📊 データ分析（GPT-4.1による）
### WEIスコアデータ分析
以下に示すデータは、2025年7月の電力に関する様々なウェルビーイング指標（WEI）のスコア推移を示しています。この分析は、時系列トレンド、異常値、項目間の相関、及びPCA分析を考慮して行われました。
#### 時系列推移
– **総合WEI**: 全体としては、軽い上昇トレンドが見られますが、日ごとに変動が多く、安定していないことがわかります。最も顕著な上昇は7月1日から7月3日にかけての期間です。
– **個人WEI平均**: ここでも一定の増加傾向があり、特に7月4日にかけてスコアが上昇しています。ただし、異常値も見られ波があります。
– **社会WEI平均**: 社会的な要因の影響が色濃く、特に7月2日の急激な上昇と下降は注目すべき点です。
#### 異常値
– いくつかの異常値が検出されています。例えば、7月1日の総合WEIスコアが0.62、7月2日の個人WEI平均が0.71、社会WEI平均が0.81などです。
– これらの異常は、新たな政策施策や外部ショック（例：経済変動、政治的決定など）の可能性が考えられます。
#### 季節性・トレンド・残差 (STL分解)
– 現時点では季節に関連した現象よりも短期的な変動（日ごとの変動）が目立ち、トレンドの明確な方向が見えません。
– 残差成分からは、不可解な変動に対するモデル適合の難しさが示唆され、変動要因をより詳細に調査する必要があります。
#### 項目間の相関
– 相関ヒートマップを通じて、特に「個人経済」と「健康状態」、および「社会基盤」と「持続可能性」との間に強めの相関が見られます。これは、個人の経済的安定が健康に寄与し、社会インフラが持続可能性を支えている可能性を示しています。
#### データ分布
– 箱ひげ図によれば、異常値がいくつか存在する一方、スコアは概して0.62から0.75の範囲で中央値を中心に集まっています。
#### 主要な構成要素 (PCA)
– PCA分析から、PC1が56%の寄与率を持ち、全体のスコア変動に最も影響しています。PC1はおそらく、持続可能性と経済的要素を中心に影響していると考えられます。
– PC2（寄与率22%）は、個人の心理的要因と社会的インフラストラクチャに関連する変動を内包している可能性があります。
### 結論
このデータセットは、WEIスコアに影響を及ぼす短期的な要因や異常値が見られる一方で、全体としての安定トレンドを欠いています。特に、公共政策や経済的ショックに対する敏感な反応が観察されるため、さらなる突発的な外部要因の影響度調査が必要とされます。長期的な視点での安定を探ることが重要です。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 実績（青のプロット）は、最初の期間に集中しています。特に上昇や下降の傾向は見られません。
– 予測（線形回帰およびランダムフォレスト）は後半の期間に平行に進んでおり、横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青いプロットの中に外れ値が強調されています。これらは他のデータポイントと異なり、予測との整合性がないことを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青のプロットは実績を示し、いくつかは異常値として認識されています。
– 灰色の影は、予測の不確かさを示しています。比較的狭い範囲に収まっています。
– 色の異なる線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、各予測手法の結果を表しており、それぞれ違うモデルの特性を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測手法によっては大きな開きがあり、ランダムフォレストと他の手法との差が顕著です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 相関関係は明示的には示されていませんが、実績値が予測値との一致を見せていないようです。
6. **直感的判断とビジネス・社会への影響**
– 実績が予測範囲外であることは、モデルの改善の必要性や予測精度の限界を示唆しています。
– 通常の範囲を超えた異常値は注意が必要で、特に電力分野では安定供給に影響を及ぼす可能性があります。
この分析から、予測モデルの精度向上が重要であること、特に外れ値の扱いに対する新しいアプローチが検討されるべきであるという洞察が得られます。
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**:
– 実績（青い点）は初期の段階でやや上昇・下降を繰り返していますが、比較的安定。
– 予測（ランダムフォレスト回帰）は徐々に上昇しており、その後、安定しています。
– 線形回帰と決定木回帰の予測（青と緑の線）は全体にわたって一定の値を保持しており、変動がない。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期にはいくつかの外れ値（黒い丸で囲まれた点）が存在し、特に最初の数日の間に集中しています。
3. **各プロットや要素**:
– 実績の青い点は実際のデータを示し、その中には外れ値も含まれます。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示し、予測モデルの信頼性を視覚化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績とランダムフォレスト回帰の予測は、最初は離れているものの、後半でかなり一致しています。
– 他の予測（線形回帰、決定木回帰）は実際のデータと重ならず、一定の予測値を維持しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績とランダムフォレスト回帰の予測との相関が比較的強く見られます。特に後半ではほぼ一致しています。
– 他の予測モデルはいずれも実績と相関が低いように見えます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 人間の直感からすると、最初の外れ値はデータ収集の不備や短期間の異常事象を示唆するかもしれません。
– ランダムフォレスト回帰の予測が後半で実績に一致していることは、このモデルがより適切な予測を提供する可能性を示します。
– このような予測モデルは、電力消費の最適化や効率的な資源配分に寄与する可能性があります。
このグラフの分析から、ランダムフォレスト回帰が他のモデルに比べてより適切にデータを追随している可能性が高く、この分野でのさらなる探索や実験に有用である可能性が示されています。
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:
このグラフの特徴とそこから得られる洞察を以下にまとめます。
1. **トレンド**:
– 青いプロット（実績）は期間の始めに集中し、その後は観察されません。
– 紫色の予測線において、線形回帰はほぼ水平に保たれています。
– 決定木回帰とランダムフォレスト回帰の予測は、始めに上昇しその後安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青い実績データの中に、外れ値が1つあります。このデータポイントは他より低いWEIスコアです。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青い点は実際のデータ（実績）を表し、点の大きさはデータの重要度または頻度を示している可能性があります。
– 異常値は黒い円で強調されています。
– 灰色の領域は予測の不確かさを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と各予測モデルの系列は時系列上で重なっていません。実績データは予測期間外に集中しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは序盤でやや散らばっていますが、大部分は特定の狭い範囲に集中しています。
– 予測モデルは全体的に高いWEIスコアを示しており、安定した分布を期待しています。
6. **ビジネスや社会への影響**:
– 実績データが予測の初期値をリードしており、異常値が発生しています。この異常値が考慮されずに予測が行われているように見えます。
– 各予測モデルによるWEIスコアの安定は、将来的な電力供給が安定する可能性を示唆していますが、モデルが異常値を見過ごしている場合、実際の供給には課題があるかもしれません。
– 不確かさの範囲が狭いことは予測に自信があることを示しますが、実績データの範囲外の予測をどう扱うべきか考慮する必要があります。
このような分析は、電力供給の戦略計画に重要なインサイトを提供する可能性があります。
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:
このグラフの分析結果は以下の通りです。
1. **トレンド**:
– 実績（青のプロット）は期間全体で一定の範囲にありますが、徐々に評価が上がる傾向があります。
– ランダムフォレスト回帰による予測では、スコアが今後安定している示唆があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのデータ点が異常値としてマーキングされており、特に7月初旬に外れ値があります。
3. **各プロットや要素**:
– 青のプロットは実績データを示しており、囲まれた黒い円は異常に高いまたは低い値を示しています。
– 予測（緑、青、ピンクの線）は異なるアルゴリズムによる将来のスコアの変動予想を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）は似たような安定的なパターンを示していますが、線形回帰は特に早期に最も高い成長を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの分布は狭く、特定の範囲でクラスター化しています。予測と比較してやや低めです。
6. **直感的な印象と社会的影響**:
– 人間が直感的に感じるのは、電力カテゴリにおける経済的余裕が今後より安定し、特に大きなリスクはないという安心感です。
– ビジネスにおいては、安定した電力関連の財務状況が見込まれるため、マーケット戦略や投資判断においてポジティブな影響を与える可能性があります。
この分析は、各要素の相関を理解し、将来の予測に基づいた戦略を検討する際に役立ちます。
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）スコアを30日間追跡したものです。このグラフから分かることを以下に述べます。
1. **トレンド**
– 実績（青い点）は初期に集中的に記録されており、その後のデータがないためトレンドはあまり明確ではありません。
– 予測（ランダムフォレスト回帰、紫線）は緩やかな上昇傾向を示しています。
– 予測（決定木回帰、緑線）は横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 少数の実績データに対し、外れ値が黒い丸で囲まれていますが、多くはありません。
– 特に急激な変動は見られないようです。
3. **プロットや要素の意味**
– 青い点は実績値で、実際の健康状態を示しています。
– 赤の×印は予測された値です。
– グレーの領域は予測の不確かさを示しています（xAI/3σ）。
– 線の色で異なる予測手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）が示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測手法は異なるトレンドを示しており、特にランダムフォレストが上昇傾向を示す一方、他の方法はより安定しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 短い期間でのデータでは明確な相関を見出すことは難しいですが、少なくとも異なる予測手法が異なる挙動を示しています。
6. **人間が直感的に感じることとビジネス・社会への影響**
– 実績データの限界から、人々はこのデータに基づく予測に完全に信頼を置くのは難しいかもしれません。
– ただし、ランダムフォレストの上昇予測は、健康状態が全般的に改善する可能性を示唆しています。
– ビジネス的には、予測精度の向上が求められますが、このようなデータが個人の健康管理や電力消費の効率化に寄与する可能性があります。
これらの視点から、データの精度向上と詳細な分析が今後の方向性となるでしょう。
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**
– 実績値（青い点）は初期に集中しており、大きなトレンドは見られません。
– 「決定木回帰」（水色線）は最初から横ばい。
– 「ランダムフォレスト回帰」（紫の線）は時間とともに急上昇し、その後横ばい。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値（黒い円で囲まれた青い点）が二つあり、他のデータポイントから外れています。
– ランダムフォレスト回帰では急な上昇があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は、実際に観測されたストレスの値。
– 赤い×は予測値で、グレーの範囲が予測の不確かさ。
– 水色の線は「決定木回帰」による予測を示し、紫の線は「ランダムフォレスト回帰」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**
– 複数のアルゴリズム予測があり、ランダムフォレスト回帰の方が実績データに近い。また、決定木回帰とランダムフォレスト回帰の間に大きな差がある。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の実績データは比較的低い範囲で変動。
– ランダムフォレスト回帰は、早期に上昇傾向を予測し、その後安定しています。
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**
– 実績データが限られているため、予測には不確かさが付きまといます。
– ランダムフォレスト回帰が上昇する予測は、特定の要因が後期に影響を与える可能性を示唆しています。
– ビジネスインパクトとして、ストレスレベルが予想以上に上がる場合には、早期の介入が必要かもしれません。
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:
このグラフでは、個人WEI（自由度と自治）スコアの推移を示しています。以下は、このグラフから得られる洞察です。
1. **トレンド**
– 実績のデータポイントは初期に集中し、その後横ばいになっています。
– ランダムフォレスト回帰予測は、途中で急激に上昇し、以後は横ばいです。
– 線形回帰と決定木回帰の予測は一定です。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフの初期に、いくつかのデータが異常値としてマークされています。これは初期の実績データが、予測値や範囲を超えていることを示しています。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績（実績AI）のデータを示し、黒い円は異常値を示しています。
– グレーの範囲は、予測の不確かさを表します。
– 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）の線は、各手法による将来のWEIスコアの予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測モデル間でスコアの予測に一貫性があるが、ランダムフォレスト回帰は一時的に予測値を上昇させています。しかし全体的に他のモデルと横ばい状態で整合しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の実績データに異常値が見られることから、データのばらつきが大きい可能性があります。
6. **直感的な感じとビジネスへの影響**
– グラフでは、実績データが初期に変動した後、安定していることを示しているため、自由度と自治の確立がなされた可能性があります。
– ビジネスにおいては、自由度と自治の向上はチームの柔軟性や革新を促進する可能性があり、長期的にはプラスの影響を与えるでしょう。
– 異常値は改善点または特異なイベントを示している可能性があり、それを調査することでさらなる最適化が可能になるかもしれません。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 初期のデータでは、実績スコアが0.6から0.8の範囲で変動しており、その後の予測においては、線形回帰とランダムフォレスト回帰共にスコアが増加し、最終的に1.0で安定しています。決定木回帰は一貫して0.6を維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期データにおいて、スコアが低めの外れ値が存在します。これが異常値としてハイライトされています。
3. **各プロットや要素の意味**
– **実績（実績AI）**：青色の点で示され、実際の観測データを表しています。
– **予測（予測AI）**：赤い×で示され、予測値が示されています。
– **異常値**：黒い縁で囲まれており、外れ値を示しています。
– **予測の不確かさ範囲**：グレーの帯で示され、予測の誤差範囲を示しています。
– **各回帰の予測線**：
– 線形回帰：0.65で横ばい。
– 決定木回帰：変動なし。
– ランダムフォレスト回帰：上昇して最終的に1.0で安定。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データの変動に対し、予測データが初期値から持続的に上昇する傾向があります。特にランダムフォレスト回帰がより高いスコアを示しています。
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は、特にランダムフォレストによる予測で強い相関が見られ、持続的な改善が予測されています。
6. **直感的な洞察と社会・ビジネスへの影響**
– 初期のスコアは変動が大きく、システムの不安定性を示唆していますが、予測モデルによっては将来的に大きな改善が期待されます。
– 特定のモデル（ランダムフォレスト回帰）の予測では公平性と公正さが上昇し続け、最適化が可能であるとの見通しです。
– これにより、政策決定者に対し、持続的な改善努力の重要性と具体的にどのモデルやアプローチを優先すべきかの示唆を提供します。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフの左部分では、実績（実績AI）のデータポイントは横ばい（ほぼ安定した状態）を示しています。
– 予測のトレンドとしては、線形回帰と決定木回帰の予測は安定していますが、ランダムフォレスト回帰による予測は上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフに表示された異常値は一部のデータ点で確認され、その点は「異常値」として円で強調されています。
– これらの異常値は、予測範囲外に位置している可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績データを示しており、予測との比較に役立ちます。
– 予測は3つの異なる手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）で表現され、線の色で区別されています。
– 灰色の陰影範囲は予測の不確かさを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測モデル間で異なる動きが見られます。ランダムフォレスト回帰は時間が経つにつれてスコアを向上させているのに対し、他の手法は横ばいです。
– 実績データは当初の予測内に収まっていますが、一部の予測モデルよりも低くなるポジションにあります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測値の間に明確な相関は見られませんが、予測モデルによって異なる傾向があり、ランダムフォレストがより楽観的です。
6. **直感的な洞察と社会的影響**
– 人々はこの異常値を懸念し、監視を強化する必要があると感じるかもしれません。
– ビジネスや政策面では、ランダムフォレストによる予測が示す成長は将来に対する期待感を高め、積極的な投資や施策の実行を検討させる可能性があります。
– また、予測が実績よりも高いことが示唆するのは、改善の余地がある領域が存在することを意味します。
この理解が電力分野における持続可能性と自治性に対する戦略的な意思決定に貢献するでしょう。
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:
以下の点に基づき、このグラフを分析します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は期間の早い時点に集中しており、その後のデータはありません。
– 予測（ランダムフォレスト回帰）には初期の増加が見られ、その後は横ばい状態です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値としてマークされた箇所があり、実測値に関して他の部分よりも大きくずれた値が存在します。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績を示し、予測は異なる色の線で表現されています。
– 灰色の帯は予測の不確かさを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと異なる予測手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）があるが、各予測は異なる傾向を示しています。特にランダムフォレストが最も安定した傾向を持っています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測モデル間の直接の相関は示されていませんが、予測モデル（特にランダムフォレスト）は初期の実績にある程度基づいていると考えられます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 初期の実績値が高く、予測の確度が高く保たれていることから、この期間中の電力カテゴリにおいて社会基盤や教育機会のWEIスコアは安定していると予想されます。外れ値の存在は一時的な問題を示唆し、それが解決された可能性があります。
– この安定は、電力の供給やインフラが一定以上に保たれていることを示唆します。社会基盤や教育機会において電力供給がもたらす安定した影響を反映していると言えます。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績（青の丸）は横ばいです。
– 予測データは3種類あり、それぞれ異なるトレンドを示しています。
– 線形回帰（青の線）：横ばいのトレンドを示しています。
– 決定木回帰（薄い青の線）：横ばいです。
– ランダムフォレスト回帰（紫の線）：初期の上昇後に横ばいになります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データにはいくつかの異常値が存在します（黒い縁取りの丸）。
– これらの異常値は、予測モデルの不確かさ範囲内に収まっています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績データ（青の丸）は過去30日間の実際のWEIスコアです。
– 異常値は外れ値を簡潔に示し、システムが不安定な期間を示しているかもしれません。
– 予測データは異なる分析手法を用いており、それぞれの手法が異なる未来の予測を提供しています。
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大きく異なることはなく、予測手法による大きな偏差は見られません。
– ランダムフォレスト回帰のみがわずかな上昇を示していますが、最終的には横ばいに近づいています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測データは、おおむね一致しており、ランダムフォレスト回帰の初期部分では異なった傾向が見られます。
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**
– 実績が安定しているため、この期間中の社会のWEIスコアは保たれていると解釈できます。
– 異常値は潜在的なリスク要因を示唆し、注意を要する部分かもしれません。
– 予測が安定していることから、今後の期間も同様の安定性が期待されますが、異常値に対する予防策の検討が必要です。
この分析から、電力に関連する社会的な安定性や予測の信頼性について一定の安心感を感じられる一方で、異常値の背後にある原因を調査し、潜在的なリスクを事前に取り除くことの重要性を再確認する必要があります。
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:
このヒートマップを分析すると、以下の特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 時系列データは特定の日に集中しており、明確なトレンドや周期は観測されません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025-07-01の19時には、他と比べて非常に低い値（紫色）が観測され、外れ値のように見えます。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 色の濃淡がエネルギー消費または供給の度合いを示しており、黄色に近いほど高い値を示します。
– 16時には比較的高い値（黄緑から黄色）が観測され、それに対して19時には低い値が観測され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**:
– 時間帯によってエネルギーの使用パターンが異なる可能性が考えられます。特定の日では、午後から夜にかけての変動が大きいように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– ヒートマップの分布から見ると、特定の時間帯に高いエネルギー使用が集中していることが分かります。特に16時台に目立った使用が見られます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– ユーザーは、特定の時間帯におけるエネルギー使用傾向を直感的に感じられるはずです。グラフのカラーパターンから、業務時間や帰宅時間帯に合わせ、エネルギー供給・消費の最適化を図ることが重要であると示唆されます。
– ビジネスや社会への影響としては、ピーク時間を特定し、需要に合わせたエネルギー管理戦略策定の必要性があるでしょう。特に、外れ値が観測された時間帯に対する対策が不可欠です。
このような分析を行うことで、エネルギー使用の効率化やコスト削減、さらには持続可能なエネルギー計画の策定への貢献が期待されます。
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:
このヒートマップは、電力カテゴリの個人WEI平均スコアを30日間で可視化したものです。以下に、グラフからの洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 期間全体での明確な上昇または下降トレンドは確認できません。ただし、特定の日や時間帯での変動に注目が必要です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年7月1日の19時のスコアは特に低く、顕著な外れ値と考えられます。これは、他の日や時間帯と比較して異常な変動であり、特定の要因による影響を示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の違いがスコアの変動を示しており、紫が低スコア、黄色が高スコアを表しています。色の変化は時間帯や日ごとに異なるスコアを示しています。
4. **データの関係性**:
– 異なる日や時間帯でのスコアの変動が見られ、特定の時間で高低が交錯していることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯（例えば16時や19時）でのスコアの分布に注目すると、変動が顕著なため、時間帯ごとの相関分析が必要です。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 特定の時間帯でスコアが低下することは、電力使用の増加など外因的要因を示唆している可能性があります。これによりエネルギー効率や供給計画の見直しが必要です。
– 時間帯によるスコアの違いは、利用者の行動パターンを反映している可能性があるため、それに応じた最適化や新しいサービスの提供が求められるかもしれません。
このヒートマップを通じて、電力使用パターンを詳細に解析し、効率的なエネルギーマネジメント戦略の策定が期待できます。
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:
このヒートマップは、電力カテゴリにおけるWEI平均スコアの時間的変化を示しています。以下に視覚的な特徴とそこから得られる洞察を挙げます。
1. **トレンド**:
– グラフ全体で一定の周期性が確認できますが、全期間を網羅したトレンドの明確な上昇または下降は見られません。
– 日中の時間帯（16時頃）はスコアが比較的高いようです。逆に、19時以降にはスコアが低下する傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025-07-01の19時の値が非常に低く、紫色で示されており、これは他の時間帯や日に比べて際立っています。何らかの異常が発生した可能性があります。
3. **プロットや要素の意味**:
– 各セルの色は、WEI平均スコアの高さを示しています。黄色から緑は高いスコアを示し、青から紫は低いスコアを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 期間中、特定の時間帯に一貫したスコアの変化が見られることから、時間帯による影響が大きいことが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯別にスコアが異なるため、時間によって電力需要や供給に関連した変動が起きている可能性があります。
6. **人間の直感およびビジネスや社会への影響**:
– 日中のスコアが高いことから、電力使用の効率が時間帯によって異なることを示しています。社会的には、日中の需要が高いため、電力供給の効率化が求められることになるでしょう。
– 19時の極端に低いスコアは、家庭でのピーク使用時間帯と重なることが考えられ、ビジネスや政策としてこの時間帯の改善が求められるかもしれません。
このヒートマップは、電力の供給状況や需要に関連する洞察を提供し、効率的な資源管理やピーク調整のための指針とな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:
このヒートマップは、電力カテゴリにおけるWEI項目間の相関関係を視覚化したものです。以下に主要な洞察を示します。
1. **トレンド**
– 30日間のデータに基づくため、トレンド自体は示されていませんが、相関を見ることで各項目の関連性がわかります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値に特化した表示はありませんが、相関が特に高い（1に近い）または低い（0に近い）組み合わせが目立ちます。
3. **各プロットや要素**
– 赤に近い色が強い相関（正の相関）、青に近い色が弱い相関（負の相関または弱めの相関）を示しています。
– 「社会WEI（持続可能性と自治性）」と「社会WEI（公共性・公正さ）」は非常に高い相関（0.91）を持っていることがわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列データではないため、個別のWEI項目群の間での季節性や周期性は示されませんが、項目間の相関からそれらの関係性が示されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「総合WEI」は「個人WEI平均」および「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」と高い相関（0.91, 0.92）を持っています。
– 一方で、「個人WEI（自由度と自治）」は他の多くの項目と低い相関を持っており、独自の動きを示唆します。
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**
– 組織や社会は、電力の使用や政策がどのように個人や社会のウェルビーイングに影響を与えるかについての洞察を得ることができます。
– 高い相関を持つ項目同士、例えば「社会WEI（持続可能性と自治性）」と「社会WEI（公共性・公正さ）」は、政策決定における一貫性や相乗効果を考慮する際に重要です。
全体として、このヒートマップは各WEI項目間の関係を強調し、政策や戦略的意思決定に役立つ情報を提供します。
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:
この箱ひげ図は、電力カテゴリにおけるさまざまなWEI（Well-being Index）タイプのスコア分布を比較しています。以下は、このグラフから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– 各箱ひげ図は特定の時間的トレンドを示すものではありませんが、各WEIタイプの分布の傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部のカテゴリー（例えば「個人WEI平均」や「社会WEI平均」）においては、外れ値が存在しています。これらは通常の変動から逸脱するスコアを示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 箱の長さはスコアの四分位範囲を表しており、中央値は箱の中の線で示されています。
– 色の違いは視覚的な区別を可能にしており、各WEIタイプの比較を容易にしています。
4. **複数の時系列データがある場合の関係性**:
– このグラフには直接的な時系列データの比較は含まれていませんが、複数の指標の比較によって異なる指標間の関係や相対的な差異を理解できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人WEI（経済的余裕）」と「個人WEI（心理的ストレス）」は、中央値が似ており、比較的狭いスコア範囲を示しています。
– 「社会WEI（公共性・公正さ）」は範囲が広く、分布が分散していることが示唆されます。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 外れ値の存在やスコアの広範な分布は、特定の指標に対する不均一性や予測不可能な要素があることを示しています。
– 社会的指標が広範に散らばっていることは、政策的なアプローチが広範に必要であることを意味するかもしれません。
– 電力業界における様々なWEIタイプのバランスを見極めることで、持続可能な開発や改善点の特定が可能となります。
この分析により、スコアの分布や外れ値の特定は、ビジネスや政策の意思決定において重要なデータを提供すると考えられます。
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、グラフから得られる洞察を専門的に分析します。
1. **トレンド**:
– 明確な上昇や下降のトレンドは見られません。ただし、データポイントが第1主成分の軸に沿って広がっていることが確認できます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 右上や左下にやや離れている点がありますが、極端な外れ値と呼べるほどのものは見受けられません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各点は30日間のデータから得られたサンプルを、主成分の空間にプロットしたものです。第1主成分はデータの56%を、第2主成分は22%を説明しています。
– プロットの密度から、データの多様性や分布の性質を把握できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– それぞれの主成分はデータを次元削減し、変動のパターンを示しています。どういった要因がそれぞれの主成分に強く影響しているかを解析すると、時系列データ間の関係性が見えてくる可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは第1主成分に沿って幅広く分布しており、第2主成分との間に大きな相関は見られません。これは第1主成分がデータの主要な変動要因で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や社会への影響**:
– このPCAの結果からは、電力関連の変数において主要な影響を及ぼす要素（第1主成分）と、それに次ぐ影響を持つ要素（第2主成分）が見えてきます。
– ビジネス上、電力消費の変動要因を特定し、効率的なエネルギー管理に寄与するインサイトを得る助けになります。
この分析をもとに、さらなる詳細なデータ解析を行うことで、電力管理の最適化や環境への影響の低減に繋がる施策が考えられます。
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。
