📊 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スコアの動向**:
– 全体的に、総合WEIスコアの推移は0.625から始まり、0.7を超え、最終的には0.75付近まで上昇しています。この数日のデータでは顕著な上昇トレンドが確認できます。
– 特に7月2日から3日にかけて、総合WEIスコアが急激に上昇。最大で0.775に達しました。
– **個人平均、社会平均について**:
– 個人WEI平均は0.625から0.775まで変動し、社会WEI平均はさらに高い0.8125を記録するなど社会的な向上が顕著です。
#### 2. **異常値**
– 提供されたデータの中で、特定の異常値は検出されていません。
– 周囲の変動に比して急激な変化は無いものの、各スコアの短期間での上昇が目立ちます。
#### 3. **季節性・トレンド・残差**
– **トレンド成分**:
– 緩やかな上昇トレンドが見られます。短期間のデータから季節性を明確に特定するのは難しいですが、外部的要因（例: 政策変更、社会イベントなど）があった可能性があります。
– **残差成分**:
– ランダムな変動は観測されておらず、安定的な推移が続いています。
#### 4. **項目間の相関**
– 相関ヒートマップからは、個々の項目間における相関の強弱を観察することで、社会的基盤や公平性に高い相関が見られます。
– 特に、「持続可能性と自治性」や「社会基盤・教育機会」は「社会WEI平均」に強い正の相関を示し、社会的向上が総合WEIスコアにも寄与していると推測されます。
#### 5. **データ分布**
– 各項目に関して、箱ひげ図を見ると、例えば個人の経済的余裕は0.65から0.85の間で比較的狭い範囲に収まっており、中央値が0.75と全体的に高い状態を示しています。
– 異常値は検出されていないため、分布も比較的均一で外れ値が存在しないことを示しています。
#### 6. **主要な構成要素 (PCA)**
– **PC1 (61%)**: データの大部分を説明しており、主要な構成要素として「持続可能性」、「教育機会」、「社会的公平性」が強く寄与しています。このことから、全体的なWEIスコアの改善は、これらの社会的要因によるものとみられます。
– **PC2 (20%)**: 残りの変動は標準的な個人要因（例えば、経済的余裕や健康状態）に寄与していると考えられ、個人の健康や自身の生活の安定性が追加的にスコアに影響を与えています。
### 結論
この分析により、社会的な要因、特に持続可能性と教育の推進が、全体の幸福度（WEI）向上に寄与している傾向が見受けられます。短期間のデータからの推測ではあるものの、強化すべきポイントとして持続可能性や教育の重要性が浮かび上がっています。31日分のデータが揃えば、より詳細なトレンド分析や季節性の特定が可能となるでしょう。
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:
以下に分析を示します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青丸）は2025年7月付近で観測され、概ね0.6から0.8の間で安定しています。
– 予測データ（予測AIの赤いX）は初期に見られますが、その後は同じ期間において大きな変動がないことを示唆しています。
– ランダムフォレスト回帰や決定木回帰による予測（ピンクと水色の線）は、実績の後に高いスコアを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ全体において、特段目立った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**:
– 青丸（実績）と緑の円（前年）は、過去と現在の傾向を比較するための視点を提供しています。
– 紫と水色の線（ランダムフォレストおよび決定木回帰）は異なる予測モデルによる将来的な予測値を示しており、これらも異なる期間において一貫した水準を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績および予測の間に見られる関係性から、将来的な予測は安定しているように見受けられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 基本的にすべての時系列は一貫して高いスコアを維持しており、特段の変動がないことが分かります。
6. **人間の直感とビジネス、社会への影響**:
– 統計的に安定したWEIスコアは、電力部門の信頼性向上やリスクの低下を示唆している可能性があります。
– 継続的に高いスコアを維持することは、電力供給の安定性を示し、ビジネス活動の計画やリスク管理においてポジティブな要因となります。
このグラフから、電力供給が安定的に管理されているという印象が与えられます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– グラフの左側において、実績（青色）が徐々に上昇しています。特に「ランダムフォレスト回帰」（ピンク色）が高く予測していることが確認できます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフの右側において、急激な変動がありますが、これは「予測（ランダムフォレスト回帰）」と「予測（決定木回帰）」の値が異常に高いからです。ここでの変動が外れ値と考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の点が実績を示しており、それに対してさまざまな予測モデルの結果が重ねられています。
– 「線形回帰」（緑色）と「決定木回帰」（水色）は、過去の実績と比較してやや低めの予測を行っています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と各予測モデルの関係性を見ると、「ランダムフォレスト回帰」は高めの値を予測する傾向があり、「決定木回帰」「線形回帰」は比較的実績に近い値を予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績からの予測には、予測モデルごとに違いがあります。特に外れ値にあたる部分で、相関の違いが明確です。
6. **直感的な洞察やビジネスへの影響**:
– ビジネスや社会的に見ると、「ランダムフォレスト回帰」が過剰に楽観的な予測をしている可能性があるため、慎重な判断が求められます。
– 実績に近い「線形回帰」や「決定木回帰」の結果を参考にすることで、より現実的な計画を立てることができるでしょう。これは特にリソース管理や戦略立案において重要です。
### まとめ
このグラフからは、異なる予測モデルがどのように実績と比較されるかを視覚的に理解することができ、各モデルの特性がどのように異なるかを把握することができます。この情報は、将来的な予測を行う際の重要な基盤となります。
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:
このグラフを分析すると、以下の視点が浮かび上がります。
1. **トレンド**:
– グラフの初期（左側）では、過去の実績データ（青い点）は比較的一定の範囲にあり、大きな変動は見られません。その後、急激な上昇が見られます。予測の線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）も横ばいから最初の急上昇を示していますが、しばらくすると予測のみが継続的な上昇を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 予測の範囲（グレーの影つき部分）に実績データがほぼ収まっています。他の線が示す範囲外に大きく離れたデータは見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績（青い点）は、観測された現実のデータです。予測（赤い×マーク）は、様々なモデルによる将来の予測です。緑の点は前年同月の比較データを示しており、年間の変化を視覚的に把握できます。
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、ランダムフォレスト）の間での大きな差異はなく、比較的似通った予測を示しています。これはデータの安定性やモデル間の整合性を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測は同様のパターンを示しており、比較的強い相関が伺えます。
6. **直感的な感想とビジネス・社会への影響**:
– 一見して、過去の実績ベースで電力の利用効率または供給が安定しており、近未来に向けて上昇トレンドが続く状況が見受けられます。このことから、予測に基づく資源管理や計画が可能であり、安定した電力供給が見込めます。ビジネスにとっては計画的なエネルギー使用が可能となり、コスト管理や効率化の機会となるでしょう。また、社会においても持続可能なエネルギー供給の見通しが示されているため、環境負荷軽減や社会的な貢献が期待されます。
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:
このグラフについて、以下の洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– グラフの左側において実績（青色の点）は安定しており、若干の上昇傾向が見られます。
– しかし、右側には予測値（緑色の点）があり、過去のデータとは明確に区分されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に外れ値や急激な変動は見られません。実績値は安定し、予測も一定の範囲に収まっています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の点は実績データで、過去の経済的余裕を示しています。
– 緑の点は予測データで、未来の傾向を示しています。
– 紫色と水色の線は異なる回帰モデルによる予測値を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測が直線的に繋がれているようには見えませんが、予測は過去の実績を基に上下限を設定しています。
– 横ばいの実績に対して、予測がどのように動くかは現在不明瞭です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測には直接の相関関係は見られませんが、予測値が一定の範囲に収まっていることから、比較的信頼性のある予測であることが示唆されます。
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**:
– 実績データが安定しており、予測がその延長線上にあることで、経済的余裕の指標が特に劇的な上下動を示していないことがわかります。
– 電力カテゴリにおける個人の経済的余裕が安定している場合、消費者の購買力の持続性が期待され、エネルギー関連のビジネスにおいて安定した需要が見込める可能性があります。
このグラフからは、主に安定した経済的状況を掴むことができ、予測が正確であれば将来に対する安心感が得られると考えられます。
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:
このグラフは、個人のWEI（健康状態）に関する時系列データを示しています。以下に視覚的な特徴とその洞察を挙げます。
1. **トレンド**:
– グラフの左側では、実績データ（青色）が2025年7月を中心に横ばいに近い状態が見られます。その後、予測されたデータ（紫色のライン）が急上昇しています。
– 2026年7月のデータは、前年同時期と比較するデータ（緑色のマーカー）が新たに表示されており、上昇トレンドを示す可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データと予測データの間に大きな変動はありませんが、予測される方法によって図示された範囲が異なっています。特に線形回帰や決定木回帰による予測は非常に近い値を示していますが、ランダムフォレスト回帰（紫色）は大きな上昇を予測しています。
3. **各プロットや要素**:
– 各プロットの色や形状（青い点、赤いバツ、緑の点など）は、それぞれ異なる手法や基準を表しています。これは、さまざまな分析手法による予測の違いを比較可能にしています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測手法間の違いが明瞭であり、ランダムフォレスト回帰が今後のスコアの増加を予測している点がユニークです。これに対し、線形回帰と決定木回帰はより保守的な予測を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 現時点では、各手法間の具体的な相関関係は明記されていませんが、ランダムフォレスト回帰の大幅な上昇は、異なるデータの分布やパターンを捉えた結果である可能性があります。
6. **直感的・ビジネス・社会的インパクト**:
– 直感的に、ランダムフォレスト回帰による高まりの予測は楽観的であり、何らかのポジティブな変化が予期されているのかもしれません。
– ビジネスや社会においては、高まる健康状態の予測は、個人の健康管理における新しい戦略の導入や、それに基づく新しいサービス開発の可能性を示唆しています。
この分析は、異なる予測手法を比較することで、将来の動向や影響をより包括的に理解するための第一歩となります。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– グラフは360日の期間ですが、実測データ（青色）は初期のごく短期間にしか存在しません。
– 実績データの後、予測データが複数の方法で示されています（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）。
– 全体的に見ると、早期には大きな変動があり、その後予測は安定していますが、期間全体のトレンドとしての上昇や下降は確認できません。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 初期の実績データでは、若干の上昇傾向がありますが、全体として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（実績AI）は実際の計測結果を示します。
– 赤色の点（予測AI）は将来的な予測値。
– 緑色の丸は前年の比較値。
– 灰色の線は予測の不確実性範囲。
– 各色の線は異なる予測モデルの結果を示し、それぞれのアルゴリズムに基づく予測が示されています。
### 4. 複数の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）が異なる期間で似たような値を示していますが、一貫性があるかの確認は困難です。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 初期の実績データではデータポイント間に明確な相関関係は示されていません。予測は全般的に一定の範囲内に収まっています。
### 6. 直感的インサイトおよびビジネス・社会への影響
– 人間が直感的に感じることとして、初期の不安定な状況から、より安定した予測へ移行しているという感覚があります。
– 電力関連における心理的ストレスの把握には初期段階が重要であり、その後の予測を通じてリスク管理が重要となります。
– ビジネス影響としては、初期データが限られているため、予測に基づく戦略の精度向上が求められます。予測モデルの選定やデータ収集の強化が鍵になるでしょう。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– グラフの初期にはデータポイントが密集していますが、全体としてどの予測モデルも上向きの傾向を示しています。特に、ランダムフォレスト回帰が顕著な上昇を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 予測(予測AI)は他の時系列とは異なり、”x”マークが数値的な範囲を外れています。これは外れ値に該当する可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 実績（実績AI）は青い点で示され、初期にのみ存在します。
– 前年の値（比数AI）は緑色の円で表され、後半に集中しています。
– 各回帰モデルは直線（線形回帰）、水色線（決定木回帰）、ピンクの線（ランダムフォレスト回帰）で示されています。それぞれの回帰モデルは、データの未来を異なる形で予想しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測モデルは異なる傾向を示しているが、全体的に実績よりも高い値を予測しています。特にランダムフォレスト回帰は他よりも急な上昇を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 年による比較は、昨年の値が周期的に変動している可能性を示唆しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人々は予測モデルの中でも信頼性や性能に基づいて選択肢を選ぶかもしれません。ランダムフォレスト回帰が他の予測よりも強い上昇を示しているため、その可能性が高くなります。
– ビジネスや社会においては、電力の自由度と自治に関連する指標（WEIスコア）が改善されつつあることは、政策の有効性や技術進歩を示すポジティブな兆候と捉えられるでしょう。
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:
以下はこのグラフから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は期間の初めに集中しており、0.6付近で横ばいです。
– 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）は、線形回帰以外は時が進むにつれWEIスコアが増加する傾向にあります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データにおいて、急激なスコア変動や外れ値は特に見られません。
– 予測の下限かさ範囲が見られますが、特に外れた予測もありません。
3. **プロットや要素の意味**:
– 各点は異なるAIモデルの予測結果を示しています。
– グレーの範囲は予測の下限範囲を示しており、予測値の信頼区間を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 現実の実績データは予測と比べて安定した水平線を描きます。
– 予測データはモデルにより変動し、将来的にWEIスコアの向上を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データには、予測モデルにより傾向の違いがあり、AIモデル選択による影響が反映されています。
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**:
– 実績データが安定している中、計測された予測ではスコアが上昇傾向にあるため、電力カテゴリでの公平性・公正さの改善が予測されると解釈できます。
– ビジネスや政策立案者にとって、モデルによる違いを理解し、最も現実的な予測を得ることで、より良い意思決定をサポートできるでしょう。
– 特定のモデル（ランダムフォレスト回帰）はより楽観的な予測を示しており、積極的な改善策を後押しするかもしれません。
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:
以下の点について分析します。
1. **トレンド**:
– グラフは評価日が2025年7月1日から始まり、2026年7月1日まで続いていますが、多くのデータポイントが集中しているのは最初の方のみで、後半はスコアの分布がありません。初期にはスコアが0.8から1.0の間で変動していることが見受けられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の時点では、実績値が比較的一定しています。ですが、後半のデータ（緑の「前年」）は離れた場所に表示され、トレンドから逸脱しているように見えます。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青色の●は「実績（実績AI）」、緑色の●は「前年（比較AI）」を示しています。
– 紫色の線が「予測（ランダムフォレスト回帰）」であり、直線が「予測（線形回帰）」、水色の線が「予測（決定木回帰）」をそれぞれ表します。
– 予測範囲が灰色で示されていますが、グラフの初期に限られています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績は初期に集中し、その後予測ラインは変動していますが、大部分の期間で予測および実データのギャップがあります。これにより持続的なパフォーマンスの推定が困難です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期に見られる実績データは予測テクニック（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）の予測と密接しており、一貫した分布が見られますが、その後のデータは異なっています。
6. **直感的な感想とビジネスや社会への影響**:
– このグラフから直感的に感じられるのは、時間が進むにつれ実績データが途絶えた後も予測に依存する構造です。エネルギー持続可能性の予測信頼性が問われるかもしれません。予測手法の選択とモデル精度の向上が必要でしょう。これが適切に解決されない場合、エネルギー管理や計画への影響が予測されます。
グラフが示す傾向と予測スコアの変動を考慮して、データの継続的なモニタリングとモデルの調整が社会的に重要です。このような分析を通じ、電力持続性の改善や新たなエネルギー政策の設計に寄与できるでしょう。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**:
– 初期（2025年7月）は、実績値が急速に上昇し、1.0付近で横ばいになっています。
– その後、予測データが半年後（2026年頃）に表示されており、WEIスコアが0.8から0.9の範囲で安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績値の急上昇は目立っていますが、急激な減少や外れ値は特に見られません。
3. **各プロットや要素**:
– **青色の実績プロット**は、実際のWEIスコアの実績値を示しています。
– **赤い×印の予測プロット**は今後の予測を示しており、決定木回帰とランダムフォレスト回帰の予測（紫と水色の線）が比較的高い精度で一致しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測モデル間（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）のバリエーションはあまり見られないことから、データに対して各モデルが類似した振る舞いをしています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値と予測値は類似した範囲に存在し、予測モデル全体での一貫性があることを示しています。
6. **直感的な印象と社会的影響**:
– 初期における急上昇は、エネルギー分野の社会基盤及び教育機会の急速な向上を示している可能性があります。
– その後の安定した予測は、既存の施策やインフラが維持されることを期待でき、持続可能な成長として捉えることができます。
– ビジネスや社会面では、電力インフラの充実が教育機会や社会全体の発展に重要な役割を果たしていることが浮き彫りになっています。この状況を維持し、改善するためには継続的な投資とモニタリングが必要です。
この分析の結果、電力インフラの発展が一定の成果を上げており、今後の持続可能性に重点を置いた取り組みが求められると考えられます。
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:
以下は、グラフの分析結果とその洞察です。
1. **トレンド**:
– グラフの左側に実績データ（青色のプロット）が集中しており、スコアは約0.6から0.7に上昇していることが分かります。それ以降、予測値（紫色の線、ピンク色の線、青い線）はそれぞれ異なる傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値や急激な変動は特に見当たりませんが、それぞれの予測手法が異なる方向性を示しているため、電力分野における社会WEIスコアの予測に不確実性があることが示唆されます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色のプロットは実際の実績値を示し、赤い「X」は予測値を示しています。
– 緑色のプロットは前年の比較データを示しており、恒常的な変動なしに安定しています。
– ラインや色の異なる予測は、それぞれ異なるモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）によるものです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる予測モデルが異なる未来の傾向を示していますが、全体として大きな上昇傾向はあまり見られないようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各モデルによる予測は実績データから大きく外れていないため、短期的には比較的信頼できるように見えます。
6. **直感的に感じることとビジネス・社会への影響**:
– 実績データが増加傾向であることから、電力分野における社会ウェルビーイングが向上している兆候があるように感じます。
– 異なる予測モデルが示す多様な未来の可能性を考慮に入れることで、電力供給や政策に対する柔軟な対応が求められる可能性があります。
このグラフは、電力分野における社会的影響を評価し、今後の予測を行うためのものであり、適切な政策や戦略計画に活用でき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:
このヒートマップについての分析は以下の通りです：
1. **トレンド**:
– 明確な周期性や長期間の傾向については、データのサンプルが少ないため判断が難しいですが、特定の時間帯（16時台、19時台）が他と比べて特異な特徴を持っています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 19時台の7月1日に非常に低いスコア（紫色）が見受けられます。他の日や時間帯に比べて著しく異なり、何らかの特異なイベントがあった可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色が濃いほどスコアが低く、明るいほどスコアが高いことを示しているようです。スケールバーを見ると、値は0.67から0.74の範囲に分布していることが分かります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各日の同じ時間帯における値の変動を見ることができます。特定の日付における16時台と19時台ではスコアに明確な差が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 同じ時間帯でのスコアの変動がありますが、短期間でのデータであるため、具体的な相関を判断するのは難しいです。
6. **直感的に感じることとビジネスや社会への影響**:
– 人間が直感的にこのグラフから受ける印象としては、特定の時間帯にエネルギーの使用に異常があることを示しています。特に19時台の低スコアは、ピーク時間帯での需要の急激な減少や供給の問題を示唆しているかもしれません。
– このような特異な変動は電力供給の最適化、異常検知、需要予測における重要な指標となり得ます。ビジネスや社会的観点では、エネルギーの効率的な利用やコスト削減に対する洞察が得られます。
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:
以下は、このヒートマップの分析です。
1. **トレンド**
– グラフ全体にわたる明確な上昇や下降のトレンドは視覚的には示されていませんが、色分布の濃淡が日ごとや時間ごとに異なっていることが確認できます。
– 特に、7月3日の16時台は明るい黄色が目立ち、他の時間帯に比べて数値が高いことを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月3日16時のセルが黄色く目立ち、これは他のデータポイントと比べると外れ値であると考えられます。この急激な変動は特定の要因によるものと推測できます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色のグラデーションはWEI平均スコアの大小を示しており、黄色はスコアが高く、紫色は低いことを示します。
– 時間帯と日付が軸として使われており、その組み合わせが異なるスコアを示しています。
4. **時系列データの関係性**
– 期間は360日ですが、示されているのは一部の日付（7月1日から7月4日）で、それぞれの色は各時間帯の比較として使われています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 時間帯によるスコアの変化が見られ、特に夕方の時間帯にスコアの変動が大きいようです。
6. **直感的洞察と影響**
– 見た目から、特定の日や時間での高いスコアは、電力利用のピークタイムや特定の出来事（気象条件や社会イベントなど）に関連する可能性があります。
– このような洞察は電力供給調整の計画や、エネルギー消費の効率化を目的とした対策に活用されると考えられます。
全体として、このヒートマップは日中の電力利用の変動を視覚的に示しており、効率的なエネルギー管理のための理解を深める手助けになるでしょう。
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:
グラフについて以下のように分析できます。
1. **トレンド**:
– ヒートマップで示されているデータは、時間帯ごとの色の変化によって視覚的なパターンを示しています。特に明確な周期性は見られませんが、色の濃淡が日によって異なるため、時間帯による変化が存在することを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 目立った外れ値は、色が極端に明るかったり暗かったりする部分です。この場合、7月1日の19時には暗い色が示されており、データのスコアが非常に低いことがわかります。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 色の変化はWEI平均スコアの異なるレベルを示しており、色が明るいほどスコアが高く、暗いほどスコアが低いことを意味します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– このヒートマップは同じ日の異なる時間帯の比較が主であり、時間帯間でのスコアの変動がわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 明確な相関関係は示されていませんが、日付によるスコア平均の差が存在するようです。
6. **直感的に感じることと社会・ビジネスへの影響**:
– 日中の特定の時間帯（例：7月3日の夕方）が他の日と比較して高いスコアを示しており、エネルギーの需要が変化する可能性があります。
– 特定の時間帯において効率的に電力を使用する戦略が必要かもしれません。
このヒートマップを元に、電力の使用パターンを分析し、効率的なエネルギー消費モデルを構築することが考えられます。このようなデータは業務の最適化やコスト削減に有効です。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– このグラフはヒートマップであり、時間的なトレンドは示していませんが、各項目間の相関を示しています。高い相関を示す項目同士は強い赤色で、一方で低い相関や負の相関は青色や薄い色で表示されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特定の外れ値や急激な変動はヒートマップでは視覚的に特定しにくいですが、負の相関を示す箇所は比較的異常なと見なせます。例えば、個人WEI（自由度と自治）と社会WEI（公平性・公正さ）は負の相関（-0.20）を示しています。
3. **要素の意味**
– 濃い赤色は高い正の相関を示し、例えば、総合WEIと社会WEI（持続可能性と自治性）は非常に強い相関（0.94）を示しています。同様に、社会WEI（社会基盤・教育機会）と社会WEI（共生・多様性・自由の保障）も高い相関（0.87）を示しています。
4. **時系列データの関係性**
– 時系列データではありませんが、WEIの各項目間で強い相関が見られるため、これらの要素が互いに影響し合っている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 個人と社会における異なるWEI間で多くの正の相関が見られ、特に個人の健康状態と全体のWEIが高い相関（0.76）を示しています。これは、個人の健康状態向上が全体的な幸福度向上に寄与する可能性を示唆しています。
6. **直感的な洞察、および社会的影響**
– グラフから直感的に感じられることとして、個人と社会のWEIが相互に関連し合っていることがうかがえます。このことは、個人の幸福やストレス管理が社会レベルでの公正性や持続可能性などに影響を与える可能性を示唆しています。したがって、個人の生活向上施策が社会全体の持続可能な発展に寄与する可能性が高いと考えられます。
このヒートマップは、電力関連のWEI項目であることから、電力供給や政策が個人および社会の幸福にどのように関連しているのかを理解するのに有効なツールとなります。
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:
この箱ひげ図は、電力カテゴリのWEIスコアがさまざまなタイプでどのように分布しているかを示しています。以下に、視覚的な特徴とその洞察を提供します。
1. **トレンド**：
– 全体的なトレンドは、特定の方向性を示す明確な変動は見受けられませんが、いくつかのWEIタイプで差異が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**：
– 各箱ひげ図の上部と下部に外れ値がいくつか見られます。特に「個人WEI（職業共感）」や「社会WEI（公正さ・公正さ）」で外れ値が顕著です。
– ボックスの長さが異なり、変動の大きさも変わっています。例えば、「個人WEI（職業共感）」は比較的短い箱で変動が少ない一方、他の要素は広い範囲での変動があります。
3. **各プロットや要素の意味**：
– 色分けにより、異なるWEIタイプが視覚的に区別されています。
– 中央の線は中央値を示しており、例えば「個人WEI（心理的ストレス）」は中央値が高いことを示しています。
4. **時系列データの関係性**：
– 時系列データというよりも、WEIスコアの分布の違いを示すための比較です。従って直接的な時系列関係はありません。
5. **相関関係や分布の特徴**：
– 各カテゴリー間での分布に大きな差がありますが、同一カテゴリ内ではおおむね一貫性があります。「個人WEI」と「社会WEI」カテゴリ内で分布の幅が異なります。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**：
– 一部のWEIスコアのばらつきが少ないことで、安定したパフォーマンスや評価を示しているかもしれません。一方で、外れ値の多さやばらつきの大きさが懸念される項目に対しては、より詳細な分析が必要です。
– 企業が自社のパフォーマンスを理解し、外れ値を減少させる戦略を考案するのに役立つ可能性があります。また、エネルギー効率の改善や、より公正かつ持続可能なエネルギー供給のための指標としても利用できるでしょう。
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:
このグラフは、電力カテゴリのデータに対する主成分分析（PCA）の結果を示しています。以下に視覚的な特徴とそこから得られる洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– PCAの結果なので、時系列トレンドというよりは、データの分布と特徴を主成分で表現したものです。第1主成分と第2主成分を使って、データの主な変動を捉えています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 明らかな外れ値はなく、データは比較的均等に散らばっています。
3. **各プロットや要素**:
– 各点は、元のデータセットに含まれるある日の電力消費や生成量を示していると考えられます。
– 第1主成分の寄与率が0.61と高く、この軸に沿った変動がデータの大半を説明しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– このグラフ自体は個々の時系列データではなく、それらの主成分による位置関係を示しています。第1主成分による影響が強いことから、全体の電力データの変動を大きく左右する要因がいくつか存在することが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データ点は第1主成分に向かって広がりを見せています。第2主成分の寄与率が0.20であるため、こちらの軸方向の変動はそれほど大きくありません。
6. **直感的なインサイトと影響**:
– 主成分分析から得られる構造は、ビジネスにおいて重要な変動要因を特定するのに役立ちます。
– 第1主成分が全体の61%を説明していることから、特定の変数や条件が全体の電力消費パターンに強く影響している可能性があります。これに基づいて効率的なエネルギー管理や予測が可能になるかもしれません。
– 将来的に効率的なエネルギー政策を策定する際に有益な情報を提供する可能性があります。
この分析の結果は、電力消費のパターンを理解し、効率的なリソース配分を行うための基礎となるでしょう。
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。
