいて効果的な戦略を立てる助けとなるでしょう。
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**:
– グラフの左側では、実績（青色プロット）は一定の範囲内に留まっているように見えますが、予測（紫色線および他の予測線）では少しずつ上昇しています。
– 右側で、前年（緑色プロット）はやや高いWEIスコアを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 目立った外れ値は見られず、実績値は比較的安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色のプロットは過去の実績を示し、他の色の線は異なる予測手法による将来の予測を示しているようです。
– 緑色のプロットは前年の数値を示し、比較のために用いられます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測の間には一定の相関があり、時間の経過につれて予測が実績を基にして上昇傾向を描いている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 予測手法の結果は相互に近い値を示しており、各手法の予測間に相関があることを示唆しています。
6. **直感的な洞察およびビジネス・社会への影響**:
– グラフからは、電力カテゴリにおけるWEI（共生・多様性・自由の保障）スコアの向上が見込まれていることが伺えます。
– ビジネスや社会においては、今後も政策や取り組みを通してスコアを維持・向上する努力が必要であり、改善が見込まれることはポジティブな影響をもたらす可能性があります。
– 安定したスコアの推移は、持続可能な社会の実現に向けた一定の評価が与えられることを示しているかもしれません。
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:
以下にグラフの分析を行います。
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**
– 日毎のデータが縦にまとめられているので、日を追っての周期性やトレンドは読み取れません。しかし、時間帯ごとに異なるパターンが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 下部の19時台には他の時間帯と比較して低い値が見えます。この時間帯が外れ値として注目できます。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**
– 色の濃淡がWEIスコアの高さを示しています。黄色や緑は比較的高いスコア（0.71以上）を示し、青や紫の部分は低いスコアを示しています。
– 時間帯によるスコアの違いを示しており、8時と16時の間でスコアが高い傾向があります。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**
– 日ごとに異なる色の分布が見られるため、日時による変動も影響している可能性がありますが、詳細なパターンは見えません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 時間帯によるスコアの変動が顕著で、特に19時は大きく低下しています。これはピークシフトや需要の変動に関連す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**
– 特定の時間帯における電力需要または供給の不均衡が示唆されます。特に19時以降のスコアの低さは、夕方から夜にかけての電力需要が高まっていることを示している可能性があります。これにより、電力供給の効率化やピークシフトの施策が必要となるかもしれません。
– 制度改革やエネルギー効率向上のための対策を講じることで、このような変動を軽減できる可能性があります。
総合的に見て、電力の需要パターンが時間帯ごとにどのように変動するかを把握し、適切な対策をとることで社会全体の電力消費を最適化するための手がかりが得られます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– ヒートマップには日付ごとの時間軸が表示され、各セルは特定の日時における平均WEIスコアを示しています。
– 明確な長期トレンドは視覚的には捉えにくく、短期間（3日間）のみ表示されているため、上昇や下降のトレンドを特定するのは難しいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月1日の19時に、最も低いスコアを示す濃い紫色のセルがあります。
– 逆に、7月2日の16時には最も高いスコアを示す黄色のセルがあります。この急激なスコアの変動は特に注目すべきです。
3. **各プロットや要素の示す意味**
– 色の濃淡はWEIスコアの高さを示しています。濃い紫色は低いスコア、黄色は高いスコアを示します。
– ヒートマップは特定の時間帯における変動を直感的に把握するのに役立ちます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 短期間かつ限られたデータ（3日間のみ）のため、顕著な関係性や周期性を分析するのは難しいです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 7月1日から7月3日にかけての分布を見る限り、各時間帯のスコアは一貫しておらず、不規則に変動しているように見えます。
6. **直感的な洞察および影響**
– このヒートマップから、人々や企業は特定の時間帯や日付における電力使用における効率性や問題点を直感的に把握できます。
– 7月2日の16時に高いスコアがあるため、この時間帯における電力の使用または効率性が特に優れていた可能性があります。逆に7月1日の19時は問題があったのかもしれません。
– この情報は電力供給の最適化や、ピーク時の対策に役立つ可能性があります。
このヒートマップをより深く分析するためには、より長期間のデータや他の変数との相関を検討することが重要です。
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、時間（時、日付）に対して社会WEI平均スコアの変化を視覚化しています。グラフを分析すると、以下の洞察を得ることができます。
1. **トレンド**:
– 時間ごとの変化は明示されていないが、色の変化を見ると特定の日付や時間に異なるスコアがあることがわかる。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 色の明度が極端に異なる部分が外れ値や急激な変動を示唆している。特に、紫（低スコア）から黄色（高スコア）への変化が顕著である。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 色のスケール（カラーリスト）から、紫は低いスコア、黄色は高いスコアを示している。明るい部分は高い社会的なWEI平均スコアを示しており、暗い部分は低いスコアを示す。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間の進行と共に、色が変わっていく様子から異なる時間帯でのスコア変動が見られる。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間や日付によるスコアの変動は、何らかの周期性や外部要因による影響の可能性を示唆する。
6. **直感的な感覚とビジネスや社会への影響**:
– 一部の時間帯や日付で高いスコアの領域があることは、ピーク時間や特定のイベント時に電力の需要や供給が急増している可能性を示す。
– ビジネス的には、このようなデータは電力供給の計画に活用されることで、効率的な資源配分が可能になる。
– 社会においては、持続可能なエネルギー管理のための指標としての役割を果たす。
このヒートマップは、傾向や異常を視覚的に認識するための強力なツールであり、電力関連の分析に役立ちます。
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、各WEI項目間の相関関係を示しています。次に、それぞれの視点から考察します。
1. **トレンド**:
– ヒートマップ自体がトレンドを示すものではありませんが、相関が高い項目間でのトレンドは同様の動きをする可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 個々の相関は極端な値を示していませんが、「個人WEI（自由度と自治）」と「社会WEI（公正性・公正さ）」の間に低い相関（0.20）が観察されます。これは他の比較的高い相関と異なり特筆すべき点かもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色は相関係数の大きさを示しており、赤が相関の強さを、青が低さを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各WEI項目は相関しており、特に「社会WEI（持続可能性と自治性）」「社会WEI（社会経済：教育機会）」は「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」と高い相関を示しています（0.87, 0.86）。これは関連性の強い動きを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「総合WEI」はほぼ全ての項目と強い相関を示していますが、「個人WEI（自由度と自治）」との関連性は比較的低い（0.45）です。
6. **洞察と影響**:
– 高い相関は、特定の社会的および経済的要因が一緒に動く可能性を示唆しています。例えば、教育機会が向上すると持続可能性や自治性のスコアも向上する傾向があります。
– 自由度や自治が低いことと他の社会的指標との関連性の低さは、社会制度の改善余地を示す可能性があります。ビジネスや政策決定においては、これらの低相関の改善が全体的なWEI向上に寄与する可能性があります。
全体として、このヒートマップからは、社会経済的な施策が広範囲に影響を及ぼす可能性があり、特定の要因改善が複数分野に波及することが直感的に理解できます。
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:
以下に、この箱ひげ図の分析を示します。
1. **トレンド**:
– 全体として、WEIスコアの中央値は各カテゴリで比較的安定しており、明確な上昇または下降トレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 多くのカテゴリで外れ値が見られます。特に「個人WEI（自由度と自治）」や「社会WEI（公平性・公正さ）」には複数の外れ値が存在し、個別の異常なスコアがあることを示しています。
– 「社会WEI（共生・多様性・自由の推進）」は外れ値が少なく、分布が狭くまとまっています。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 箱（四角の部分）が示すのはデータの四分位範囲（IQR）で、ヒゲが伸びる範囲は最小値から最大値を示しています。この範囲から外れたデータが外れ値としてプロットされています。
– 色の違いは、各カテゴリが異なることを示す視覚的な手助けとなりますが、特定の意味や順序は示されていないようです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 関係が見られる点は特にありませんが、各カテゴリ間の中央値やIQRの比較が可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各カテゴリ間に明示的な相関関係は示されていませんが、個々のWEIは異なる観点を評価するため、相互に補完的な情報を提供している可能性があります。
– 分布は多様で、幅広く広がっているものから、集中しているものまであります。
6. **直感的な印象と影響**:
– 人々は、このWEIスコアの分布を見て、異なるカテゴリのスコアの変動を比較することで、それぞれの領域での安定性や変動性を直感的に把握できます。
– ビジネスや社会への影響としては、特定のWEIカテゴリにおける低スコアや変動の大きさが改善の必要性を示唆する可能性があります。
– 外れ値の頻度が高いカテゴリは、政策的対応やさらなる調査の必要性があるかもしれません。
この分析を元に、具体的なアクションやさらなる調査が求められることがあります。
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、電力カテゴリに関するデータの主成分分析（PCA）の結果を示しています。それぞれのプロットはデータの主成分を表しており、データのばらつきやパターンを視覚的に示しています。
1. **トレンド**:
– グラフ全体がばらついており、特定の方向への一貫したトレンド（上昇、下降）は見られません。
– 特定の周期性についても、この2次元プロットの中では直接的に観察することは難しいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのプロットが他の点から離れて配置されていることが観察できます。特に、右上のプロットは他から距離があるため、外れ値の可能性があります。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 各プロットは電力データの異なる観測を示し、第1主成分と第2主成分の組み合わせに基づいて配置されています。
– 第1主成分（寄与率0.63）は、データの60%以上の情報を保持し、第2主成分（寄与率0.19）は追加の情報を提供しています。
4. **複数の時系列データ間の関係性**:
– このプロットでは各観測が別個に描かれているため、時系列としての視点は取得できません。ただし、異なる観測間の関連性やグルーピングのパターンを大まかに視覚化できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 分布に大きな偏りやクラスターは見られませんが、左右および上下に広がる形で観測値が散在していることから、多様なパターンが存在することが予測されます。
6. **直感的なインサイトと影響**:
– このPCAの結果から、人々は電力データの内在的な多様性と潜在的な外れ値に気付くかもしれません。中でも外れ値は、電力使用の異常や管理の機会を示す可能性があるため、さらなる調査が推奨されます。
– ビジネスや社会的影響として、特異な動きや異常を早期に発見することで、電力供給の効率化や安定性向上のための措置を講じることが期待されます。これは特に、電力消費の変動が大きな産業にとって有用です。
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。