📊 データ分析（GPT-4.1による）
このデータセットを基に、WEIスコアの変動とその背後にある可能性のある要因について分析します。
### 時系列推移
– **総合WEIスコア**のトレンドは、7月1日から7月4日にかけて若干の上昇を示しています。この間に数回の評価があり、最高スコアは7月3日に計測されています。
– **個人および社会のWEI平均**もそれぞれの指標で多少の変動はあるものの、全体的に上昇傾向が見られます。特に個人WEIは7月3日に最も高くなっています。
### 異常値
– 明らかに異常値は検出されていません。
### 季節性・トレンド・残差
– このデータの期間は短いため、STL分解による詳細な長期的なトレンドや季節性の評価には限界があります。しかし、短期間の上昇は、今後のトレンドの指標になる可能性があります。残差部分の評価は難しいですが、異常値がないことからデータは安定しています。
### 項目間の相関
– ある程度推測される項目間の相関は、社会基盤や持続可能性の高いスコアが社会WEIを引き上げていることです。特に持続可能性スコアは非常に高く、社会のスコアに大きく貢献しているようです。
### データ分布
– 各WEIスコアの箱ひげ図から、分布の幅は各チャネルによって異なりますが、経済、持続可能性、社会基盤などは全体的に高いスコアを示しています。ばらつきが大きくないため、スコアの安定性が示唆されます。
### 主要な構成要素 (PCA)
– PCAの結果、PC1が61%の寄与率を示していることから、WEIスコアの大部分の変動は主成分1で説明可能です。この要因には、経済的余裕や社会基盤が強く関連している可能性があります。PC2が20%で、これはより個人的な要因（例：心理的ストレスや健康状態）が影響を与えていると考えられます。
### おわりに
総合的なWEIスコアは、上昇の兆しを見せています。持続可能性と社会基盤が高いスコアを維持しており、全体のWEIスコアを押し上げている可能性があります。個人の経済状態の改善や、持続可能性の高い社会インフラストラクチャは、今後のWEIスコアを向上させ続けるための重要な要因となり得ます。データが安定していることから、今後の分析や政策決定においてこの傾向が続くことが期待されます。
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:
グラフを分析すると、以下のような洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– グラフの左側（開始時期）ではWEIスコアが0.6から始まって、その後わずかに上昇しています。
– 右側（終了時期）では、前後のデータがあるものの、実績が更新されていない期間があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績（青色の点）には急激な上下動は見られません。
– 「予測（ランダムフォレスト回帰）」と「予測（線形回帰）」の線が中盤で急激に上昇しているのは興味深い点です。
3. **各プロットや要素**:
– 各色の線は異なる予測モデルを表し、それぞれのモデルにより予測の傾向が多少異なることがわかります。
– 青（実績）、赤（予測）、緑（前年）、灰色（下振れ可能性）としてプロットされており、これらの関係が明確です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実際の実績と予測データの間にギャップが見られますが、予測精度の向上が必要かどうかの指針になります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと前年データの間に大きな違いがないことが見受けられますが、予測は異なる傾向を示す時期があるのが特徴です。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– トレンドや予測値の分析により、電力需要の将来の傾向を掴むことができ、戦略的計画の最適化に活用できます。
– ランダムフォレストによる予測が特に高い場合があるため、安定性や信頼性を評価することが重要です。
このグラフは、電力業界において需給バランスを調整する上での予測の重要性を示しています。また、異なるモデル間での予測の違いを理解し、適切な戦略を選択するための基礎情報として役立ちます。
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:
グラフの分析を行います。
1. **トレンド**:
– 時系列の初期段階で、いくつかのデータがあり、少し上昇していますが、その後、急にデータが途切れます。後半にまたデータが出現します。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に大きな外れ値や急激な変動は見られませんが、データの欠如から考えられる何らかのイベントが過去にあった可能性があります。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データ（実績AI）を示しています。
– 緑の点は前年との比較を示していますが、最初と最後の期間にのみデータがあります。
– 線や他の要素（紫、ピンク、シアン）で異なる予測モデルが示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる予測モデルが非常に近い値を示しているため、全体的にモデル間の相関が高いと考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測モデルの値は概ね近く、一貫性があります。
6. **直感的洞察と影響**:
– データの中断と再出現は、ビジネスや社会におけるイベントやシステムの変更があったことを示唆しています。
– 複数のモデルが使用されているため、電力需要の予測が重要視されています。この予測は、電力供給や需要調整に役立つ可能性があります。
補足情報や背景により詳細な分析が可能ですが、現状ではモデルの精度が高いことが示唆されます。
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:
### 分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフの左側にある散布図では、実績（青い点）のデータがやや下降またはフラットな傾向を示しています。
– 右側の予測期間では、同じ期間の異なる回帰手法による予測結果（紫、緑、赤の線や点）が描かれており、これらは相互に比較することで、それぞれの精度を確認できるようになっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に目立つ外れ値は見られません。ただし、急激な変化は予測期間の大幅な変動を示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– **青の点（実績）**: 実際のWEIスコアを示しています。
– **灰色の縦線（予測不確かさ範囲）**: 予測の信頼区間を示しており、予測の信頼性を見積もる手助けをしています。
– **緑の点（前年度）**: 前年度のデータとして、現時点の数値と比較するための基準を提供します。
– **カラフルな線（予測）**: 各回帰手法（線形、決定木、ランダムフォレスト）の予測を示し、手法間の違いを評価できます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 現実のデータ（青）と比較して予測データ（カラフルな線）の動向を見ることで、各モデルの予測能力を評価できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 現在提示されているデータだけでは明確な相関関係や特異な分布特性を掴むのは難しいが、複数の予測手法の結果が比較的一貫しているかどうかは注目ポイントです。
6. **人間的直感とビジネス・社会への洞察**
– 予測手法間の結果の一致度は、電力業界にとって重要な指標となり得ます。精度の高い予測モデルは、効率的な電力供給計画やリソース配分に貢献し、持続可能なエネルギー管理やコスト削減に繋がる可能性があります。
– 短期間に大きな変動が予測される場合、業界関係者はそれに基づくリスク管理戦略の策定が必要となります。
総じて、このグラフからは複数の予測手法によるデータの信頼性や、それぞれのモデルが示すマクロトレンドを評価することができ、ビジネスや政策決定に向けた有力なインサイトを提供します。
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:
## グラフの分析と洞察
### 1. トレンド
– **実績（青い点）**: グラフの左側に密集しており、特定の日付に集中しています。全体として横ばいです。
– **予測（薄紫の線）**: 2025年の初期データには若干の上昇が見られます。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 明確な外れ値は見られません。
– **急激な変動**: 予測データと実績データの間で大きな差異は見られません。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **青い点（実績）**: 実際のWEIスコアを示しています。
– **薄紫の線（ランダムフォレスト回帰）**: 予測の中でも顕著に上昇しています。
– **緑の点（前年）**: 前年のデータを示し、最近の予測と比較するのに有用です。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実績と複数の予測手法の間に微妙な相違がありますが、大きく乖離していないため、予測モデルが比較的一貫していることを示しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 各種予測のスコア範囲は同様で、過去の実績とも一致しているため、モデルに基づく予測は信頼性があると考えられます。
### 6. 人間が感じる直感とビジネス・社会への影響
– **直感**: 全体的に安定したWEIスコアの予測が期待できるため、需要と供給の安定性が想定されます。
– **影響**: 電力業界においては、経済的余裕の安定はビジネス計画の策定や資源配分の計画に寄与し、今後の市場戦略策定に重要な要素となるでしょう。
全体として、このグラフは経済的余裕の安定性を示し、過去のデータに基づいた一貫した予測により、今後の予測可能性が高いことを示しています。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフは主に左側にデータポイントが集中しています。
– 実績（青色点）は初期にやや上昇傾向があります。
– その後、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）はほぼ横ばいであることが示されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– データ内に顕著な外れ値や急激な変動は見られません。
3. **プロットや要素の意味**
– 赤い「×」は予測を示し、異なる回帰方法による予測がほぼ同一線上に並んでいます。
– 緑の丸は前年の比較であり、右端にまとめて表示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる回帰モデルの予測結果は互いに近似しており、予測結果の信頼性がある程度確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績とそれぞれの予測が相互に密接しており、一貫した傾向があります。
– 予測結果は実績と一致しているように見えます。
6. **直感的な洞察と影響**
– 健康状態のスコアが安定していることが示唆されており、特にこの期間中に劇的な変化がないことがわかります。
– ビジネスや社会への影響としては、これらの予測モデルが安定した精度を維持していることが確認でき、リスクの予測や管理に役立つ可能性があります。
この分析に基づき、今後の予測の信頼性や予測モデルの選択に対する安心感を得ることができると解釈されます。グラフ全体が安定しているため、健康状態の維持や管理がしっかりと行われていると考えられます。
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**
– グラフはおおまかに2つの時期に分かれています。最初の期間では実績が0.5〜0.6の範囲にあり、次に急上昇して1.0付近にまで達しています。予測のトレンドは、これに合わせて異なる回帰モデルが異なる傾向を示しており、ランダムフォレスト回帰が急激な上昇を予測しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 最初の実績データ（青）は安定していますが、後半で急激に変動しています。この上昇は、ストレススコアが大幅に上昇する可能性を示唆しています。
3. **プロットや要素の意味**
– 実績は青色のドットで示され、比較AIの値は緑色のドットで示されています。
– グレーの範囲は予測値の下限を示しており、その範囲内に実績が入っていることを表しています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の3つの予測モデルが異なる形で未来を予測しています。
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は、明確な変動の関係があります。各予測モデルは異なる視点からストレスの変動を捕らえています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績に対して各モデルがどの程度正確なのかを示すために、それぞれの予測の動きが重要です。モデル間の相関関係や予測の一致度が分析の鍵となります。
6. **直感的な感想とビジネス・社会への影響**
– グラフから直感的に感じられるのは、予期しないストレス上昇への警戒です。特にビジネスにおいては、従業員の心理的ストレスが突然上昇する可能性を事前に把握し、対策を講じるためのシグナルと考えられます。社会的には、心理的健康の管理がますます重要性を増すことを示唆しています。予測モデルの活用によって、これらの変動を早期に察知し、対応するための準備が必要です。
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:
以下の要点からグラフを分析します。
1. **トレンド**
– 実績（実績AI）の丸いプロットは、初期には0.6から少し上昇し、安定したスコアを示しています。一方、予測（線形回帰 – 紫の線）は異なる増加を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフ内に特に顕著な外れ値は見られませんが、予測と実績の間に差が見られます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績（青い丸）はWEIスコアの実際の測定値を示します。
– 比較AIの点（緑の丸）は、過去のデータと比較した位置取りを示します。
– 線形回帰（紫の線）、決定木（シアンの線）、ランダムフォレスト（ピンクの線）など複数の予測手法が用いられており、それぞれ異なる予測傾向を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各モデルの予測は、実績データと比較して慎重に異なっており、将来のスコアの多様な予測範囲を提供しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 現在のデータポイントは比較的近くにあり、実績データと予測データの相関性を容易に確認できます。
6. **直感的な感覚とビジネス・社会への影響**
– このグラフは、様々な予測手法が提供する将来のスコアの多様な見通しを示します。予測のばらつきがあるため、これらの予測に基づく戦略は慎重に考慮されるべきです。特に、実績AIのスコアが時間と共に比較的安定していることは、実際の状況が安定している可能性を示唆します。この安定性は、電力供給の信頼性に関するビジネス上の戦略決定に寄与するでしょう。
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:
このグラフについて以下のように分析できます。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青色）は2025年7月1日から急激に増加し、その後やや減少して安定しています。
– 予測データ（ランダムフォレスト回帰と決定木回帰）はこの期間にわたってほぼ水平で、一貫してWEIスコアを予測しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年7月1日あとに突然のスコアの上昇が見られますが、ここからは安定しています。
– 予測と実績データの間に大きな乖離は確認できません。
3. **各プロットや要素**:
– 青い実績データが実際のWEIスコアを表しており、予測データは線や色（ピンク、青、紫）で異なる回帰モデルを示しています。
– 比較用として灰色の線で前年のデータが表示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データとランダムフォレストや決定木回帰の予測データは比較的一貫しています。線形回帰は若干違う動きをしています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データの間に強い関連性があります。予測モデルは実績データのスコアを比較的正確に追跡しています。
6. **直感的に感じることと影響**:
– 2025年7月1日前後に起こったスコアの急上昇は、電力カテゴリにおける政策変更や技術革新があった可能性を示唆しています。
– WEIスコアが高いことは、電力の公平性・公正さに関する取り組みがうまく機能していることを示し、社会全体への公平性と公正さの向上を示しています。
– ビジネス面では、公正性が向上することによるコンプライアンスの満足度や社会的信用が向上する可能性があります。
全体として、このグラフは電力部門における公平性と公正さが2025年から改善され、その後も安定して続いていることを示しています。また、複数の予測モデルが実際のデータと調和しているため、これらのモデルを信頼して将来の見通しを立てることが可能であると考えられます。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**:
– 初期の段階（2025年7月付近）で実績のスコアは高く（約0.9以上）、その後、2026年7月までに別のデータポイントが現れるまで空白が続いています。全体としてはWEIスコアは高水準を維持しているようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフのデータポイントに大きな外れ値は見られません。
– しかし、時期が大きく空いている点で、急激な変動は確認できず、その間のデータが欠落している可能性も考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **実績（青色）**と**前年度（灰色）**が近い水準で並び、実績が継続して高いことが示されています。
– **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：それぞれ異なる色の線）**はいずれも高スコアを予測しており、過去の実績に基づいて今後も高水準が維持されると見込まれています。
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は一貫して高スコアを示しており、予測モデルが実績に近い予測をしていることが示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 相関としては、予測と実績が高い類似性を示し、過去の高い実績が未来の高い予測につながっている印象があります。
6. **直感的感じ方および社会・ビジネスへの影響**:
– このグラフを見ると、電力の持続可能性や自治性が高水準にあることがわかり、現状の政策や施策がうまく機能していると直感できます。
– ビジネスや社会においては、引き続きこの高水準を維持するための施策や資源投入の継続が重要であり、投資やフィードバックの方向性を維持することで、社会的な信頼も維持できる可能性があります。
このグラフから、持続可能な電力についての戦略や実行の成功を確認し、さらに予測を活用して将来計画を立てるための基礎情報を得ることができます。
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:
グラフを分析すると、以下のことがわかります。
1. **トレンド**:
– 明確なトレンドは少なく、初期の上昇後は横ばい傾向が見られます。最後の部分で少し下降しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 明確な外れ値は認識されませんが、最初の1か月間の急激な上昇は特筆すべきです。その後、一定の範囲内での変動が続きます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の実績点と比較して、後半に緑色の前年データが示されています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測値がプロットされていますが、実績と大きく乖離しているわけではなく、全体的に一致しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データ、前年比較データ、予測データが示されていますが、それぞれのパターンは比較的一貫しており、大きな乖離はありません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測の間に高い相関があるようです。これは予測アルゴリズムが過去のデータをうまく学習していることを示唆しています。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 電力関連の指標が社会基盤・教育機会において安定していることを示しており、電力供給の信頼性が保たれている可能性があります。
– 初期の急激な上昇は新たなインフラ整備や政策の影響を示すかもしれません。長期的な計画や政策が効果を発揮している可能性があります。
このようなデータは、電力供給の安定性や政策の有効性を評価する上で重要であり、意思決定に役立つでしょう。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**：
– 初期の数カ月間（2025年7月から9月）は、実績が0.65から0.7付近で安定しています。
– ランダムフォレスト回帰による予測は、実績値から急激に上昇し、1.0近くに到達しています。
2. **外れ値や急激な変動**：
– 実績データは安定していますが、ランダムフォレストの予測値は急激な上昇を示しており、これは特異な変動と言えます。
3. **各プロットや要素の意味**：
– 実績値（青い点）は観測された値を示し、安定している。
– 線形回帰と決定木回帰（青と紫の線）は実績に基づいた安定的な予測を示しますが、ランダムフォレスト（ピンクの線）は急激な上昇を予測しています。
– 比較データ（前年度、緑の点）は、将来の期間における予測の比較基準として用いられる可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**：
– 実績と予測データは同じ期間に対応しているが、それぞれのモデルの異なる予測結果が示されています。
– 各モデルは異なるアルゴリズムを用いており、ランダムフォレストは他のモデルと比較して非常に急な上昇傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**：
– 実績値は比較的安定した推移を示しているため、急激な変動はない。
– ランダムフォレストは予測において他のモデルと大きく異なるため、予測の精度を慎重に評価する必要があります。
6. **直感的な感じ方と影響に関する洞察**：
– ランダムフォレストによる急激な上昇は、将来の電力カテゴリにおいて何らかの大きなポジティブな変化を示唆している可能性がありますが、他のモデルと大きく異なるため、結果を慎重に解釈する必要があります。
– ビジネスや社会への影響としては、予測が正しければ、電力供給やインフラにプラスの影響があるかもしれませんが、モデルの選択や予測結果の吟味が必要です。
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:
## グラフ分析
1. **トレンド**
– このヒートマップは、日の経過に伴う電力カテゴリーの総合WEIスコアを示しており、明確なトレンドを1週間という短期間では判断しにくいです。ただし、色の分布から、時間帯による変動があることが示唆されます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特定の時間帯や日によって色が大きく異なる場合があり、例えば7月1日19時の深紫色は、他と比較してスコアが低いことを示しています。これが外れ値的な低スコアの時間帯として注目に値します。
3. **プロットや要素の意味**
– 色の変化はWEIスコアの大小を表しており、明るい色は高スコア、暗い色（特に紫色）は低スコアを示しています。このことから、昼間（例えば16時頃）はスコアが高く、夜間（例えば19時頃）は低い可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時間帯ごとのスコアは、使用のピーク時間帯が日により異なる可能性を示唆しています。特定の日付の特定の時間帯における統一した傾向は見当たらず、個々の時間帯の消費パターンに依存していると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– ヒートマップ上で統一的なグラデーションが見受けられないため、地域や曜日による電力消費パターンの差異を示唆するデータを示しています。統計的には、ある時間帯での低スコア（夜間）と高スコア（昼間）のコントラストが顕著である場合があります。
6. **直感的な洞察とビジネスおよび社会への影響**
– 一般的に、昼間のピーク時に電力消費が高まることが予想されますが、夜間の低スコアの意味を把握することは重要です。例えば、夜間シフトに依存する産業では、生産性や電力供給の最適化に向けた計画が必要です。また、電力の効率的な使用はエネルギーコストの削減や環境への負荷軽減に貢献するでしょう。
このような洞察に基づき、電力使用の最適化やエネルギーの効率的な利用計画を考える際に、日々の変動特性を考慮することが極めて重要です。
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:
このグラフは、個人のWEI（Electricity Usage Index）平均スコアを時系列で示したヒートマップです。以下に、グラフの視覚的な特徴とそこから得られる洞察を述べます。
1. **トレンド**
– グラフは特定の日付と時間帯のWEIスコアを示しています。
– スコアに明確な周期的パターンは見られませんが、時間帯や日にちによってスコアが異なることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年7月3日の16時台は黄色で示され、他の時間帯に比べてスコアが高いことがわかります。これは外れ値あるいは特異な状況を示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃淡はWEIスコアの大きさを示しています。明るい色（黄色）はスコアが高く、暗い色（紫色）はスコアが低いことを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 日付と時間単位でスコアが異なるため、時間帯ごとの電力使用の差異を示している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全般的に、スコアの分布は時間帯により変動しており、特に夜間に低いスコアを示す傾向があります。
6. **直感的な洞察と影響**
– 高いスコアの時間帯は、電力需要が高まる時間帯を示唆している可能性があります。特に2025年7月3日16時は、ピーク利用を示しているかもしれません。
– このようなデータは、電力供給の計画や需要予測に役立ちます。また、消費者もピーク時の使用を避けることでエネルギーコスト削減に繋がる可能性があります。
このヒートマップは電力使用の傾向を視覚的に把握しやすく、効率的なエネルギー管理や政策立案に大いに寄与するでしょう。
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:
このヒートマップについての分析を以下に示します。
1. **トレンド**:
– このグラフは特定日付の1日ごとのデータを示していますが、長期的なトレンドというよりは、その日特有の状態を示しています。色の変化が各日で異なるので、日ごとに違った傾向が短期的に存在することが示唆されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップの左下の部分は非常に暗い色をしており、おそらく低い値を示しています。この日は他の日と比べて異常に低い数値であった可能性があり、何か特異なイベントや条件があったことが考えられます。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃さは特定の指標（おそらく社会WEI平均スコア）を示しており、濃い色が低いスコア、明るい色が高いスコアを示していると推定されます。
– 色の違いから、時間帯によるスコアの変動が示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 日ごと及び時間帯ごとに異なる特性が示されており、各日のデータが独立しているように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 相関関係や分布の特徴について直接的な情報はありませんが、色分けがその日の状況を主に示しており、時間帯による変動が影響を及ぼ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、ビジネスや社会への影響**:
– 一部の時間帯や日付で特に高い（または低い）スコアを示しているため、その時間帯の特性や影響が重要となるでしょう。
– 電力消費に関するデータと推測されるため、特定の時間帯で負荷が大きく変動することがわかります。これは電力供給やインフラへの影響、あるいはエネルギーコスト管理に重要な情報として使えるでしょう。
この分析から、特に注目すべき点としては、異常に低いスコアを示している時間帯の理由を突き止めることが重要です。また、時間帯ごとの変動を最適化することが、効率改善やコスト削減につながる可能性があります。
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:
以下は、与えられた相関ヒートマップからの分析です。
1. **トレンド**:
– このヒートマップ自体は相関を示しており、時系列のトレンドを直接示しているわけではありません。
2. **外れ値**:
– 「個人WEI（自由度と自治）」が他の多くの項目に対して低い相関（中間から負の相関）を示しています。特に「社会WEI（公平性・公正さ）」や「社会WEI（社会基盤・教育機会）」に対して負の相関を持っています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各セルの色の濃さは、二つの項目間の相関の強さを示しています。赤が濃いほど正の相関が強く、青に近いほど負の相関を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– データがタイムラインで示されたものではないため、具体的な時系列の関係性は不明ですが、各指標間の相関が観察されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「総合WEI」と「社会WEI（社会基盤・教育機会）」の間で非常に高い正の相関があります（相関係数0.97）。
– 「個人WEI（健康状態）」は他の多くの項目と高い正の相関を示しています。
– 上記に述べたように「個人WEI（自由度と自治）」のみが他と負の相関を示すケースが目立ちます。
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**:
– 高い相関を持つ項目間の関連性は、政策の優先順位付けやリソースの配置において重要な指針となる可能性があります。たとえば、社会基盤や教育機会の向上が総合的な幸福感や社会の持続可能性向上に寄与することが示唆されています。
– 「個人WEI（自由度と自治）」の低い相関は、他の指標との関連を改めて考察する必要があることを示唆しています。この項目を改善することで、全体的な社会幸福度や持続可能性を向上させる可能性があります。
このような相関データは、政策立案やビジネス戦略の形成において重要な手がかりを提供します。データの解釈には慎重さが求められますが、相関の強さやパターンは社会における重要なインサイトを供給します。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– このグラフは各カテゴリのサンプル期間での分布を示しており、時間的なトレンドは直接示されていません。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかのカテゴリ（特に「個人WEI平均」や「個人WEI（臨床疾患）」）には外れ値が見られます。これらは通常の範囲外のデータポイントを示しており、特異なケースや異常が含まれる可能性を示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 箱ひげ図は分布の中心傾向と散布度を示しています。箱の中の線は中央値を示し、箱の上下の境界は第1四分位数と第3四分位数を示しています。ヒゲはデータの範囲を示し、外部の点は外れ値です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なるWEIタイプ同士の比較が可能ですが、時系列データではないため、直接の時間変化を比較することはできません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各カテゴリのスコア分布に違いがあります。例えば、「社会WEI（公平性・公正さ）」が比較的狭い範囲に集中している一方で、「個人WEI（持続可能性と自律性）」は広い範囲にわたっています。このことから、カテゴリ間でのスコアのばらつきが異なることがわかります。
6. **人間が直感的に感じ取ること、ビジネスや社会への影響**
– 平均値が高く、外れ値が少ないカテゴリ（例えば「総合WEI」）は安定した環境を示している可能性があります。逆に、広い範囲にわたる分布や多数の外れ値は、対応策の必要性や改善の余地を示唆しています。
– ビジネスや政策設計においては、特に外れ値の多いカテゴリに注目し原因の究明やリスク管理を行うことが重要です。
このグラフは、電力カテガリー内の各種要素の健全性評価に役立つ視点を提供しており、特定の領域に焦点を当て改善活動を行うための基礎データとなるでしょう。
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:
このグラフは、主成分分析（PCA）を用いて360日間の電力データを可視化したもので、以下のような特徴とインサイトが得られます。
1. **トレンド**:
– 特定の周期性や、一方向の明確なトレンドは見られません。データポイントは広がっており、それぞれ異なる主成分に対する寄与を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 右上のデータポイントが他のポイントからやや離れており、外れ値の可能性があります。これは特定の時期に異常な電力使用または供給があったことを示しているかもしれません。
3. **各プロットや要素**:
– 各点は異なる日や期間を代表しており、第一主成分と第二主成分がそれぞれのデータセットにどの程度寄与しているかを示しています。第一主成分が0.61の寄与率で、より大きな情報を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 明示的な時系列データの関係性は図からは見えませんが、主成分が時系列データの分散を捉えるため、データ間には何らかの隠れた相関が存在する可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第一主成分軸に沿ってある程度の広がりがあり、電力データの変動要因がこの軸に強く影響していることがわかります。第二主成分の寄与は比較的小さいですが、データの特徴把握には重要です。
6. **直感的なインサイトおよびビジネスや社会への影響**:
– PCAによるデータの次元削減は、変動や異常値の検出を容易にします。これは、電力供給の安定化やエネルギー効率の向上に寄与する可能性があります。特に外れ値は、需給バランスの調整や異常事象の早期発見に役立ちます。
この分析から、電力の使用パターンや供給の変動要因を探ることで、エネルギー管理の効率化やコスト削減につながるインサイトが得られると言えるでしょう。
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。
