📊 データ分析（GPT-4.1による）
このデータセットから、WEIスコアにおけるいくつかの重要な傾向、異常、パターンを読み解くことができます。以下にそのポイントを示します。
### 総合的な傾向と変動
– **時系列推移**:
– 全体として、総合WEIスコアは0.62から開始し、様々な日で上下に変動しています。
– 過去数日間（2025年7月1日から7月4日まで）のデータをみると、特に7月3日に0.775のピークを迎えていることが観察されます。この期間においては、小幅な上昇傾向が見られます。
– 社会WEI平均及び個人WEI平均も同様に変動しており、個々の要素が相互に影響し合っていることが示唆されます。
### 特定の日付における異常値
– 複数のカテゴリーで異常値が報告されています。例えば、7月1日のスコア0.62などは通常の範囲外のスコアと見なされているようです。これらの異常値の背後にある可能性としては、データ収集方法の変化や短期間に生じた政策変更、または地域特有のイベントやショックなどが考えられます。
### 季節性・トレンド・残差(STL分解)
– **トレンド**: 長期的には緩やかな上昇傾向を示している可能性がありますが、分析期間が短いため、季節性や残差からは顕著なパターンを見つけるのは難しいです。
– **季節性**: 短期間のため、特定の曜日や時間の季節性は明確ではありませんが、週末など特定の日付により大きな変動があるかもしれません。
– **残差**: 説明しきれない多少の変動は、データ収集時の誤差や不確定要因によるものと考えられます。
### 項目間の相関
– 相関ヒートマップの詳細は提供されていませんが、一般に高度なWEIスコアはカテゴリ間における相乗的な効果を反映する傾向があります。特に、経済的余裕と持続可能性、高い健康状態と低いストレスレベルとの間で相関があると考えられるでしょう。
### データ分布と外れ値
– 箱ひげ図による可視化で、各項目の中央値、四分位範囲、および外れ値のうちに短期的変動が視覚化されます。例えば、経済的余裕のスコアが際立つ外れ値として指摘されています。
### 主要な構成要素(PCA)
– PCAによる分析の結果、PC1は全体の56%をカバーし、最も異なるスコア変動要因を示しています。PC2は22%を占め、これは主に他の補助的な要素（例えば個人的または社会的要因）を反映しています。このため、最初の構成要素はWEIの全体的、総合的なバランスを維持していくための主要因として捉えることができます。
総括すると、データから見えるのは、短期・中期でのWEIスコアの変動が個人と社会要因の相互作用の結果であり、それぞれの要因がWEIを構成するにあたり重要な役割を果たしているということです。首尾一貫した政策の継続や健康、経済的安定への取り組みがWEI向上への鍵となる点を示唆しています。
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:
このグラフには、以下のような視覚的な特徴と洞察が見て取れます。
1. **トレンド**:
– 過去のデータ（青色の実績点）は、2025年7月以降からの期間については大きな変動がありません。
– 予測データ（×印）は、非常に少ないデータポイントに集中して表示されており、トレンドの分析が困難です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い丸で示された異常値が1点存在しており、注目すべきです。
– 予測の不確かさ範囲が非常に限定的ですが、この異常値とどう関係しているかは明示されていません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績データは青色、予測は×印、異常値は黒で表示されています。
– 予測には異なる手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が用いられていますが、データポイントが少ないため、手法間の違いは殆ど視覚化されていません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 同じ期間において、実績と予測データが一部重複している箇所がありますが、顕著な関係は特に示されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 明確な相関や周期性は見受けられません。予測データの散布が少なく、その点から長期的な相関を議論するのは困難です。
6. **直感的な感覚と影響**:
– 人間にとって、このグラフは非常に限定された情報を提供しています。そのため、このデータに基づいた具体的な行動や戦略を立てるのは難しいでしょう。
– ビジネスや社会への影響を考えるなら、異常値の原因解析が重要であり、その結果によっては運用方針の変更や、新たな予測モデルの精緻化が必要です。
全体的に、データポイントの増加と予測モデルの精度向上が求められる状況と言えます。
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:
### グラフ分析の洞察
1. **トレンド**
– グラフの初期の期間（2025年7月）の実績データ（青色）は0.6から0.8付近にあるが、それ以放のデータは表示されていません。
– 情報が限定されており、長期的なトレンドは判断しにくいですが、予測では横ばいに見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期データにおいて、青色の実績データに黒い円でマークされた異常値が見られますが、それ以降には異常値は表示されていません。
3. **各プロットや要素の示す意味**
– 青いプロットは実績データを示し、予測データとして複数の方法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が使用されていますが、予測データの詳細は確認できません。
– 緑のプロットは前年のデータを示しており、時点が離れています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測の間には顕著な一致が見られないため、目標としたいパターンを追えていない可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと異常値との相関は低いように見えますが、可視的な詳細は限られています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 人間が直感的に感じるのは、予測と実績の間における乖離です。電力分野において、このような予測精度のずれは、供給計画やリソース配分に影響を与える可能性があります。
– 特に異常値が多く発生する初期段階の確認によって、モデルの改良余地やデータ収集の見直しが必要とされるかもしれません。
このグラフからは、データのギャップを理解し、その改善が重要であることが浮かび上がります。
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:
### グラフ分析の洞察
1. **トレンド**:
– グラフ全体では、期間の初期に観察された実績データは安定しており、スコアが0.8付近で推移しています。
– 予測データの線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰も0.8付近から開始していますが、期間の終わりにかけてランダムフォレスト回帰が緩やかに上昇しています。
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は、予測が難しい点として注目すべきですが、グラフ上では大きな外れ値は見られません。
3. **各プロットや要素の示す意味**:
– 青色の点は実績を示し、一貫して安定したデータを示しています。
– 緑色の点は前年同期のデータを示し、比較対象として使われます。
– 紫色、グレー、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）の予測です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績は予測と比較して安定しており、予測モデル（特にランダムフォレスト回帰）がデータの上昇傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測モデルの間では、ランダムフォレスト回帰が最も顕著なスコアの変化を予測しており、実績と予測の間に潜在的な乖離があります。
6. **社会やビジネスへの影響の洞察**:
– グラフから直感的に、現在の実績が比較的安定していることがわかります。予測によると、将来的に電力カテゴリのスコアが上昇する可能性が示唆されています。
– この上昇傾向は、電力分野での技術革新や政策の導入が影響している可能性があります。また、安定した実績値は、企業や政策立案者にとって信頼性の高いデータとして利用できるでしょう。
電力カテゴリに属するこのデータの内容を考慮に入れた場合、持続可能なエネルギーソリューションへの関心が高まり続ける中で、この予測上の変動は重要な意思決定に役立つでしょう。
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**:
– 初期のデータ（実績）は0.8付近を維持しており、横ばいの傾向が見られます。ただし、予測データ（ランダムフォレスト回帰）は続く期間で急激な上昇を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最初の数値には異常値が含まれています。異常値とされるデータポイントがあることから、外部の要因やデータ取得の誤差が考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色のプロットは実績値を表し、灰色の範囲は予測の不確かさを示しています。
– 紫とピンクの線は異なる予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）を示し、それぞれの予測方法が異なる結果を提供しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 現在の実績値と各モデルによる予測値にはギャップがあり、特に次期以降の大幅な変化がランダムフォレスト回帰で示されています。これらのモデル間の差異は、予測に対する信頼性の評価に重要です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値と予測値には一貫性がなく、分布に不規則性があります。特に予測の上下幅が広がっていることから、将来の状態に高い不確定性があると読めます。
6. **直感的な洞察と社会・ビジネスへの影響**:
– 初期の安定したWEIスコアに対し、今後の予測は変動が予想され、特に経済環境の変動や政策の影響を強く受ける可能性があります。
– ビジネス面では、急激な変動が予測されるため、企業や個人は将来のリスク管理や準備が求められます。
– 社会的には、経済的余裕の変動は生活水準に直接影響を与えるため、慎重なモニタリングが必要です。
この分析に基づき、情報を基にした戦略的計画やリスク管理が重要です。データの異常値の確認や、異なるモデルによる予測の精度向上が求められます。
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:
グラフを分析すると、以下の特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– グラフは非常に短期間のデータと年次比較データの2つの異なる期間を示しています。初期のデータでは、急激な変化は見られず、横ばいの傾向ですが、異なる回帰線が描かれていることから、予測には複数の方法があることが示されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最初のデータ点は黒い縁で強調されており、外れ値として認識されています。これ以降のデータ点は、これよりも一定の範囲内に収まっており、特に急激な変動は観察されません。
3. **各プロットや要素**:
– データポイントは青色で表示され、実績データを示しています。それに対して、予測データは紫色の線で表示され、複数の回帰モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が用いられています。それらは微妙に異なる傾向を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測データの比較が行われています。予測はすべて同じ期間に対して行われており、異なる手法が多少異なる結果を示しているが、同じ範囲内での変動です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測の間に大きなギャップはありませんが、予測区間の不確かさ（xAI/3σ）が示されています。このことから、予測の信頼区間が設定されていることが伺えます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間が直感的に感じるのは、初期段階でのデータの一定性と、それに対する複数の予測パターンの存在です。ビジネスや社会への影響としては、電力消費の予測がはっきりしない時期においても、異常検知が行われており、予測の信頼性が複数のモデルによって補強されていることから、計画的な電力管理に役立つ可能性があります。
このグラフから、データの初期パターンの理解と複数の予測アプローチを活用した分析の重要性が示されています。モデルの選択による予測の差異を意識することが、より安定した電力供給計画に寄与するでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青点）は2025年7月初旬に集中しており、この期間におけるWEIスコアは全般的に一定しています。しかし、その後のデータがないため、長期的なトレンドは不明です。
– 予測データは2025年後半から上昇傾向を示しています。これは心理的ストレスが増加する可能性を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値（黒丸で囲まれた青点）は7月初旬に見られ、この時期に特異な心理的ストレスが観察されました。具体的なストレス要因を特定する必要があります。
3. **各プロットの意味**
– 実績（青）：実際に観測された心理的ストレス。
– 予測（赤）：AIによる将来のストレス予測。
– 異常値（黒）：通常の範囲外のストレス。
– 前年（緑）：前年同期のデータ。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測モデル間で微妙な差異がありますが、すべて同じ上昇トレンドに従っています。これにより各方法が一貫してストレス増加を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測の間には相関が見られ、予測が正確である可能性を示唆しています。
– 異常値が示す通り、データにはいくつかの外れ値が存在し、これは個人によるストレスの急激な変動を示しています。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– データが限られているため、心理的ストレスが増加傾向にあるという予測は注意を要します。結論を出す前に、予測の精度を検証し外部要因を考慮する必要があります。
– 社会的には、特定の時期に特異な要因でストレスが増加する可能性があります。これにより職場や社会におけるメンタルヘルスへの警戒が必要とされるかもしれません。企業はストレス管理戦略を強化すべきです。
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:
分析を行います：
1. **トレンド**:
– グラフは大きく二つの期間に分かれています。最初は2025年7月から2025年8月あたりまでで、その後ブランク期間があり、2026年5月からデータが再び現れています。
– 初期のデータはほぼ一定のスコアを示しています。後半にはデータが再開しますが、この部分にトレンド的な変化は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期段階において、いくつかの「異常値」が観察されています。これらは散布図において分かりやすく強調されています。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示し、紫や他の色の線は予測値を示しています。
– 緑の点は前年のデータを示しており、予測された範囲が実際のデータとどれくらい一致しているかを理解するために使われています。
– 予測の幅が青色と紫色の間で示されており、予測の不確実性を示しています。
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の一致度合いが、パフォーマンス評価において重要です。
– 初期データと後半の緑色のデータポイントが直接関係しているわけではありませんが、過去のデータが今後どのように活用されるかが重要です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 分布は比較的一定であり、予測範囲内にあります。これはモデルが比較的安定していることを示唆しますが、外れ値の存在が興味深いです。
6. **直感的に感じることと影響**:
– このグラフは、個人のWEIスコアの安定性と予測可能性を強調しています。電力カテゴリにおいて、変動が少ないことはビジネスにおいて信頼性のあるパフォーマンスを提供するために重要です。
– 異常値は、潜在的な問題や改善の余地を示しており、これを探ることでより精度の高い予測を可能にする可能性があります。
この分析は、データの安定性と予測精度の強化に役立ち、ビジネスや政策の決定に有用なインサイトを提供するでしょう。
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:
このグラフは、電力カテゴリにおける社会的公平性・公正さ（WEIスコア）の推移を示しています。このグラフから得られる洞察を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 初期の実績値（青い点）は比較的安定していますが、その後、ランダムフォレスト回帰による予測（紫色）は急上昇しています。
– 最も右側には前年の比較データ（緑の点）が示されていますが、これらは時間軸上で離れて散布されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の青い実績データに大きな外れ値は見当たりませんが、予測において急激な変動があります。特に、ラインの急上昇が目立ちます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実際のデータ、赤い×は予測値の1つ、紫の線はランダムフォレスト回帰の予測を示しています。灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、その幅は狭いです。
– 緑の点は前年の実績を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実際のデータと予測値には明確な相関が示されており、予測は実績に基づいて強い上昇傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測の間にある程度の一貫性が示唆されますが、予測の急上昇はモデルが将来的に大幅な改善もしくは変動を見込んでいることを表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**:
– このグラフは、短期間でのWEIスコアの大幅な改善が予測されていることを示すため、政策変更や新しい取り組みが有効に機能している可能性が高いです。
– 社会的には公平性・公正さの向上につながるポジティブな兆候として捉えられるでしょうが、この急激な変動の予測にはモデルの誤差の可能性も考慮する必要があります。
全体として、WEIスコアの向上が見込まれることは、社会的にもポジティブな影響を与え得る要素ですが、変動の背景には慎重な分析が求められます。
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:
1. **トレンド**:
– 全体として、データには明確な上昇または下降トレンドが見られません。一部の異常値を除いて、初期の時期にデータが集中しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフの左側において、いくつかの異常値とされたデータポイントがあり、これはモデルの予測と大きく異なる可能性を示しています。
– 予測範囲内で急激に変動する時期は観察されません。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績値を表し、一部は異常値とされています（黒い円で示される）。
– 緑色の点は前年の値を示しており、大部分が同じ範囲内にあります。
– 紫色や水色の線は予測モデルによる異なる手法の予測を示し、それぞれ一貫した予測指標を提供しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測された値は実際の測定値と時折大きく逸脱しており、ここでは特にランダムフォレスト回帰よりも線形回帰のほうが過去の実績値に近い予測を提供しているように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データの分布は限られた期間に集中しており、長期的な分布パターンを判断するのは難しいです。
– 記録された実績の大部分は高いスコア範囲に位置しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人々はこのデータから、現状維持または慎重な前進を考えるかもしれません。異常値の存在はデータの信頼性や予測モデルの妥当性を再評価する必要があることを示している可能性があります。
– 社会的およびビジネス的には、持続可能性と自治性が評価されているため、不確かさが高い分野での意思決定に注意が必要です。
このグラフは、将来の予測を適切に活用するために異常の特定と予測モデルの再評価が重要であることを示唆しています。
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:
以下にグラフの分析と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 主要な実績データは7月に集中しており、急上昇しています。総じて、7月の短期間に大きな変動があるようです。
– その後のデータはなく、他の時点と比較して静的な印象があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフの左側で急激にスコアが上昇しています。急変動の主原因が何であるのか、追加解析が必要です。
– 異常値として、円で囲まれたプロットがありますが、他のデータと大きく乖離してはいないようです。
3. **各プロットや要素**:
– 実績データ（青い点）は7月のみに集中しています。
– 予測値（赤い×）や異常値は他のデータソースと異なるカラーコードで示されています。
– 線形回帰や決定木回帰の予測は可視化されていないため、どのような影響を与えるかは不明です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測の不確かさ範囲が示されているため、将来的なスコアの幅も視覚的に把握できるが、実績データと直接的に重なり合う部分はない。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値と予測値、異常値は明確に区別されていますが、全体のサンプル数が少ないため、明確な相関を導き出すことは困難です。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 7月の特異な活動が目立つため、電力に関して特定の社会的、または教育的イベントがあったと考えられます。
– この電力スコアの変動が、社会インフラや教育機会にどのように影響するのかを分析することが重要です。
このグラフは短期間のデータに集中しており、長期的なトレンド解析には追加のデータが必要です。特に予測などのモデルの精度や結果を拡充するための情報が不足しています。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **上昇傾向**: グラフ冒頭で、WEIスコアが上昇しているのが確認できます。
– **横ばい**: 期間の途中でスコアが安定している部分もあります。
– **周期性**: 明確な周期性は観察できません。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 初期データポイントにおいて異常値が存在します。これによりデータのばらつきが理解できます。
– **急激な変動**: スコアが急激に増減している部分が初期に見られます。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **色と形**:
– 青のプロットが実績値を示し、これが実際のデータです。
– 赤のバツは予測された異常値を示しています。
– 緑の小さな円は前年のデータを表します。
– **前半と後半の密度**: 初期のプロットは密度が高く、段階的に変化している様子が分かります。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– **予測と実績の差異**: 複数の予測手法による推移は、初期の実績値と比較して異なる傾向を示しています。ランダムフォレスト回帰による予測が他の予測手法とは異なる動きを見せています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– データの密集度と外れ値の出現により、各モデルの予測精度や異常検知アルゴリズムの効果が把握できます。
### 6. 人間の直感とビジネスや社会への影響
– **直感的な理解**: 初期の急激な変動は、電力供給の不安定性や政策変更などが影響している可能性を示唆します。
– **ビジネスへのインパクト**: 電力カテゴリでのWEIスコアの変動は、共生や多様性への影響を考慮する上で重要な指標です。急激な変化や外れ値は、環境への影響や企業の持続可能な戦略の評価に役立ちます。
この分析から、多様な視点で電力カテゴリにおけるWEIスコアの推移とその影響を捉えることができます。この情報は、政策立案や持続可能な社会の実現に向けた取り組みに寄与するでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド:**
– ヒートマップ上で色の変化が比較的一貫しているため、特定の日や時間帯に大きな変動が見られるというよりは、比較的安定したトレンドが確認できます。
– 色のパターンが周期的に変化する要素は見受けられません。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 19時のスロットで、他の時間帯に比べて特に低い値（暗い色）が見られます。これは外れ値として考えられる可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 各ブロックの色は、特定の時間と日のWEIスコアを示しています。色の変化はWEIスコアの増減を表しており、明るい色は高スコア、暗い色は低スコアを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 明確な周期性や繰り返しパターンは見られませんが、一部の時間帯で特定の色が優勢であることから、特定の時間にデータが集中している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 19時のスロットには低い値が顕著であるため、この時間帯が総体的なパフォーマンスに影響を及ぼしている可能性があります。
– 午後に向かうに従ってスコアが上昇する傾向があるか、もしくは午前と午後でスコアが異なる可能性が考えられます。
6. **直感的な感じと社会・ビジネスへの影響:**
– 全体として安定していますが、19時の時間帯の低スコアは注意が必要です。もしこのスコアが電力の効率や使用を示すものであるならば、夕方の時間帯での非効率が指摘される可能性があります。
– エネルギー管理の観点から、特定時間帯におけるパフォーマンス最適化が必要かもしれません。特に、夜間の使用が多い企業や業務においては、一層の注意が求められるでしょう。
この分析に基づき、さらなる詳細なデータの探索や他のパフォーマンス指標との比較を進めることが推奨されます。
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:
ヒートマップによる視覚的な特徴と洞察を以下に示します。
1. **トレンド:**
– データは7月1日から7月4日の数日間にわたるスナップショットを示しています。時間や日付ごとの変動が色で示されています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 7月1日の19時に低いスコア（濃い紫）がある一方で、7月3日には高いスコア（黄色）が見られ、急激な変動が発生しています。この急激な変動は重要なイベントや消費パターンの変化を示唆するかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味:**
– プロットは時間（横軸）と日にち（縦軸）に基づきます。色の濃さや明るさがWEIスコアの程度を示しています。濃い紫は低スコア、黄色は高スコアを表します。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 異なる時間帯におけるスコアの変動は、例えば、電力需要の高い時間帯と低い時間帯を区別するのに役立ちます。ピーク時間を特定しやすくします。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 配色の変化から、高いスコアが特定の時間帯に一貫して現れるかどうかを推測できます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響:**
– 日中の特定の時間帯における電力需要の増加を示唆します。これに基づき、電力供給の最適化やエネルギー効率の改善策を検討することができます。また、電力消費のピークを平準化するためのデマンドレスポンス戦略の有効性を評価する材料となるでしょう。
このヒートマップは、視覚的に複雑なデータセットを簡潔に理解し、ビジネスや運用上の重要な意思決定を支援するための有用なツールです。
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:
グラフの分析を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 日付が2025年7月1日から7月4日までの短期間のヒートマップで、長期的なトレンドは読み取りにくいです。ただし、色の変化から日ごとの変動があることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月1日の19時に見られる暗い紫色は、他と比較して著しく低いスコアを示しています。これは外れ値や急激な変動を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– カラーバーの色分けがスコアの高さを示しており、黄色に近づくほどスコアが高く、紫色が最も低いスコアを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 日付と時間の組み合わせでプロットされているため、1日における24時間の変動を観察することができます。時間帯によって色が変化しており、時間とともにスコアが変動することがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯ごとのスコアの分布を見ると、一部の時間帯（特に夜間）は他より低いスコアを記録している傾向があります。これが電力使用パターンを反映している可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– ヒートマップから昼間にはスコアが高く、夜間になると低くなる傾向が見て取れます。これは電力消費行動が夜間に減少している可能性を示唆します。このデータは、エネルギー消費のピーク時間を分析し、節電や効率的なエネルギー使用の施策を考える際に重要です。
このグラフを基に、電力需要の管理や効率化を目指すための詳しい分析を行うことが期待されます。
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:
この電力カテゴリのWEI項目相関ヒートマップから、以下の視覚的な特徴と洞察を得ることができます。
1. **トレンド**:
– ヒートマップ自体は時系列データのトレンドを示すものではありませんが、相関関係によって間接的に長期的なトレンドが見えることがあります。例えば「社会WEI (持続可能性と自治性)」と「社会WEI (社会基盤と教育機会)」の高い相関（0.83）は、これらの項目が連動している可能性を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値や急激な変動はこのヒートマップからは直接確認できません。しかし、「個人WEI (自由度と自治)」が他の多くの項目と低い相関を示している点は注目できます。特に「社会WEI (公平性・公正さ)」との相関が0.22と非常に低いことから、これらの項目間に一貫性のない動きがあったかもしれません。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃淡は相関の強さを示しており、濃い赤色ほど強い正の相関を、濃い青色は強い負の相関を示します。「総合WEI」と「個人WEI平均」(0.91)や「社会WEI (社会基盤と教育機会)」(0.83)の強い正の相関は、これらが全体の動きに強く影響していることを意味しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– ヒートマップからは時系列データそのものはわかりませんが、関連する項目の相関を示しています。例えば、「個人WEI (経済的余裕)」と「社会WEI (社会基盤と教育機会)」の間には0.95の非常に強い相関があり、これらが共に推移していることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 相関関係が0.8以上の項目がいくつか見られ、これらは互いに強く関連しています。一方で、「個人WEI (自由度と自治)」は他の多くの項目と弱い相関しか持たず、一部の項目での孤立を示しています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 強い相関を持つ項目（例えば、「個人WEI (経済的余裕)」と「社会WEI (社会基盤と教育機会)」）は、政策立案時の優先領域として検討されるべきです。これらの相関は、経済的な支援が教育機会拡大に寄与する可能性を示唆しています。
– 「個人WEI (自由度と自治)」が他の指標と低い相関を示すことは、個人の自由や自治が他の社会的指標から独立して変動している可能性があり、ここに注目した社会政策が求められるかもしれません。
まとめると、このヒートマップは、さまざまな要素同士の相互関係を明らかにし、特に社会的および個人的な要因の連動の仕方についての洞察を提供しています。これらのデータは、政策の策定や事業戦略の策定において重要な指針となるでしょう。
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:
1. **トレンド**
– 各カテゴリで明確な上昇または下降のトレンドは見られません。期間が360日間であるため、長期的な変動よりも全体的な分布が強調されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 多くの箱ひげ図で外れ値が確認できます。特に「個人WEI（心理的ストレス）」や「社会WEI（生態系整備・教育機会）」では外れ値が目立ちます。これらは異常値や特定の集団行動の指標となりうるかもしれません。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 中央の線は中央値を示し、箱は第1四分位数と第3四分位数を示しています。箱の長さが短いほどデータが集中していることを示します。
– 色分けは異なるWEIタイプを強調しており、視覚的に比較しやすくなっています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列的な関係性よりも、異なるカテゴリ間の比較が強調されています。共時的に比較し、どのカテゴリが他よりも高いスコアを持つかが見て取れます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体として、WEIスコアは0.6から0.8の範囲に多く集まっています。「社会WEI（持続可能性と自治体）」や「個人WEI（経済状況）」におけるデータの幅が広く、分布がある程度異質であることが示されています。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**
– 人間が直感的に感じるのは、外れ値の多さが示すように、特定のWEIスコアにおける不均一性や不安定性です。これは、社会的または個人的な領域での特定の課題を示唆している可能性があります。
– ビジネスや政策決定においては、外れ値が頻出する領域に注意を払い、そこに潜む潜在的な問題や改善点を探ることで、戦略的なアプローチが求められるでしょう。特に、心理的ストレスや社会的正義に関する領域では、より深刻な社会的影響を持つ可能性があります。
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、PCA（主成分分析）により電力カテゴリのデータを主成分1と2にプロットしたものです。以下の点について分析します。
1. **トレンド**
– グラフに明確なトレンドは見られません。点が散らばっていることから、特定の方向への一貫した上昇や下降は確認できません。
2. **外れ値や急激な変動**
– データポイントは比較的均等に分布しており、明確な外れ値は見られません。また、急激な変動の兆候もありません。
3. **各プロットや要素**
– プロットは主成分1と2に基づき、色やバーの違いがないため、各点は特定の要因を表しているわけではないようです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– PCAの結果から、異なるデータポイントが主成分1と2において分散していることが分かりますが、特定の相関関係を示す明確なパターンはありません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 主成分1（寄与率0.56）と主成分2（寄与率0.22）から、主成分1が全体の分散のより大きな部分を説明しています。プロットされたデータの広がり方からも、これが確認できます。
6. **直感的な感じおよびビジネスや社会への影響**
– この散布図は、データが多様性を持ち、特定のパターンに支配されていないことを示唆しています。ビジネスシナリオでは、これが市場の多様性や需要のバリエーションを反映している可能性があります。電力市場では、これが異なる地域や消費者グループによる多様な使用パターンを示しているかもしれません。
この分析を通じて、データがどのような要因によって異なる特徴を示しているのかをさらに深掘りするためには、追加のコンポーネント分析や要因モデルの適用が考えられます。
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。
