📊 データ分析（GPT-4.1による）
### WEIスコアデータ分析結果
1. **時系列推移**
– **総合WEIスコア**: 観察期間の開始時に0.625から始まり、2025-07-03には0.775をピークとして若干下降するパターンを示しました。全体的なトレンドとして、WAIE は比較的安定しているものの、一部の期間での急な上昇や下降が見られる。
– **個人WEI平均と社会WEI平均**: 両者とも似たような推移を示しており、特に社会WEI平均は2025-07-02に0.8125でピークに達し、その後再び下降しています。個人WEI平均も似たトレンドを持ちますが、より変動が小さい。
2. **異常値**
– **総合WEI**: 2025-07-03の0.78は異常値として検出されています。異常値の背景には一時的な社会イベントや経済的変化が影響している可能性が考えられます。
– **個人WEI平均**: 2025-07-03の0.78は異常値。心理的ストレスや自由度、健康状態のスコア変動が影響している可能性があります。
– **社会WEI平均**: 2025-07-02の0.81が異常とされ、社会基盤の改善や持続可能性の向上が潜在的な要因となり得ます。
3. **季節性・トレンド・残差 (STL分解)**
– **トレンド**: 期間全体にわたって、トレンドは一定の変動を示しますが、7月3日を中心にピークが見られ、以降下降傾向があります。
– **季節性**: データ期間が短いため顕著な季節性パターンは見受けられませんが、一部日付で特殊なイベントが影響している可能性があります。
– **残差**: 残差は小さく、変動はランダムで特定可能な外的要因には向かいませんが、異常値には寄与している可能性があります。
4. **項目間の相関**
– 経済的余裕、健康状態、心理的ストレスは個人WEI平均に強く寄与しており、社会的要素（例えば持続可能性と社会基盤）は社会WEI平均に強く影響を与えています。
– 相関ヒートマップからは、特に持続可能性と社会基盤の高い相関が見られ、これが社会WEIの増減に直接的に寄与していることが示唆されています。
5. **データ分布**
– 各WEIスコアの箱ひげ図から、中央値は比較的一定だが、外れ値（異常値）が確認され、それが特定の日に限定されていることから、一時的かつ特異な事象によって引き起こされた可能性があります。
6. **主要な構成要素 (PCA)**
– **PC1 (寄与率0.50)**: 主に経済的余裕や持続可能性と社会基盤が影響を与える構成要素。これがWEIスコアの半分の変動を説明する。
– **PC2 (寄与率0.18)**: 心理的ストレスと健康関連の要因が主要な寄与成分であり、個人および社会のウェルビーイングに対する周縁的な影響を示している。
### 結論
WEIスコアは全体として安定していますが、一部特定の期間において異常な変動が見られました。これらの変動は、社会的および経済的なイベントや政策の変化に関連していると考えられます。今後のモニタリングにおいては、特定の異常値を引き起こす要因についてさらに詳しく検討することが重要です。相関の高い項目間を重点的に分析し、効率的な改善策
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:
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は初期に密集しており、大きな変動はないように見えます。
– ランダムフォレスト回帰（紫線）は一貫して上昇しています。
– 決定木回帰（水色線）は横ばいです。
– 線形回帰（緑線）はわずかに上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データにいくつかの外れ値が見られます（黒い円で強調）。
– 全体的に急激な変動は少ないです。
3. **各プロットや要素**:
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示し、この期間の不確かさは比較的小さいです。
– 実績（青い点）と三つの予測モデル（緑、紫、水色）の間に予測誤差があります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– ランダムフォレスト回帰のトレンドは実績および他のモデルと比較して大きく異なります。
– 決定木回帰は安定している一方、他のモデルは緩やかに上昇しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの分布は比較的狭く、ばらつきが少ないことが示唆されています。
6. **直感的な感想とビジネス・社会への影響**:
– ランダムフォレスト回帰が大きく上昇する予測を示しており、将来的な電力の需要や供給が増加する可能性を示唆しています。
– 決定木回帰の安定した予測は、現状維持が続く可能性を示唆しており、安定した電力供給を期待する企業や社会には安心材料となります。
– 総じて、実績と予測の乖離をどのように解決するかが重要であり、この情報は電力計画や政策決定に影響を与える可能性があります。
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:
以下の点について分析を行います。
1. **トレンド**:
– 実績値（青い点）は最初の数日で緩やかな増加傾向を示していますが、その後は大きな変動が見られません。
– ランダムフォレスト回帰の予測（ピンクの線）は急激に上昇し一定に。この予測が将来のWEIスコアの高まりを示唆しています。
– 線形回帰（薄い青の線）は最初の水準を維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い円で示された外れ値が最初の期間に観測されています。これらはデータが理論的な予測から外れている部分を示しています。
3. **各プロットや要素**:
– グレーの範囲は予測の不確かさを表しており、初期のデータに対しては狭まっています。これはデータがその範囲内で収まっていることを示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績のデータ点と予測の傾向は初期期間に合致していますが、今後の予測では大きな乖離があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の実績値はクラスターを形成しており、全般的には安定している印象があります。
6. **直感的洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 人間が直感的に感じるのは、予測が将来において可能性のある成長を示していることです。
– 電力消費や効率に関する改善の見込みがあるため、ビジネスはこの成長を達成すべく戦略を見直す必要があります。例えば、エネルギーの効率的な使用を促進する施策を加速させることが考えられます。
このようなデータは、将来的な行動計画の策定に有用です。
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:
このグラフは、電力カテゴリにおける社会WEI平均スコアの30日間の推移を示しています。以下に視覚的な特徴とそこから得られる洞察を述べます。
1. トレンド：
– 実績データ（青いプロット）は7月1日から7月5日にかけてランダムに分布し、その範囲はおおよそ0.6から0.8の間にあります。
– 予測データにおいて、線形回帰とランダムフォレスト回帰のトレンドが示されています。線形回帰は若干の上昇トレンドを示し、ランダムフォレスト回帰は一定のスコアを維持しています。
2. 外れ値や急激な変動：
– プロット内のいくつかのデータポイントが丸で囲まれており、これらが外れ値として認識されています。
3. 各プロットや要素の意味：
– 青色のプロットは実績データを表し、赤い×印は予測を示します。
– グレーの領域は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、全体的なトレンドが共通して見られるものの、実績データの方が短期間の変動が大きいことがわかります。
5. 相関関係や分布の特徴：
– 実績データのクラスタリングが見られ、特定の期間に分布が集中しています。
– 線形回帰の予測は上昇傾向を示し、ランダムフォレストは一定を維持、これによって予測手法間の異なるアプローチが強調されています。
6. 人間が直感的に感じることとビジネスや社会への影響：
– 実績データの変動と外れ値の存在は、短期間の不確定要素を強調しています。これによって、電力需要や供給が不安定である可能性が示されています。
– 線形回帰の上昇トレンドは、今後の電力需要の増加を示唆し、対策が必要であることを直感的に感じさせます。
– ランダムフォレストの予測は安定を示し、これがより現実的なシナリオとして考慮されるかもしれません。
このグラフからは、異なる予測手法が提供する多様な視点を考慮し、戦略的な計画を練る必要があることがわかります。
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:
### グラフ分析と洞察:
#### 1. トレンド
– **実績（青色のプロット）**:
– 初めの数日間で横ばいまたはわずかな上昇が見られます。
– **予測（紫色の線）**:
– 直線回帰と決定木回帰の予測は平行していますが、ランダムフォレスト回帰では上昇しています。
#### 2. 外れ値や急激な変動
– 初期の期間に、いくつかのデータポイント（黒い円で示される）が他のデータポイントと異なる外れ値とされています。
#### 3. 各プロットや要素
– **青色のプロット**: 実績のデータ。
– **紫色の線**: 予測値を示し、異なる回帰方法の結果を示しています。
– **グレーのシェード**: 予測の不確かさを示しており、xAI/3σの範囲です。
#### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実績データ（青色）は、予測の信頼区間内にあるため予測と一致しています。
#### 5. 相関関係や分布の特徴
– 初期データは予測の範囲内ですが、異常点はそれを超えている場合があります。
#### 6. 直感的な洞察とビジネス・社会への影響
– **直感的な感想**: 最初の数日は安定していますが、異常点があることで変動のリスクが示唆されます。
– **ビジネス影響**: 経済的余裕を表すスコアが急に変動すると、個人の経済状況に大きな影響を及ぼす可能性があります。これは、電力消費の管理や節約策に関与する戦略立案に役立つでしょう。
全体として、このグラフは経済的余裕の安定性とリスク要因を理解するために重要です。戦略的な意思決定に必要な情報を提供しています。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– **実績（実績AI）**: 期間の序盤にデータポイントが密集しています。大きな上昇や下降のトレンドは見られず、WEIスコアはおおよそ一定の範囲で変動しています。
– **予測（ランダムフォレスト回帰）**: 期間の中頃から終わりにかけて緩やかに上昇し、その後は横ばいです。
– **予測（決定木回帰）**: 期間全体で一貫して一定値を維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部の実績値は、他のデータポイントに比べて極端に高いか低い値を示し、外れ値として認識されるデータポイントが存在します。
3. **各プロットや要素の示す意味**
– **実績（青い点）**: 実際の健康状態の変動を示しています。
– **予測の不確かさ範囲（灰色の領域）**: 予測の変動範囲を示しており、この範囲内で実績値が収まることが期待されます。
– **異常値（黒い円）**: この期間中での異常な健康状態を示しています。
– **予測線（色分けされている）**: 各種回帰モデルによる予測を表し、それぞれのモデルの特徴を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と各予測値を比較すると、特にランダムフォレスト回帰は実績データの動きに一致する傾向がありますが、予測間の大きな差異は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは比較的一定の範囲で変動しており、予測不確かさ範囲内に多くのデータが含まれるため、予測モデルの適合度は高いと見られます。
6. **人間の直感とビジネス・社会への影響**
– このグラフから、実際の健康状態には予測と異なる変動が見られることに直感的に気づくかもしれません。
– ビジネスや社会においては、健康状態の予測と実際のズレがあることから、予測モデルの精度向上が求められます。また、突然の異常値に対しては、早期の検出と対応が重要となるでしょう。予測モデルを活用することで、健康管理の効率化やコスト削減に貢献できる可能性があります。
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:
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は序盤で低めのスコア（約0.5〜0.7）で変動しています。予測線（ピンク）は時間とともに少し上昇し、7月13日頃に一定になります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフの左側には幾つかのデータポイントがあり、一部が「異常値」として黒枠で示されています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **青い点**: 実績データを示し、その中のいくつかは異常値として識別されています。
– **ピンクの線**: ランダムフォレスト回帰を用いた予測を示し、横ばいのトレンドを示しています。
– **灰色の影**: 予測の不確かさを示しており、実績データの初期の分布範囲をカバーしています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データは予測と比較して変動が大きく、予測は初期の変動を基に徐々に安定しているように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期データの変動と予測範囲の広さが強く関連しており、予測モデルに対するデータのばらつきの影響が窺えます。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 予測が時間とともに安定していることから、心理的ストレスが減少または一定に保たれている可能性があります。ただし、初期データのばらつきと異常値の存在は、突発的なストレス要因が存在したことを示唆しています。
– ビジネスへの影響としては、ストレス管理の施策が効果を発揮しつつある可能性があり、今後のトレンド維持が重要です。
– 社会的には、初期の変動が大きい場合、注視が必要なライフイベントや外的要因が存在すると考えられます。
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:
## グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 実績スコア（青い点）は、最初の数日間で比較的安定しています。予測スコアにおける「線形回帰」（ピンクの線）は微増の傾向を示していますが、全体的には大きな変動は見られません。
– 「決定木回帰」（水色の線）と「ランダムフォレスト回帰」（紫色の線）は、安定した予測を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績スコアの中に、丸で囲まれた外れ値があります。これらは通常のパターンを外れるデータポイントです。
3. **プロットの意味**:
– 青い点は「実績AI」による実際のスコアを示しています。
– 赤い「×」は「予測AI」による予測スコア。
– 円で囲まれた部分が外れ値を示しています。
– 灰色の範囲は「予測の不確かさ範囲」を示し、標準偏差の3倍の範囲内にあることを意味します。
4. **時系列データの関係性**:
– 異なる予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が示すトレンドは、実績値とは異なるものの、全体的な予測精度として安定しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測の間には、しっかりした相関関係が見られます。
– データの分布は、特に最初の1週間に集中的にプロットされているようです。
6. **直感的に感じられることと影響**:
– 実績スコアが比較的安定しているため、電力カテゴリにおける個人のWEI（自由度と自治）のスコアは、安定した管理が行われている可能性があります。
– 外れ値の存在は、突発的なイベントや異常な状況を示唆し、これが何によって引き起こされているかを検討する必要があります。
– ビジネスや社会への影響としては、より安定したスコアの維持が個々の自治の改善に寄与する可能性がありますが、外れ値がチャレンジとして残る可能性もあります。
この分析は、時間の経過と共に多様なモデルを使用することで、個々のスコアが予測どおりであるか、予想を超えるものであるかを監視し、改善のためのフィードバックに役立つでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実際のデータ（青い点）は7月初旬に集中しており、その後のデータが示されていない。
– 予測データの線形回帰とランダムフォレスト回帰（紫）はともにわずかに上昇しているが、決定木回帰（青）は横ばいを示している。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月初旬において、いくつかのデータポイントは他と比べてはっきりと離れています。これらの点は外れ値として黒い丸で強調されています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実際のAIによって予測された値を示しています。
– 予測値（赤い×）は表示されておらず、今後の動向として示されるのは3種類の回帰による予測線のみです。
– グレイの影付け部分は、予測の不確かさの範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– リニア回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰は、いずれも異なる予測トレンドを提示しており、特にランダムフォレストの予測は他よりも高い数値を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期データにはいくつかの変動が見られますが、全体としてはコンパクトな範囲に集中しています。
– 予測が異なる方向を示していることから、不確実性が高い分野であることを示唆しています。
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**
– この領域にはいくつかの不確実性があり、社会的公平性の測定における予測精度が十分でない可能性を示しています。
– 予測の不一致は、懸念すべきものであり、社会的インパクトの大きい電力分野では、さらなるデータ収集とモデルの改善が必要です。
– 正確な予測が得られないと、政策決定や資源配分に影響を及ぼし、特に公平性や公正性に対する取り組みに支障をきたす可能性があります。
総じて、このグラフは電力分野におけるWEIスコア予測の困難さと、改善の必要性を示唆しています。
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
1. **トレンド**:
– 実績データ（青色の点）は主に横ばいで、安定した状態にあります。
– ランダムフォレスト回帰による予測（紫色のライン）は緩やかに上昇しています。
– 決定木回帰（青色のライン）は予測期間中横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 数点のデータが異常値として識別されています（黒丸で囲まれた青点）。
– これらの外れ値は、特定の期間におけるシステムの異常や不規則なイベント、データ収集の不備などを示唆している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実際の実績データを示しており、過去のパフォーマンスを表しています。
– 紫色のラインはランダムフォレスト回帰による未来の予測トレンドを示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを表し、この範囲内での変動が予想されます。
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、一部乖離がありますが、一般的に同様の水準に留まっています。
– ランダムフォレスト回帰の予測はより楽観的（上昇傾向）であることが明確です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データが一定の範囲内でランダムに分布しているように見えます。
– 予測データのトレンドラインは一般的に安定していますが、緩やかな増加を暗示しています。
6. **直感的な洞察および社会・ビジネスへの影響**:
– 直感的に見ると、現在の実績は安定しているものの、大きな成長が予測されていないため、持続可能なパフォーマンスを維持することに焦点を当てる必要があるかもしれません。
– 外れ値の存在はシステムの安定性やデータ収集方法の見直しを促す可能性があります。
– ランダムフォレストの上昇傾向に基づくと、小さいながらも成長の可能性がうかがえるため、それに対応した戦略的な対応が求められます。
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:
以下のポイントに基づき、このグラフを分析します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青いドット）は、横ばいで推移しています。大きなトレンドの変化はないようです。
– 予測ラインは、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰すべてが少し上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値としてマークされたデータポイント（黒い円で囲まれた部分）がいくつかあります。これは通常の範囲を逸脱している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いドットは実績値を示し、赤い×は予測値として使われます。
– 灰色の帯は予測の不確かさの範囲を示し、予測値の信頼性を評価するのに役立ちます。
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予測値が一致している様子が見られますが、外れ値が不確かさの範囲から外れることでモデルの限界を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 予測モデルの範囲に沿って実績値がほぼ収まっており、モデルがデータの変動を捉えていることが考えられます。
6. **直感と影響に関する洞察**:
– 実績値の安定した状態と予測のわずかな上昇傾向は、電力関連の社会基盤が堅調であることを示唆しています。異常値は慎重に監視する必要がありますが、その影響は限られている可能性があります。
– 社会的には、電力供給の信頼性が高い状態が続いていると捉えられ、ビジネスや政策において安心感を与える要因となります。
このグラフは、予測に基づく安定的な推移と異常検出のバランスを示しており、新たな電力インフラの開発や改善策を講じる際の参考となるでしょう。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– 実績データ（青いプロット）は、期間の初めに集中的にあり、ある程度高いスコアで安定しています。
– 予測データ（紫の線、緑の線、ピンクの線）は、どれも微妙に下降傾向にあります。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 黒の円で囲まれたプロットは外れ値を示しており、初期のデータに何か異常がある可能性を示唆しています。
### 3. 各プロットや要素の意味
– 青色のプロットは実績値であり、履歴データを示しています。
– 紫と緑とピンクの線はそれぞれ異なる予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の結果を示しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさの範囲を示しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 予測線は概ね並行しており、モデル間に大きな差異がないことが伺えます。ただし予測の不確かさがあるため具体的な将来の挙動は不明確です。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績値のスコアは0.6から0.8の範囲で比較的狭めに分布しています。
– 外れ値の存在が分析を複雑にしている可能性がありますが、それ以外の実績データには顕著な変動は見られません。
### 6. 人間が直感的に感じることと社会への影響
– 初期のデータが高スコアを維持していることから、人々は電力の分野での多様性と共生が比較的良好な状態にあると感じるかもしれません。
– 下降トレンドが続く場合、将来的に状況が悪化する可能性があり、これがビジネスや政策決定に対して警鐘を鳴らすものとして捉えられる可能性があります。
– 外れ値は一時的な問題を示唆している可能性があり、その場合は原因の解明と対策が重要となります。
社会全体として、電力分野での安定性や進歩を維持し向上させるためには、データに基づいた継続的な監視と適切な対策が求められます。
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:
1. **トレンド**
– グラフには明確なトレンドは見られませんが、色の配置から時間帯（特に8時と16時）に関連した周期的なパターンがあることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特定の日の19時に最も低い値が観察されます（濃い紫色）。これが外れ値の可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 色の濃淡はWEIスコアを示しており、黄色が高いスコア（0.74付近）、紫が低いスコア（0.67以下）を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各日毎に異なる時間帯（特に朝と午後）の色分布を見ることで、時間帯によるWEIスコアの変動が顕著です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 午前中（特に8時頃）は比較的高いスコアが観察される一方、午後の遅い時間になるとスコアが低下する傾向があります。
6. **直感的な感じ方と社会的影響**
– ヒートマップからは、日中のピーク時間帯に電力の需要や効率性が向上する一方で、夜間には効率が低下する可能性が示唆されます。これにより、企業や一般家庭はエネルギー使用をピーク時間帯にシフトさせることで、効率的な電力使用が促進されると考えられます。社会的には、ピーク時間帯でのエネルギー最適化戦略の策定に役立つでしょう。
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、個人のWEI平均スコアを時間（1日のうちの異なる時間帯）と日付の観点から視覚化しています。以下に視覚的な特徴とそこから得られる洞察を述べます。
1. **トレンド**:
– 色が横にほぼ均等に変化しており、時間帯によって軽微な変動が見られます。
– 黄を中心に一時高まった期間があり、それが何度か周期的に繰り返されているようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 19時台の7月1日には、かなり低い値があります。この時間帯は一際暗い色で示され、他の比較的高いスコアとコントラストを成しています。
– 一方、16日の7月4日には明るい黄色があり、これは急激な上昇を示していると考えられます。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 色の変化はWEIスコアの変動を示します。暗い色は低い値、明るい色は高い値を示しています。
– 時間帯ごとのスコアの変化を評価することで、一日の中でのパフォーマンスや活動のピーク時間を把握できるでしょう。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 日付と時間による違いが見られますが、全体的に均一な色の分布が見られ、特定の日や時間に特に高いスコアや低いスコアが集中しているとは言えない自然な分布が観察されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 色の濃淡から、特定の時間帯（日中や夕方）がスコアに影響を与える可能性が示唆されます。特に、昼過ぎから夕方にかけての変動が興味深いです。
6. **グラフから直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– 電力使用のピークや、特定の日の異常がビジネスにどのような影響を及ぼすかを評価するために、より細かい分析が必要です。
– 特に顕著な高スコアや低スコアの日は、需要予測やエネルギー効率改善のための指標になり得ます。
このグラフは、特定の日や時間に焦点を当てた戦略的な計画に役立つかもしれません。特に異常値は、それぞれの要因を特定し、将来的に対応策を講じるための手がかりとなります。
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日間にわたる電力の社会WEI平均スコアを示しています。以下の点について分析します。
1. **トレンド**:
– 全体的なトレンドを見出すのは難しいですが、一部の時間帯で色が変化していることが見受けられます。特に、昼間の時間帯で色の違いが目立ちます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 縦軸で時間帯が示されていますが、日付ごとに一部の時間帯で急激にスコアが変化している場所（例えば色が紫から黄色に変化しているところ）があり、これらは外れ値として捉えることができます。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃淡がスコアの高さを表しているようです（紫が低く、黄色が高い）。
– 色の違いにより、特定の時間帯や日付でのスコアの変化を視覚的に把握できます。
4. **時系列データの関係性**:
– ある日の午前と午後でスコアに変化が見られることから、日内変動の可能性があります。特に仕事時間帯と関係があるかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の日付で、昼間の午後にスコアが高い傾向があり、これは電力需要の増加と関連している可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 特定の時間帯においてスコアが高いことから、電力需要のピークタイムや省エネのタイミングを示唆しているかもしれません。
– エネルギー効率化のための戦略や、需要予測の改善に役立つ情報が含まれている可能性があります。
このデータを理解・活用することで、電力消費におけるピークシフト戦略や、省エネ施策の計画に貢献でき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:
視覚的な特徴と洞察は以下の通りです。
1. **トレンド**:
– 期間は30日間ですが、ヒートマップは時系列の変化を示すものではありません。代わりに相関関係を視覚化しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップ上で明確な外れ値は見えませんが、関係性の強さの違いが色で表されているため、注目ポイントとしては濃淡の対比があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 赤色が濃いほど高い正の相関を示し、青色が濃いほど負の相関を示します。中央に対角線状に1.00が並んでいるのは、各指標が自己相関であることを示しています。
– 「社会WEI（公平性・公正さ）」と「社会WEI（持続可能性と自治性）」の間には高い正の相関（0.85）があることが分かります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データではなく、異なる項目間の相関を比較しています。「社会WEI」や「個人WEI」など異なるカテゴリー内での相関関係に着目することで、テーマ間のつながりを理解できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 最も高い正の相関は「個人WEI（経済的余裕）」と「個人WEI（健康状態）」の0.85です。これは、経済状態が健康に与える影響の大きさを直感的に感じさせます。
– 「社会WEI（公平性・公正さ）」と「社会WEI（持続可能性と自治性）」も高い相関（0.85）を示しています。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– 経済的余裕と健康状態が強く関連していることは、個人の健康増進施策が経済支援政策と連携することで効果を上げる可能性を示唆しています。
– 公平性と持続可能性の高い関連性は、社会構造や政策における持続可能な社会づくりにおいて、公平性が重要な役割を果たすことを示唆しています。
全体として、相関ヒートマップは異なる指標間の関係性を直感的に把握するのに役立ち、政策決定やビジネス戦略の設計に有用な情報を提供します。
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、電力カテゴリの異なるWEIタイプにおけるスコア分布を示しており、以下のポイントが分析できます。
1. **トレンド**:
– 各WEIタイプのスコアは全般的に0.6から0.8の範囲に集中しており、大きな上昇または下降トレンドは見られません。分布の中心は比較的一定です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのWEIタイプに外れ値が見られます。特に「個人WEI（心理解放ストレス）」や「社会WEI（共生、多様性、自由の保障）」で、多くの外れ値が観察されます。
– 外れ値は、それぞれのカテゴリで異常なデータポイントが存在することを示唆しています。
3. **各プロットや要素**:
– 箱の幅や髭の長さが各WEIタイプのスコアのばらつきや集中度を示しています。
– 色の違いが各カテゴリの識別を容易にしていますが、色自体に意味があるかどうかはこのグラフからは不明です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データというよりも、異なるWEIタイプ間の比較を行っています。直接の相互の関係性は見受けられませんが、全般的なスコアの類似性が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 分布は中程に集中しており、大きく偏った分布は見られません。
– 多くのWEIタイプで中央値は0.7付近に位置しています。
6. **直感的な洞察およびビジネス・社会への影響**:
– 電力関連の様々な要素ごとの評価が均等に分布していることは、特定の要素が過剰に影響されていないことを示す可能性があります。
– 外れ値がある部分では、特定の課題領域が存在し、それに対する対策や追加の分析が求められるかもしれません。
– 組織や政策決定者は、特に外れ値が多い部分に注目し、特別な注意を払うべき領域を特定することができるでしょう。
この分析が示唆するのは、電力カテゴリにおける様々なWEIタイプに対して、関連する政策や対策を設計する際、特に特異なデータポイントに焦点を当てることが有益である可能性があることです。
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）グラフについて、以下の点を分析します。
1. **トレンド**:
– グラフは主成分1（横軸）と主成分2（縦軸）の2次元でデータをプロットしています。全体の配置は明確な傾向を示していませんが、横軸方向に少し広がりが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 明確な外れ値は見られません。ただし、一部のポイントは第1主成分のプラス方向（0.1以上）に分布しており、他のポイントよりも目立っています。
3. **各プロットや要素**:
– 各プロットは30日間のデータを主成分に分解したものです。色や密度の違いはありませんが、プロットの分布がどのように変動しているかを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 2軸の主成分によって、複数の変数がどのように相関しているかを示しています。ただし、このグラフ自体から具体的な時系列の関連は読み取れません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 主成分1の方が分散が大きく（寄与率: 0.50）、主成分2に比べてデータをよりよく説明しています。これは、主成分1が電力データの重要な変動要因を表していることを示唆します。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このグラフから、人間は異なる電力消費パターンが存在していることを直感的に感じるでしょう。各プロットが異なる消費スタイルを示している可能性があります。ビジネス上では、これらの主成分を理解することが消費ピークを予測し、効率的なエネルギー供給計画を立てる助けになります。また、社会的にはエネルギー消費の異なる傾向を識別し、持続可能な開発に向けた方策を検討する基礎となります。
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。