📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データ分析結果
#### 1. 時系列推移
– **総合WEIスコア**: 提供されたデータを見ると、総合WEIスコアは0.625から0.775の範囲で変動しています。この短期間（7月初頭の5日間）では、目立つトレンドはなく、スコアは比較的安定しているように見えます。一部のスコア（例: 2025-07-03, 0.775）が他の日より高いのは、短期的な上振れを示している可能性があります。
– **個人WEI平均**: 個人WEI平均も同様で、0.61から0.775の範囲で推移しています。この中でも7月3日の個人WEI平均（0.775）は、高い観測値として注目されます。
– **社会WEI平均**: 社会的指標も0.625から0.8125の間で変動しています。特に7月2日のスコア（0.8125）は、社会的にプラスの要素の影響により高くなっていることを示唆します。
#### 2. 異常値の検出
– 異常とされるスコアがいくつかの日時で報告されています。総合WEI及び個人WEIでの異常スコアは、通常の日付と比較して低かったり高かったりし、例えば7月1日の低いスコア（0.625）が全体の安定性を損ねる要因と考えられます。
– こうした異常値は、特定の日の電力消費や供給状況に関連する出来事や、個人の経済状況変化、健康事態、またはストレスレベルの急激な変動が背後にあるかもしれません。
#### 3. 季節性・トレンド・残差 (STL分解)
– 与えられた期間が短いため、特定の季節的パターンを検出するのは困難です。ただし、短期間での安定が見られることから、長期的にはこれらの指標が特定の要因で周期的に影響を受ける可能性があります。残差の変動が異常値を示唆している場合、一時的な外生的ショックが想定されます。
#### 4. 項目間の相関
– 個人WEIと社会WEIの間には概して中程度から強い相関が観察されており、社会的条件の改善が個人の幸福度にも影響を与える可能性を示唆しています。この関連性は例えば、経済的余裕のスコアと健康状態、健康状態と心理的ストレスの間にも見られ、相互関係が示されています。
#### 5. データ分布
– 全体として、WEIスコアのばらつきは大きくなく、中央値周辺に多数のポイントが集中しています。外れ値は報告されている日で見られるスコアの中で明確に異なるスコア値として確認できます。
#### 6. 主要な構成要素 (PCA)
– PCA分析により、全体変動の50%が第一主成分（PC1）によって説明され、次に18%が第二成分（PC2）によって説明されています。これらの成分は、変動要因として個人及び社会の主要コンポーネントが組み合わさっている可能性があり、特にPC1には、共有された社会的および個人的条件が影響を与えているものと考えられます。
### 結論
この分析により、短期間固有の異常なスコアや注目すべき上下の変化が明らかになりました。特に電力分野に関連する外的要因や社会/個人要因がスコアに影響を及ぼしている可能性があることが示唆されます。双方のWEI指標において、個々の構成要素がWEIスコア全体にどのように影響しているかを深く理解することが、この
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 初期の期間(2025年7月から2025年9月)では、WEIスコアは0.8を中心に上下している様子が見られます。
– 2026年に入ると、スコアが安定して高い値（0.8付近）になるというパターンが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青で示されたデータポイントに異常値（黒円で強調）がいくつか見られますが、大きな急激な変動はありません。
– 初期の期間において、予測と実際の値のばらつきが見られます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績を示し、緑色の点が前年比比較を示しています。
– 紫、ピンク色の線が複数の予測モデル(Web外/3σやランダムフォレスト回帰など)を示し、これにより異なるアルゴリズムの比較が可能です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値と予測値に若干のズレが見られますが、全体のトレンドは一致しているため、予測の精度が高いことが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値と前年比の数値は、全体として高い値で安定しています。
– 特定の予測方法が他とどの程度一致しているかを見ると、多少のばらつきがあることが伺えます。
6. **直感的な理解とビジネス/社会への影響**
– グラフを見ると、WEIスコアは比較的安定しており、安定的な電力供給が続いていると感じられます。
– 複数のモデルによる予測が全体的なトレンドを捉えていることから、予測に対する信頼感が得られます。
– ビジネスにおいては、電力供給の安定性が高いため、関連する投資や運営において計画を立てやすい状況と言えます。社会的には、安定した電力供給は生活の安心感を高める要素となります。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 全体としてグラフの左側から右側にかけて、実績データは少数の期間しか確認できず、その後予測データのみに移行しています。時間が経過するに従って、予測値は上昇している傾向が見られますが、実績データは限られているためトレンドの詳細な把握は限定的です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期に数点の異常値が観測されており、これら異常値は他のデータ点と顕著に異なり、特に注意が必要です。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績AIによる実績データは青いプロットで表され、予測は複数のモデルによって異なる色で表示されています（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）。
– 紫色の線はランダムフォレスト回帰による予測で、明確な上昇トレンドが示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと異常値、および予測モデルの間に大きな乖離は見受けられませんが、予測モデル間での若干の予測値の差異が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの散布が少ないため、実績値と予測値との詳細な相関関係を示すことは困難ですが、予測値は一致して上昇傾向にあるため、モデル間の予測の一貫性が示唆されます。
6. **直感的に感じることやビジネス・社会への影響**
– このグラフからは、電力カテゴリにおけるWEIスコアの上昇傾向が予測データから示唆され、それが持続可能な方向へ進んでいる可能性があります。
– 実績データの限定的な量を考慮すると、ビジネスにおいては新しいデータ収集や異常値の管理が重要であることが伺えます。より信頼性の高い予測には実データの増強が必須です。
– 社会的には、電力消費の効率化や持続的な供給への取り組みがうまく反映されている可能性があります。
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:
### グラフの洞察
1. **トレンド**:
– 過去のデータ（実績AI）は、評価日の開始直後に複数のプロットが存在しており、左から右への進行に際しては、視覚的には密集して表示されています。この密集はデータが安定していることを示唆します。
– 予測の部分はすべて各モデルによってそれぞれ一貫したスコア帯で表現され、スコアが安定的であると考えられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ上に黒い二重丸でプロットされている外れ値があり、実績データに異常値が存在することが示されています。これに対する予測がどのように行われるかがポイントです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **実績（実績AI）**（青色）は、実際に観測されたデータポイントを示しています。
– **予測（予測AI）**（赤いX）は、将来のスコアを予測するモデルの出力です。
– **予測範囲**（灰色のバンド）は、予測モデルが提供する信頼区間を示しています。
– **異常値**（黒い輪）は、通常とは異なる値を示し、即時対応が必要かもしれない点を示唆します。
– **前年（比較AI）**（緑色）は、過去の同期間データとの比較として有用です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる予測モデルのプロットは、全体として一貫した動きを見せており、それぞれが同じ方向の予測を示すことから、多様な手法でも安定的に予測が可能であることが分かります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 異なる予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）間に目立ったズレはなく、予測の信頼性が確認できます。
6. **社会やビジネスへの影響**:
– このグラフで示された安定したWEIスコアは、電力消費や供給の安定を示唆します。電力業界にとっては、安定した供給と需要予測が、効率的なリソース割り振りやコスト削減に寄与する可能性があります。
– 異常値の存在は、迅速な対応が求められる可能性を示しており、予測モデルがこれに対してどういったアプローチを取るかがビジネス戦略において重要です。
このグラフからは、多くの有益な情報が得られ、特に予測の精度や異常値に対する対応が今後の運用計画において重大な役割を担うでしょう。
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:
### グラフ分析概要
1. **トレンド**
– グラフの実績データ（青い点）は2025年7月に集中し、以降データがないため長期的なトレンドは不明瞭です。ただし、予測データ（ピンク色の線やマーク）が示すように、2025年末から2026年にかけて予測されるWEIスコアは上昇傾向にあります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データ内に異常値（黒枠の円）が1点存在しますが、スコア内の他のデータポイントと極端な違いはなく、軽微な異常と解釈できます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績（青い点）：実際に計測されたWEIスコア。
– 予測（ピンク色、線とマーク）：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など）での未来のスコア予測。
– 異常値（黒枠の円）：特異的なデータポイント。
– 昨年データ（緑色の点）：過去の同時期のデータとして現年のデータと比較が可能。
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（各手法）の比較が行われており、各手法間での予測結果が大きく異なる様子は見えませんが、特にランダムフォレスト回帰が明確に示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは限られた期間のみのため、全体的な分布を分析するには不十分ですが、予測手法間での一致度が高いため、モデル間での一致があります。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間が直感的に気づくポイントは、実測データが少ないながらも各予測モデルが将来的なWEIスコアの上昇を示唆している点です。これは経済的余裕が改善する兆しと捉えられる可能性があります。
– 電力カテゴリにおいての経済的余裕の上昇は、消費者の購買能力の向上を暗示し、エネルギー市場における需要増加を予測させる可能性があります。
このような見解が理解されれば、このデータは企業が戦略計画を立てる際に参考になると考えられます。
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:
### グラフ分析と洞察
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、その後のデータは予測に移っています。このため、最新の実績データのトレンドを把握するのは難しいです。
– 予測データ（赤い×）とランダムフォレスト回帰（ピンクの線）は、最初から急な上昇を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値とされる点（黒い円で囲まれた）は、実績データの中で特に高いスコアとして出現しています。
3. **各プロットや要素**
– 色とプロットスタイルで実績データと異なる予測方法が示されています。
– 線形回帰（紫の線）と決定木回帰（青の線）は異なる予測を示しており、特に線形回帰は急激な変動を示しています。
– 前年のデータ（緑の点）は、明確な比較のために後半に配置されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測の各モデルは、一貫した結果を示していないため、モデル間で予測のばらつきが見られます。
– 前年のデータはやや安定しているように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値と予測値との間には一貫したパターンが見られず、ばらつきが大きいことが特徴となっています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間は予測モデルの信頼性について疑問を感じるかもしれません。特に予測のばらつきと実績データの不足から、モデルの精度に対する信頼が薄まる可能性があります。
– 過去のデータと比べて、現行の指標がどう変化しているのか不明瞭であり、電力の健康状態に関する政策や意思決定に影響する可能性があります。
グラフ全体として、実績データが限られているため、予測に頼らざるを得ない状況があり、予測モデル間の結果が一致していないため、より精緻なモデルの構築やデータ収集が必要になります。
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:
### グラフ分析と直感的な洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青）は期間の初期に集中しており、その後のデータは表示されていません。
– ランダムフォレスト回帰（紫ピンク）は上昇した後に少し下降しています。
– 線形回帰（灰色）、決定木回帰（紫）はそれぞれ一定の値を維持しています。
– 長期的な周期性やパターンは明確ではありません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 数値の上昇が急激に見える箇所がありますが、外れ値として示されているデータポイントは明確にはありません。
3. **各プロットや要素**
– 実績データ（青）は最初に集中しています。
– 予測（決定木回帰やランダムフォレスト回帰）が異常値（黒円）として捉えられている箇所がありますが、これはAIによる異常なパターンの検出を示している可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各モデルによる予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が異なる傾向を示しており、モデル間の予測の多様性を表しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 明確な相関関係や分布のパターンは示されていません。データの数が限られているため、多層的な分析は難しいです。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間がこのグラフから感じるのは、初期段階のデータが限られており、それに基づく予測が一貫性なくばらついているということです。
– ストレス指数（WEI）が上下動しているため、心理的ストレスの変動がある期間や要因を特定するためにはさらなる分析が必要です。
– 電力分野におけるこのデータは、従業員の心理的健康や生産性に影響する可能性があります。それにより、労働環境の改善やストレス管理の重要性が浮き彫りになるかもしれません。
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:
このグラフは個人のWEI（自由度と自治）のスコアを時系列で示しています。以下に視覚的な特徴とそこから得られる洞察を詳しく説明します：
1. **トレンド**
– グラフの開始時点では、WEIスコアが安定していますが、中盤以降にはスコアが上昇する予測がされています。
– 決定木回帰とランダムフォレスト回帰で急上昇が予測されていますが、線形回帰は比較的横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左側には「実績AI」データがあり、2つの異常値が確認できます。これらは通常の変動範囲から外れているため、特に注意が必要です。
– 「予測」のデータは急激な変動を含んでおり、ランダムフォレスト回帰が大きく変動しています。
3. **各プロットや要素**
– 「実績（実績AI）」は青色のプロット点で示されています。
– 異常値は黒いリングでマークされています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰がそれぞれ異なる予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと過去データが比較されています。過去データは、緑色のプロットで右側に表示されており、過去からの傾向を確認できます。
– 予測データはそれぞれ異なる回帰手法を用い、異なるトレンドを示しています。
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大きな乖離が見られます。特に、ランダムフォレスト回帰と他の手法との間に顕著な差があります。
– 一部の異常値は予測範囲外に出ているため、異常値の可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネスまたは社会への影響**
– WEIスコアの上昇は、個人の自由度と自治が増加する可能性を示唆します。この変化は、組織や個人がより自主的に活動することの示唆と捉えることができ、業務効率の向上や職場環境の改善に寄与する可能性があります。
– 異なる予測モデルが異なる結果を示しているため、モデル選択の重要性が浮き彫りになります。ビジネス戦略を決定する際には、複数の視点からの分析が有効です。
このグラフからは、モデルの予測結果を慎重に比較し、実績との乖離を理解することで、より精度の高い未来予測が可能になると考えられます。
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:
グラフの分析を行います。
1. **トレンド**:
– 時系列の前半（2025-07-01付近）では青い実績値が見られ、後半（2026-07-01付近）では前年の比較値が表示されています。
– 総合的な期間を通じて、明確な上昇や下降のトレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の実績値の中で、黒いアウトライヤーの印が確認でき、通常の範囲から逸脱していることがわかります。
– これは特異なイベントまたはデータの誤差を示唆している可能性があります。
3. **プロットの意味**:
– 青色のプロットは実績値を示し、Xマークは予測を表します。
– 紫色の線やピンクの線は異なる予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）を示しています。
– 緑色のプロットは前年の比較データを表しています。
4. **複数の時系列データの関係**:
– 実績と予測のデータがあり、それぞれ異なる予測手法での結果が表されていますが、大きな乖離はないため、予測手法は一貫性があると考えられます。
5. **相関関係や分布**:
– 実績と予測の間に大きなズレはありませんが、初期の実績データにはアウトライヤーがあります。
6. **直感的な印象と影響**:
– 人間が直感的に受ける印象として、実績が予測とほぼ一致しているため、AIによる予測は信頼性が高いと捉えられるでしょう。
– 社会的公平性・公正さが維持されていることは、電力配分の透明性や平等な供給に良い影響を与える可能性があります。
– データの小さな変動や予測の誤差範囲が狭いことから、信頼に値する予測と見なされるかもしれません。
この分析から、データの異常点と予測の一貫性が特に重要なポイントとして考えられると言えます。
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:
このグラフは、電力カテゴリにおける社会WEI（持続可能性と自治性）スコアの時系列データを示しています。以下に分析を示します。
1. トレンド
– グラフ全体として、左側に過去の実績データが集まり、右側に予測データと比較データが配置されています。
– 実績データは横ばいですが、最新の予測データは高いスコアで示されており、上昇トレンドを予測しています。
2. 外れ値や急激な変動
– 特に目立つ外れ値はなく、安定した状態を示すプロットが見られます。
– 左側に異常値マークが見られるが、中程度のスコアに集中しています。
3. 各プロットや要素の意味
– 青色プロット：実績データ
– 赤のバツ印：予測
– 黒の円：異常値
– 薄緑の丸：前年データ
– その他各種予測手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）が色別に示されています。
4. 複数の時系列データの関係性
– 実績と予測データ間には一貫性があり、予測が実績を上回る形でのスコア上昇が期待されています。
5. 相関関係や分布の特徴
– 実績データと予測データ間におおむね一致が見られ、持続可能性と自治性の向上が見込まれます。
– 予測範囲が比較的狭いため、予測の精度が高いことが示唆されています。
6. 直感的な洞察と影響
– 人間の直感においては、近い将来にWEIスコアの向上が期待でき、電力産業の持続可能性が改善する見込みがうかがえます。
– ビジネスや社会への影響として、電力業界の収益性の改善や、環境に優しい技術への移行が進む可能性があります。このトレンドは、政策決定者や企業にとって良い指標となるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 初期のスコアは横ばいで、後に急上昇しています。
– この急上昇が示すのは、特定のイベントや変更が電力の社会基盤・教育機会に大きな影響を与えた可能性があるということです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータにおいて、急激な上昇が観察されますが、それ以外に顕著な外れ値は見受けられません。
3. **各プロットや要素**
– 実績（実績AI）は青のプロットで示されています。
– 予測（予測AI）は赤い×で表示されており、モデルによる予測パターンを示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさ（±AI/3σ）を示しており、信頼区間として考えられます。
– ランダムフォレスト回帰など、複数の予測手法が用いられていますが、ばらつきは少ないです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測の間に大きな乖離は見られず、モデルの予測精度が高いことを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 分布自体は初期から中期にかけて短期的な上昇を続けています。この継続的な増加が社会基盤の改善を示す可能性があります。
6. **人間の直感的な洞察・影響**
– 電力という社会基盤が大きく改善されたことが示されています。これは電力インフラの進展や、供給方法が効率的になったことを示唆しているかもしれません。
– この変化は教育機会の向上に直接的に影響を与える可能性があり、地域の発展に寄与するでしょう。
### ビジネスや社会への影響
– 増加の要因をさらに分析することで、同様の施策を他の地域でも展開する可能性が検討できます。
– 政府やNPOは、このデータを活用して同様のインフラ改善プロジェクトを推進することで、地域社会の福祉向上を図ることができるでしょう。
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:
このグラフを分析すると、以下のような特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**
– グラフには短期間のデータしか示されておらず、明確な上昇や下降のトレンドは見られません。
– データポイントは特定の期間に集中しており、その後の期間にはデータが見当たりません。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフには異常値としてマークされた点があり、これが即時の注目点です。
– 外れ値の存在は、特定の時期に他のデータポイントと大きく異なっていることを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績（青い点）、予測（赤い×）、異常値（黒い○）としてデータが示されています。
– 予測では異なるモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が使用されていますが、それぞれの線は重ならず、異なる予測結果を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値と異なるモデルによる予測値が示されており、これらがどのように異なるか、また類似しているかを比較することができます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 現時点では明確な相関関係を示すための十分なデータがありません。
– 予測の不確かさ範囲（灰色の領域）が示されていますが、具体的な範囲は狭く、予測が容易ではないことを示唆しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– グラフが示す共生・多様性・自由の保障という社会的要素は、電力分野における多様性の課題を示唆している可能性があります。
– 異常値がある場合、これは社会的要因や外的要因による変動が考えられるため、注目する必要があります。
– ビジネスや社会への影響としては、異常値や予測の不確実性が高いため、リスクマネジメントが重要となるでしょう。
全体として、このグラフは短期間のデータに基づいており、さらなるデータ収集が有用なトレンドやパターンを明確にするために必要です。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 全体のヒートマップには周期性のあるパターンが見られます。具体的には、日付による変化はあまりなく、時間帯によって値が変化していることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 色の変化が少ないため、急激な変化は見られません。しかし、一部の時間帯（特に19時）が明らかに他と異なる低い値を示しています。
3. **各要素の意味**
– カラーバーはWEIスコアを示しており、値が高いほど色が明るくなっています。19時の色が濃い紫で最も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**
– 時間帯ごとにスコアが変化しており、特定の日付ごとには顕著な違いはありません。このことから、時間帯が電力消費に大きく影響を与えていることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 高い時間帯（16-18時）ではスコアが安定して高く、夕方から夜にかけてスコアが低下しています。これは電力消費量が通勤帰宅時にピークを迎え、その後落ち着くことを示している可能性があります。
6. **直感的な洞察と社会・ビジネスへの影響**
– ヒートマップから直感的に考えられるのは、電力消費のピーク時間とそれに続く消費の低下です。ビジネスにおいてはピーク時間帯に対応するための電力供給の確保が重要です。また、低スコア時間帯の電力削減対策が求められるかもしれません。社会的には、電力の有効利用と省エネへの意識向上が影響を与えます。
この分析を通じて、電力管理者は効率的なエネルギー供給計画に役立てることができるでしょう。
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:
以下にヒートマップから得られる洞察を詳述します。
1. **トレンド**
– 色の変化から、時間帯によってWEIスコアが異なる様子が伺えます。上段（8時）と中段（16時）は比較的安定しており、青や緑が多く、値は0.67〜0.71の間です。一方で下段（19時）は紫で、低い値を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– ヒートマップの左下（19時、7月1日）が特に深い紫で、他の時間帯や日付に比べて著しく低い値を示しており、明らかな外れ値と考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃淡はWEIスコアの値を示しており、明るい黄色が高い値、暗い紫色が低い値を表しています。
– 各セルは特定の日付と時間におけるスコアを視覚的に表現しています。
4. **データ間の関係性**
– 時間帯によるスコアの変動が見られます。8時と16時のスコアは安定して高く、19時は一貫して低いです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 夕方（16時）は日ごとに異なり、7月2日以降は黄色で一定の高さを示しているため、時間とともに増加傾向があります。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**
– スコアの低い19時に注目する必要があります。エネルギーの使用効率が低下している可能性があり、この時間帯における改善が必要です。
– 逆に、8時と16時は高い効率を維持しているため、これらの時間帯のエネルギー使用パターンが有効であることを示唆しています。
直感的に、人々は特定の時間帯にエネルギー効率が著しく低下することに気づき、改善を図るチャンスと見るでしょう。この情報はエネルギー消費戦略の改善に利用され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**:
– 各日の時間帯ごとに色の変化が見られ、これが日によって異なることから、周期的なパターンが出現していることが分かります。
– 特定の時間帯、特に00時から08時にかけて、色が比較的暗めから明るめへ変化する傾向があることが観察されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 19時の最も左端の日付のセルが非常に暗い色を示しており、ここではスコアが他よりも低いことを示している可能性があります。
– 逆に、08時の特定の日が他の時間帯に比べて明るい色を持ち、スコアが高い特異な変動を示しています。
3. **要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 色の濃淡はスコアの高さを示しており、黄色が最も高く、紫が最も低いスコアを示しています。この色の連続性が一日の中でのスコア変動や、日ごとの変動を視覚的に示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 同じ日付においても時間帯によってスコアが明らかに異なることが多いため、時間帯による変動が重要な要素となっていることが分かります。
– 日にちと時間帯の組み合わせによるスコアの変動を理解することが、全体像を掴む鍵となります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 明確な周期性があるなら、異なるユーザーグループや地域特性などが影響を与えている可能性があります。
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**:
– スコアが高い時間帯は、電力の供給や需要が安定していることを示唆している可能性があり、この時間帯に関連するサービスを強化することが利益を増やす手助けとなるでしょう。
– 逆に、低スコアの時間帯は問題が発生している可能性があり、改善が必要です。特に社会インフラや電力に関連するビジネスは、これらのスコアからタイミングを模索し、運用の効率性を改善することが求められます。
このヒートマップは、特に時間帯による変動が重要であることを示しており、最適な意思決定のためにこれらのパターンを把握することが重要です。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**
– このヒートマップは、360日間のデータに基づく相関を示しており、特定の日付におけるトレンドよりも、各項目間の相関関係に重点を置いています。周期性や具体的な時間的トレンドは直接的には示されていません。
2. **外れ値や急激な変動**
– ヒートマップ自体では外れ値や急激な変動は直接的には示されていません。しかし、相関が極端に高い（1.00に近い）または低い（負の方向も含む）場合は注意点として挙げられます。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**
– 色の濃淡は相関係数の大きさと方向を示しています。赤系の色は正の相関を、青系の色は負の相関を示しています。特に濃い赤色や青色は強い相関を意味します。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**
– グラフでは各ウェルビーイングインデックス（WEI）項目間の相関が示されています。例えば、「個人WEI平均」と「総合WEI」や「社会WEI（公平性・公正さ）」との間には強い正の相関が見られます（相関係数が0.87および0.85）。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「個人WEI（健康状態）」と「社会WEI（持続可能性と自治性）」の相関が高い（0.85）ことから、健康状態が社会的な持続可能性や自治性に影響している可能性があります。
– 「個人WEI（自由度と自治）」は他の項目との相関が全体的に低く、自律的に支えられていることを示唆しています。
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**
– 個々のウェルビーイング指標が電力カテゴリの異なる側面とどう関連しているかを理解するのに役立ちます。特に、社会の公正性や健康状態が個人の幸福に強く関連していることは、政策立案者や企業のCSR活動において重要なインサイトを提供します。
– 公平性や健康状態の改善が、企業の持続可能な発展および社会全体の幸福向上に寄与できる可能性が示唆されます。
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:
電力カテゴリのWEIスコア分布比較の箱ひげ図に基づく分析は以下の通りです。
1. **トレンド**
– 各WEIタイプのスコアが一様に分布しており、特定の上昇や下降のトレンドは見られません。ただし、ボックスの位置から各カテゴリでのスコアの分布範囲が異なることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 各箱ひげ図には外れ値（○で示された点）が存在し、一部のデータポイントが他と大きく異なることを示しています。これは特定の測定期間や条件で異常値が発生している可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– ボックスの色の違いは、各WEIタイプのスコアの分布を読みやすくするための視覚的な補助です。
– ボックスの厚みは四分位範囲（IQR）を示し、ひげは分布の範囲を示します。中央値はボックス内の線で示されます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 特定の関係性は示されていませんが、異なるWEIタイプ間でスコアの分布の幅や中央値には差異があり、それぞれの特性が反映されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 異なるWEIタイプ間でスコアの範囲や外れ値の数に違いがあります。特に「個人WEI（経済充実）」や「社会WEI（共生、多様性、自由の保証）」は外れ値が多く見られます。
6. **直感的な洞察と影響**
– 電力カテゴリにおけるWEIスコアの多様性はそれぞれの要素が独立していることを示しており、特に外れ値が多いカテゴリではさらなる調査が必要です。
– ビジネスや社会においては、特定の要素の改善を行うことで、他の関連スコアに影響を与えられる可能性があります。これは電力を利用するコミュニティや企業にとって、持続可能性や経済的安定性に関連する重要な洞察を提供します。
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、電力カテゴリのデータを用いたWEI構成要素の主成分分析（PCA）を示しています。
1. **トレンド**:
– グラフは散布図で、全体として明確な上昇、下降、周期的なパターンは見られません。よりランダムに分布しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の外れ値が目立つというよりは、データ点が広い範囲に分布しています。ただし、右上に位置するデータポイント（第1主成分が0.1を超える）は他の部分からやや外れており、注目に値するかもしれません。
3. **各プロットや要素**:
– データポイントの色は一様で、サイズも同様であり、特異な情報を示していません。各点の位置自体が、主成分空間での位置を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 主成分1と主成分2の協力によって、データがどの軸に対して分散しているかが分かります。多数のデータが主成分1と主成分2で均等に分布しているため、特定の傾向が見えにくいですが、分布としては主成分1方向に広がっているように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 主成分1の寄与率が0.50であり、データの50%の変動を説明しています。主成分2は18%を説明しており、主成分1がより多くを説明していることから、データの分布は主に第1主成分の影響を受けていると考えられます。
6. **直感的影響とビジネスへの影響**:
– 人間の直感としては、分布が広がっていることから電力カテゴリの要素は変動が大きい可能性を示唆しています。エネルギーの需給バランスが不安定である場合、需給調整やストレージ、供給の柔軟性の向上が求められるかもしれません。電力市場やエネルギー政策における計画の基盤として、より堅実なデータ解析と管理が重要であることを示していると言えます。
このPCA分析は、データの潜在的な構造を理解し、より効果的な電力管理戦略を構築するための礎となる情報を提供している可能性があります。
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。