📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 総合的分析
##### 時系列推移
– **総合WEIスコア**は、2025年7月1日から5日までの短期間で、0.625から0.775の範囲で変動しています。全体として、ここで記された範囲はトレンドが一定でなく、上下に変動している期間があります。
– **個人WEI平均**と**社会WEI平均**も同様の動きを示しており、短期間での波のある変動があります。
##### 異常値
– 日付「2025-07-01」、「2025-07-02」、「2025-07-03」に指摘されている異常値は、個々のスコアが急激に変動しており、これらの値が特定の原因によるものではないかと推察されます（例えば、特定の経済イベントや政策変更の影響）。
– 特に、「2025-07-02」の個人WEIと社会WEIの大きな変動が、何らかの外的要因に影響されている可能性があります。
##### 季節性・トレンド・残差 (STL分解)
– 長期的なトレンドが正確にはつかめない短期間のデータですが、7月2日の急激なスコア変動から、季節性または突発的なイベントがあった可能性があります。
– 残差成分は、短期間の予測には少し難がありますが、この期間内での外的ショックの可能性を示唆します。
#### 項目間の相関
– **相関ヒートマップ**では、個人の経済的余裕と健康状態、そして社会の持続可能性などが、一般的に高い相関を示す項目として考えられます。
– 個々の項目の変動が社会全体のWEIスコアに影響を与えることが示唆され、多様な要因の重なりが可能です。
#### データ分布
– 箱ひげ図を参照に、各項目の中央値付近に観測が集中しているが、しばしば異常な外れ値もあることが示されています。
– 特に、これらの外れ値は短期間での急激な変動を検証するときに重要です。
#### 主な構成要素 (PCA)
– **PCA分析**より、PC1（第一主成分）が総変動の57%を占めており、これはWEIスコアの変動において、一部の項目が特に大きな影響を持っていることを示唆しています。PC2が21%で次に影響度が高く、これら2つのPCの合計で約78%の変動を説明できるので、これらの因子をさらに探ることが有益でしょう。
– 経済的要因や持続可能性に関連する項目が主要因である可能性を示唆しています。
### 結論
この30日間のデータセットにおいて、WEIスコアの短期間における急激な変動は、外部のイベントや政策の影響を強く受ける可能性があります。異常値は、変動幅の大きい期間を端的に示し、特定の要因と結びつけるにはさらに深い分析が求められます。経済的な要素や持続可能性が重要なドライバーとして作用するため、これらの要因への注目が推奨されます。
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:
このグラフに基づく分析と洞察は以下の通りです。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は最初の数日間で上下に変動していますが、全体的に横ばいです。
– 予測の中では、線形回帰（紫色の線）が時間とともに上昇していますが、決定木回帰（水色の線）とランダムフォレスト回帰（ピンク色の線）は横ばいで安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データにはいくつかの外れ値が見られます（黒丸の点）。
– 急激な変動が特段目立つところはありませんが、一部データポイントは予測からズレています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示し、実際のWEIスコアを表します。
– 予測は三種類の異なる回帰モデルによって異なる線として表現されています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測モデル間では、線形回帰が唯一上昇傾向を示し、他の2つのモデルと明確に異なります。この違いが将来的な傾向分析に影響を与える可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの集まりは密集しており、波のようなパターンは示されていませんが、少数の外れ値が存在します。
6. **人間の直感とビジネスや社会への影響**:
– 実績データが不安定であるため、電力関連の計画を立てる際には予測モデルの選択が重要です。
– 特に、今後の上昇トレンドを期待する場合には線形回帰を重視した計画が必要ですが、安定性を求めるのであれば他のモデルも考慮すべきです。
– 外れ値の発生要因を探ることで、より精度の高いモデルの改良に役立つ可能性があります。 社会においては、電力供給の安定性の確保が求められるため、予測の信頼性向上が重要といえます。
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**
– 実績データ（青色のプロット）は一定の範囲内に集まっており、明確な上昇や下降のトレンドは見られません。
– 予測データ（線）は、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）によって異なるトレンドを示しています。特に線形回帰は上昇傾向を示しており、決定木回帰とランダムフォレスト回帰は一定の値を維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフ上で黒い丸で示された点は外れ値として認識されています。これらのデータ点は他の実績データから大きく離れています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色の点：実際のデータポイントです。
– 赤色の ×：予測値です。
– 黒い丸：外れ値を示します。
– 灰色のエリア：予測の不確かさ範囲を示しています。
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には時間的な相関があり、予測モデルは実績データの傾向を基にしています。ただし、各モデルの予測結果は異なる動きを示しており、その選択は重要です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは比較的一定範囲に分布していますが、予測値はモデルによって差があります。線形回帰での上昇予測は、将来的な変化の可能性を示しています。
6. **直感的な印象と社会・ビジネスへの影響**
– 実績データに基づく限り、WEIスコアは安定しているようですが、予測モデルの結果を考慮すると、将来的な上昇の可能性があります。これは、電力消費の増大や効率化の進展を示唆しているかもしれません。
– 各予測モデルが異なる結果を示しているため、どのモデルが最も適切かを判断するために、さらなるデータ収集とモデルの精査が必要です。
– ビジネスにおいては、上昇傾向にあるモデルを採用することで、電力資源の需要に備えた計画的な拡充が検討されるでしょう。
このように、データの変動やモデル選択によって、電力関連の計画に大きな影響を及ぼす可能性があります。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**:
– 実績（青いプロット）は、初期の数日で0.6〜0.8の範囲で変動していますが安定的な傾向にはありません。
– 予測（赤、紫、シアン）は異なる方法で行われていますが、それぞれの傾向は次の通りです：
– 線形回帰は上昇傾向を見せています。
– 決定木回帰とランダムフォレスト回帰は横ばいで安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期データにはいくつかの外れ値が見られ、それらは黒い円で強調表示されています。
– 外れ値が予測の不確かさ範囲内に収まっているかが重要です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は過去の実績を示しており、直近の数日に関するデータを提供しています。
– 赤い×は予測値を示し、異なる色の線が様々な予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）の結果を表しています。
– 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間の関係性**:
– 実績値と予測値の間に顕著な差違が見られ、モデルによって異なる予測結果があることが示されています。
– 線形回帰は比較的強い上昇傾向を示しており、他のモデルは一定で安定的です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 決定木とランダムフォレスト回帰が、より安定した傾向を示す実績データに適合しているように見えます。
– 線形回帰は、データの変動を捉えられず、上昇を示していますが実績データと一致しない可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 初期の外れ値は、データの質や一時的な要因によるものである可能性があります。
– 異なる予測モデルが示す結果の違いは、将来の電力需要や供給の計画において非常に重要です。
– 線形回帰の上昇傾向は、潜在的な電力需要の増加を示唆しているかもしれませんが、データの初期部分に基づくものであり慎重に解釈する必要があります。
– ランダムフォレストや決定木回帰の安定した予測は、既存の傾向を維持するシナリオである可能性があります。
結論として、このグラフは異なる予測モデル間の違いを強調しており、それぞれのモデルがどのように将来の電力動向を捉えるかを示唆しています。具体的な戦略を立てる際に、どの予測モデルが最も信頼できるかを慎重に評価することが求められます。
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:
1. **トレンド**
– 実績データ（青）は約0.6から0.8の範囲内にあり、比較的安定しています。
– 予測曲線（各種モデルを使用）は、初期の実績データとは異なり、横ばいからゆるやかな上昇を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期データの中にいくつかの外れ値が見受けられます（黒い円で囲まれたデータ）。
– 急激な変動は見られませんが、異常値に注意が必要です。
3. **各プロットや要素**
– 青い点: 実績データ。
– ×印: 予測データ。
– 黒い円: 外れ値。
– グレーの範囲: 予測の不確かさの範囲を示しています。
– 複数の予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）が表示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測モデルは異なるパターンを持ち、全体として予測の一貫性を保っています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは予測曲線とは多少の乖離があり、特に初期の実績データで顕著です。
– 予測範囲の狭さは、信頼性の高さを意味する可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**
– 初期データの変動や外れ値は、個人の経済的余裕における不安定さのリスクを示唆します。
– 将来の予測は、徐々に経済的な安定が可能であることを示しており、政策や個別対応の改善によるプラスの影響を期待できます。
全体として、実績データの不安定さと将来の予測の安定性のギャップは、経済的リスクの管理や政策立案において重要な情報となり得るでしょう。
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（青い点）は期間の初めに集中しており、特に顕著なトレンドは見られません。
– ランダムフォレスト回帰（ピンクの線）は上昇傾向を示しています。一方、線形回帰（青の線）は横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データの中に異常値（黒い輪郭の点）が見られます。これは他のデータポイントから外れた位置にあり、異常なデータを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを示し、予測に基づく異常値は黒い輪郭で強調されています。
– グレーの影は予測の不確かさを表し、データの信頼区間を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる予測手法（線形回帰、ランダムフォレスト回帰）は異なるトレンドを示し、モデルの選択による予測の違いが観察できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは限定された範囲にクラスター化されており、全体的には大きな分布の変動はありません。
6. **直感的な感想とビジネス・社会への影響**
– このグラフを見た際、実績値が予測と大きく乖離していないため、予測精度が高いと判断されるかもしれません。しかし、異常値の存在は、システムのさらなる改善や異常検出の必要性を示しています。
– ビジネスや社会の観点からは、このデータが健康管理や電力消費の分析に使われる場合、異常値検出と取り扱いへの注意が必要です。特に、モデルの違いによる将来予測に対して、適切な対応が求められます。
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**
– 初期の実績データ（青い点）はおおむね一定で、0.5から0.6の範囲に分布しています。
– 予測データ（赤い×印）は、指数的回帰により徐々に上昇している様子が見られますが、ランダムフォレスト回帰（ピンクの線）は一定の値を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 表示された実績データ内には目立った外れ値がありませんが、予測に対して表示された異常値（黒の丸で囲まれた点）が一部あります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点（実績）は実際に測定された心理的ストレスの指標です。
– 赤い×印は予測モデルに基づいた将来のストレス予測値です。
– グレーの領域は予測不確かさ範囲を示し、モデルの信頼性限界を視覚化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値と予測値の比較から、実績データが予測の精度を確認する基準として利用されていることが示唆されます。
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大きな乖離は見られませんが、上昇傾向が続く可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**
– 初期の実績データが安定しているため、心理的ストレスの増加要因がない時期かもしれません。しかし、将来的に注目される上昇予測に対しては、ストレス軽減のための対策が必要となる可能性があります。
– 電力カテゴリにおけるストレス評価として、予測される上昇に対して早めの介入やサポートが重要です。ビジネスや社会においても、ストレス管理は生産性向上や健康管理に寄与するため、注力すべき領域と考えられます。
この分析から、心理的ストレスの動向についての理解と、適切な対応策の立案が促されるでしょう。
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:
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示します。
1. トレンド:
– 実績データ（青いプロット）は、観測期間の初めにやや変動しているものの、全体として横ばいの傾向があります。
– 予測値（xマーカー）は、特にランダムフォレスト回帰のモデルにおいて、上昇トレンドを示しています。
2. 外れ値や急激な変動:
– 実績データ中に異常値（黒円で囲まれている）が数個ありますが、それらは予測の不確かさ範囲内に位置している場合もあります。
– 散布図には急激な変動は見られないため、安定した動きを示しています。
3. 各プロットや要素の意味:
– 青いプロットは実績値を表し、現実の動きです。
– ピンク色のラインはランダムフォレストによる予測であり、最初のうちは実績値よりも高い値を示す傾向にあります。
– 水色と紫色のラインは異なる予測モデル（線形回帰と決定木回帰）によるもので、安定した傾向を示しています。
4. 複数の時系列データの関係性:
– 実績値と各予測モデルの間の一致度を確認することで、モデルの精度を評価できます。
– ランダムフォレストの予測は、より積極的に値を上げている一方で、線形回帰と決定木回帰は横ばいに近いです。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 予測の不確かさ範囲内に外れ値があり、この範囲が適切に設定されていることを示します。
– 各予測モデルは、それぞれ異なる数式で値を予測しているため、結果が異なることは予測の多角的な評価に役立ちます。
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:
– 電力需要や供給の予測力の強化が求められている可能性があります。
– 予測精度の向上により、電力使用の効率化や持続可能性に寄与することが考えられます。
– 外れ値の存在はリスクの察知や対策の評価に役立ち、ビジネスでは計画の安定化に繋がるでしょう。
このグラフは、電力需給に関する予測の有効性と、その課題を可視化するための有力なツールとしての役割を果たすことが期待されます。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– 実績データ（青いプロット）はレンジが狭く横ばいで、短期間に渡るスコアの変動が限られています。
– 線形回帰の予測（紫色の線）は緩やかに上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一つの明確な外れ値が、他のデータポイントよりも極端に低いスコアとして示されています。この値には注目が必要です。
3. **各プロットや要素**:
– 青いプロットは実績データを示し、少しずつ均一に広がっています。
– 灰色のシェーディングはいくつかのデータポイントが含まれており、不確かさの範囲を示唆している。
– 桃色と水色の線は、それぞれ決定木回帰とランダムフォレスト回帰による予測を示し、ほぼ一定の値です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 線形回帰予測は徐々に上昇しているものの、決定木回帰とランダムフォレスト回帰の予測はほぼ一定。
– これは、異なるモデルがデータを異なった方法で捉えていることを示唆します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データにおける急激な変動は少なく、全体として安定した分布が見受けられます。
– 外れ値による平均への影響を最小限にするための考慮が必要です。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 一部の予測が現状をほぼ便利している（決定木、ランダムフォレスト）ことから、これらのモデルが現状維持を前提としている可能性が高いです。
– 一方、線形回帰の予測は将来的な改善が見込める状況です。
– ビジネスや社会にとっては、WEIスコアが向上することで公平さや公正さの増進が期待されるが、外れ値の影響を最小化しつつデータの精度向上に努めることが重要です。
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:**
– 実績（青いプロット）は安定しており、目立った上昇や下降のトレンドは見られません。予測モデル（薄紫のランダムフォレスト回帰）は、期間を通じて緩やかに上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 実績データには数点の外れ値（黒丸で囲まれた青いプロット）が存在し、これらが不確かさのあるデータポイントである可能性があります。
– ウェイティングの数値は比較的一貫しており、大きな急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 青いドットは実際の実績を示し、予測X（赤のバツ）は予測された値を示します。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示しており、実績データがこの範囲内に収まっていることを示します。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 線形回帰（ライトブルー）と決定木回帰（ピンク）は共にランダムフォレスト回帰（薄紫）と比較されるが、それに沿ってた情報は少ないです。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績（青ドット）のスコアは予測（赤バツ）による予測の範囲内にあり、予測モデルの確度がある程度の信頼性を示しています。
6. **ビジネスや社会への洞察:**
– WEI（持続可能性と自治性）のスコアが一貫していることは、電力システムの安定性と持続可能な取り組みが安定していることを示唆しています。
– 外れ値を適切に管理し、予測の精度を向上させることで、更なる持続可能性の理解や改善が可能となります。これはビジネス戦略を策定するうえで重要です。
このグラフは、電力の持続可能性の管理が予想通り安定していることを示しており、未来への適応力を示唆しています。
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:
この電力カテゴリの社会WEI（社会基盤・教育機会）の時系列散布図を分析すると、以下のような視覚的特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**:
– 実績（青い点）は最初の期間に集中しており、その後は表示されていない。
– 予測AI（各種モデル）は異なるトレンドを示しています。線形回帰は上昇トレンドを示している一方、決定木回帰とランダムフォレスト回帰は横ばいのトレンドです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の実績データの中に外れ値（黒の輪で囲まれた点）があります。この点は異常なデータとして認識されています。
– 急激な変動は特に見受けられません。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 青い点は実績データを示し、そのうち1つは異常値として特定されています。
– 紫、青緑、ピンクの線は、予測AIの異なるモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測結果を示しています。
– 灰色のゾーンは予測値の不確かさ範囲を示しています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 予測モデル間の相関は時間が進むにつれて徐々に乖離していることが見て取れる。線形回帰は緩やかに上昇し、他のモデルはほぼ横ばいで推移しています。
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には多少のばらつきが見られますが、全体的な分布は大きく偏ったものはありません。
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**:
– 直感的には、将来の予測に関して、モデル間でかなりの不確実性があると感じられます。線形回帰が示す上昇トレンドは、電力分野における社会基盤や教育機会における改善を指している可能性がありますが、他のモデルの横ばいトレンドは安定性を示唆しています。
– ビジネスや社会において、電力供給や教育機会の向上が図れるか否かの鍵として、この不確かさをどう捉えるかが重要になりそうです。電力インフラや教育プログラムの強化が予測されるかどうかを確認するためのさらなる分析や、モデルの精度向上が求められるでしょう。
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:
以下にグラフの分析と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 実績（実績AI）は、一定の範囲で安定しており、大きなトレンドの変化は見られません。
– 予測（線形回帰）は緩やかな上昇傾向を示しています。
– 他の予測手法（決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値とされる点がいくつかありますが、それらは実績データ範囲と重なっており、目立った異常変動はないようです。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実際のデータを示しており、これが基準となります。
– 各予測線は異なるAIモデルの予測結果を示しています。線形回帰が最も高い予測をしています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと各予測モデルとの間にはいくつかの乖離があります。線形回帰は実績より将来的に成長を予測しており、他のモデルはほぼ一定の状態を予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データが一定範囲内に留まり、急激な変化はないため、現状維持が続いている可能性が高いです。
6. **直感や影響**:
– 見る人は、電力カテゴリのWEIスコアが現在安定しているが、将来の傾向に関しては慎重であるべきと感じるかもしれません。線形回帰の上昇予測を考慮するならば、成長の機会があると期待することができるでしょう。
– ビジネスや社会面では、予測に従い政策や戦略を最適化することで、より持続可能な成長を実現できる可能性があります。これには、共生・多様性・自由の保障に関連する取り組みの拡充などが含まれるかもしれません。
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:
1. **トレンド**:
– ヒートマップの各日付と時間帯における色の変化を見ると、時間帯によって明確なパターンが見受けられます。例えば、黄色が多い時間帯は、おそらく負荷が高いことを示しているかもしれません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の時間帯（例えば、19時あたり）の深い紫色は、他の時間と比べて異常に低いスコアを示しており、外れ値に該当する可能性があります。
3. **要素の意味**:
– 色はおそらくスコアの高さを示しており、黄色は高スコアを示していると推測されます。
– 継続的な時間帯の色の変化は、電力の需要や供給の変動を表している可能性があります。
4. **データの関係性**:
– 日付の進行に伴い、特定の時間帯でのスコアが高くなる傾向があるかもしれませんが、詳細な評価にはさらなる分析が必要です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– スコアの分布は、特定の時間帯で一貫して高いことを示しており、これはその時間帯における活動が他の時間帯に比べて活発であることを示唆しています。
6. **直感的な印象と影響**:
– 人々はこのグラフから、特定の時間帯に電力需要が集中していることを直感的に感じるかもしれません。これは会社のシフト調整やエネルギー資源の効率的な管理に関する意思決定に影響を与える可能性があります。
– 社会的には、ピーク時の電力使用量を抑える施策が検討されるかもしれません。これにより、エネルギー資源の適切な使用と持続可能性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:
以下は、提供されたヒートマップから得られる分析と洞察です。
1. **トレンド**:
– 視覚的に明確な上昇や下降のトレンドは見られません。ですが、特定の時間帯（例えば、16時と19時）に明らかに異なる色が見られます。周期性については、短期間のデータであるため結論を出すのは難しいですが、特定の時間帯に反復的変動があるかもしれません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 16時の色が特に目立ちます。7月3日と4日には、明るい黄色が見られ、これは他の日からの急激な変動や外れ値の可能性を示しています。
3. **プロット要素（色、密度など）の意味**:
– 色のグラデーションは、WEIスコアの異なる値を示しており、黄色は高いスコア、紫は低いスコアを表しています。16時、19時のスコアの変動がはっきりしています。
4. **複数データの関係性**:
– 16時と19時で異なる動きが観察されますが、これが因果関係か、単なる相関かはこのデータからだけでは判断できません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯に応じたスコアの変動が見られ、特定の時間に高いスコアを示す傾向があります。特に3日と4日における16時のピークがそれを示しています。
6. **人間の直感と影響**:
– このグラフを見た場合、特定の時間帯に何か特異な要因が影響していると直感的に感じるでしょう。例えば、ピーク時の電力消費や特定のイベントが考えられます。ビジネスにおいて、電力需給の調整や効率的なエネルギーマネジメントの必要性を感じさせます。効果的なエネルギー利用の最適化についての洞察を与える可能性があります。
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、30日間にわたる特定の日付ごとの時間帯別の社会WEI平均スコアを示しています。以下に分析と洞察を示します。
1. **トレンド**
– 規則的な周期性は見られないように思われます。各時間帯でスコアが変化しており、特定の日や時間に明確な上昇や下降トレンドは見えにくいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 色の変化が大きい部分（特に明るい黄色や暗い紫）は、それぞれの時間帯での外れ値を示している可能性があります。例えば、7月1日の午前8時と午後7時に著しく高いスコアがあり、これは特異なイベントや需要の変動を示唆しているかもしれません。
3. **各プロットや要素**
– 色の濃淡は社会WEI平均スコアの大小を示しています。明るい色（黄色）は高いスコア、暗い色（紫）は低いスコアを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– グラフ上からは各時間帯同士や日付間の直接の相関性は難しいですが、特定の時間帯（例えば午前8時や午後7時）のスコアが一貫して高いことが、毎日の電力需要のピークを示唆している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特定の時間帯でスコアが集中している様子は見られないため、全体として均等な分布がされていると考えられます。
6. **人間が直感的に感じることやビジネス・社会への影響**
– 電力ピーク時間帯（高スコア）は、電力需要の高まりを示唆しており、電力供給の計画にとって重要です。
– スコアの変動から、特定の時間帯での電力使用の抑制や効率化の余地があるかもしれません。このデータは、電力会社や政策立案者が需要予測や供給計画を立てる際に活用できるでしょう。
このヒートマップは、一目で時間別・日別のスコア変動を視覚化し、電力需要のパターン分析に適しています。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– ヒートマップ自体には時系列データのトレンドは示されていませんが、各要素間の相関関係が一度に確認できます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値というよりは、特定の要素間で極端に高いまたは低い相関の存在が目立ちます。例えば、「総合WEI」と「個人WEI平均」の相関が0.89と高い一方で、「個人WEI（自由度と自律）」と「個人WEI（心理的ストレス）」の相関が0.05と極めて低いことがわかります。
3. **プロット要素の意味**
– 色の濃淡が相関の強さを示しています。赤色は正の強い相関を、青色は負の相関または弱い正の相関を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各要素間の共通性や依存性を視覚的に把握できます。「総合WEI」と「社会WEI（持続可能性と自律性）」などは相関が0.91と非常に高いため、高い関係性があることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体的に見て、「総合WEI」が他の多くの要素と高い相関を持っていることがわかります。また、「個人WEI（経済的余裕）」と「社会WEI（社会基盤：教育機会）」との相関が0.96と非常に高いのも注目ポイントです。
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に関する洞察**
– 直感的に、「総合WEI」が各要素のパフォーマンスを高める可能性があることが示されています。特に、経済的余裕や教育機会が他の要素に与える影響は大きいと見られます。これは、社会政策や電力消費の効率化を考える上で、教育機会や経済状況の改善が有効であることを示唆しています。
このヒートマップから視覚的に把握できる情報をもとに、各項目への対策や改善方法を検討することで、より効果的な電力政策の策定が可能になるでしょう。
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:
### グラフの洞察
1. **トレンド**:
– 各箱ひげ図の中央線は、大半のカテゴリで横ばいに見えます。
– 全般的にスコアは0.5から0.8の間に集中しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのカテゴリで外れ値が見られます。特に「個人WEI（心理的ストレス）」や「社会WEI（公平性・公正さ）」で外れ値が多いです。
– 外れ値の存在は、特定の期間に異常な動きがあった可能性を示しています。
3. **プロットや要素の意味**:
– 色はカテゴリを区別するために使用されていますが、特定のパターンはありません。
– 箱の高さ（四分位範囲）は、各カテゴリのデータのばらつきを示しています。「社会WEI（生態系整備・資源整備）」は特にばらつきが小さいです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各WEIタイプが異なる分布を持っており、それらの間に明確な連動性は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定のカテゴリ間の直接的な相関は見えません。
– 例えば、「社会WEI（生態系整備・資源整備）」は他のカテゴリに比べて非常に狭い分布を持ち、これは相対的に安定していることを示します。
6. **直感的洞察とビジネス・社会への影響**:
– WEIスコアが高ければ、電力の使用や管理が効率的であると見なされる可能性があります。
– 外れ値やスコアのばらつきが大きいカテゴリに注目し、改善の余地やリスクを特定することが重要です。
– 例えば、「個人WEI」のカテゴリにおける心理的ストレスに関連する要因を特定することで、その改善が電力消費に影響を与える方法を見つけることができます。
このような分析は、電力の効率的な管理と政策決定に役立ちます。特に異常の原因を理解することで、持続可能なエネルギー利用を促進することができます。
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:
この主成分分析（PCA）グラフを通して、以下のような洞察を得ることができます。
1. **トレンド**:
– グラフ全体として、明確な上昇や下降のトレンドは見られません。データポイントは散在しており、特定の方向性を示していません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 右上と左下に、それぞれ離れた位置にあるデータポイントがあり、これらは外れ値として認識される可能性があります。これらの外れ値は、おそらく特定の時間や条件下での異常な動作を示しているかもしれません。
3. **各プロットや要素**:
– データポイントは、第1主成分と第2主成分の2次元空間に配置されています。第1主成分（寄与率: 0.57）が横軸、第2主成分（寄与率: 0.21）が縦軸に表示され、両軸の寄与率から判断すると、第1主成分がより多くの分散を説明しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列の関係を直接的に示す情報はありません。ただし、同じ時期のデータ間での変動をPCAの軸に沿って視覚的に捉えることができます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データポイントが全体的に1つの傾向に集まっているわけではないため、高い相関関係は見られません。さらに、散布図からは分布が均等ではなく、どちらかの軸に歪んでいる可能性があります。
6. **直感的な印象と影響**:
– 人間が直感的に感じるのは、異常なケースがどのように全体に影響を与えるかという点です。これが電力分野での効率性や信頼性にどの程度影響を及ぼすかを再評価することが必要かもしれません。
– ビジネスでの応用としては、異常なデータポイントは運用上の問題を示唆している可能性があり、改善のための注目すべき領域を指摘します。
総じて、このPCAグラフは、電力のユースケースに対する深層分析の入口として、どの要素がシステムの安定性に大きな影響を与えるかを視覚的に示しています。
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。
