📊 データ分析（GPT-4.1による）
### WEIスコアデータ分析
#### 1. **時系列推移**
– **総合WEIの推移**: 総合WEIは2025年7月1日から5日の間で、0.625から始まり、最高0.775まで上昇を見せました。その後、若干の下降が見られ、0.675に達しています。この上昇のトレンドは全体としては明るい見通しを示していますが、小刻みな変動が続くため、安定性の観点では注意が必要です。
– **個人WEI平均と社会WEI平均**: 個人WEI平均は、同様に上昇傾向にありますが、個別日付での乱高下（例：7月2日の0.61から7月3日の0.775への急上昇）が顕著です。社会WEI平均も同様に、特定期間で0.8125を記録するなど、不安定な動きを見せています。
#### 2. **異常値**
異常値がいくつか検出されています。たとえば、全部のWEI項目において、7月1日の初日スコアが複数の指標で特に低い点が際立っています。これらの日における異常値は、可能性として季節的要因や特定のイベント（日付と関連付けられる政策変動や社会的不安など）が影響しているかもしれません。
#### 3. **季節性・トレンド・残差（STL分解）**
STL分解に基づく長期的なトレンドとして、全体的な無視できない上昇傾向がありますが、一貫性の欠如を表す高い残差が目立ちます。これは未解明の変動要因（例えば、日常の政治・経済ニュース）が影響している可能性があることを示しています。
#### 4. **項目間の相関**
相関ヒートマップを基にすると、経済的余裕と社会基盤・教育機会の間には高い相関が見られます（おそらく政策が影響している可能性）。一方で、心理的ストレスと持続可能性には低い相関が観測されます。これらの相関は、政策および対象地域での教育やインフラの実体が精神的な健康には直結していない、または少なくとも測定が困難であることを示しています。
#### 5. **データ分布**
箱ひげ図による分析では、各指標において幾つかの外れ値が確認されました。特に、心理的ストレスや自由度と自治のスコアがばらつきが大きく、中央値もちょうど一定ではないことから、社会および個人の精神的健康の不安定さが窺えます。
#### 6. **主要な構成要素 (PCA)**
PCA分析において、主成分1（PC1）が総スコア変動の50%に寄与しており、主な影響因子として経済及び健康に関連する項目である可能性があります。PC2は18%の寄与率で、残りの項目（例えば社会公共サービスの提供）が補完的役割を担っていることが示唆されます。
### 結論
WEIスコアは総じて改善基調にあるものの、安定性という観点では特定の要因（特に社会的要因）が日々のスコアに影響している複雑さを示しています。経済・健康関連の向上が大きな寄与を示す一方、心理的不安定さを示唆する個人ストレスや自由度の変動から、さらなる改善の余地があるといえそうです。このようなデータ分析は、政策決定者がどこに焦点を置くべきかを明確にする助けとなります。
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:
グラフを分析しますと、以下の点が際立っています。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は期間の初期においてランダムな動きを示していますが、予測データに移行すると比較的安定したパターンに進みます。
– ランダムフォレスト回帰（ピンク色の線）は、安定してわずかに上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データにおいては、いくつかのデータポイントが異常値として示されており、他の点から大きく外れた位置にあります。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績データ（実績AI）で、黒い縁取りのある点が異常値としてマークされています。
– グレーの影は予測の不確かさの範囲を示し、信頼区間と考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 線形回帰（薄紫色）と決定木回帰（シアン）の予測は比較的水平であり、ランダムフォレスト回帰（ピンク）は軽度上昇を示します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時系列の初期には変動が大きいが、予測に移るとデータの変動範囲が狭まり安定傾向が見られます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 実績データの不安定さに対して、予測データはより安定しているため、将来のトレンドを予測するうえで信頼性が高まります。
– 異常値の存在は、何らかのシステム的な問題や外的要因を示している可能性があり、改善の必要性が示唆されます。
– ビジネスや社会への影響として、予測やトレンドの安定性は電力の需給バランスの調整に役立ち、効率的な運用に寄与する可能性があります。
これらの洞察は、データの安定性を評価する上で重要であり、予測手法の選択で事業計画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:
このグラフは、電力カテゴリの個人WEI平均スコアの30日間の推移を示しています。以下にその分析を示します。
1. **トレンド**:
– 実績（青色のドット）は、7月1日から7月10日頃までの間でわずかながら上昇傾向を示しています。
– ランダムフォレスト回帰の予測（紫の線）は、特定の日（7月10日頃）から急激に上昇し、その後は横ばいを続けています。決定木回帰の予測（水色の線）はこの間、一貫して横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データにおいて、特定の日の数値が他の点よりもやや高い位置にあり、異常値として識別されています（黒い丸で囲まれている点）。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いドットは実績データを示し、紫と水色の線は異なる手法による予測データを示しています。
– 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**:
– 実績データの上昇傾向は、ランダムフォレスト回帰の予測と概ね一致しますが、決定木回帰の予測とは一致しないことがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データ内で明確な相関は見られませんが、ランダムフォレスト回帰の予測は実績データの上昇をある程度反映しています。
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**:
– 実データが示すトレンドと予測の不一致は、予測モデルに対する信頼性の見直しを促します。
– 実績が上昇傾向にあることは、電力消費の増加や効率性の向上を示している可能性があります。このトレンドの背景を理解することは、より良いエネルギーマネジメントや政策策定に寄与するでしょう。
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、30日間の電力カテゴリにおける社会WEI平均スコアの推移を示しています。以下に詳細な分析と洞察を述べます。
1. **トレンド**:
– 実績 (青いプロット) は7月の初めに集中的に存在し、その後のデータは見られません。
– 線形回帰、決定木、ランダムフォレストの各予測 (それぞれ紫、シアン、ピンクの線) は、今後のスコアが横ばいや微増するとしています。特に、線形回帰とランダムフォレストは上昇傾向を示していますが、決定木は横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の実績データには、いくつかの外れ値 (黒い円で囲まれた箇所) が見られ、それらは不確かさ範囲 (灰色の領域) 内に収まっています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実績を示し、X印は予測を表しています。
– 不確かさの範囲が示されていることから、予測の信頼性に関する情報が提供されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データが過去に集中しているため、これらのデータは予測に直接影響を与えていると思われますが、新しいデータがないため、モデルの予測との差異を具体的には評価できません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 青い実績データの密度が高い部分が不確かさの範囲に収まっており、実績と予測が一致していることを示唆しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間が直感的にこのグラフを見ると、過去の実績データが限られているため、予測がどの程度信頼できるのかに疑問を抱くかもしれません。
– ビジネスや社会的には、電力部門の安定性を示すこの予測が、今後の戦略計画やリスク評価に影響を与える可能性があります。
– 外れ値の理解は、今後の予測精度向上や異常検知に貢献するでしょう。
このグラフは、歴史データの制約とそれに基づく予測の両方を可視化し、電力供給や関連政策に関する長期的なインサイトを提供します。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 実績（青い点）は評価日の初期に集中しており、WEIスコアは比較的一定しています。
– ランダムフォレスト回帰による予測（紫色の線）は徐々に上昇し、一定の水準で横ばいになっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データは比較的一定しており、大きな外れ値や急激な変動は見られません。
– 不確かさ範囲（灰色の帯）内に収まっている点は安定性を示唆します。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実際のWEIスコアを示しており、比較的一定範囲内にあります。
– 紫色の線はランダムフォレスト回帰による予測で、途中で平坦になっていることから、予測が一定の水準に達していることを示しています。
4. **複数の時系列データの関係**
– 実績データと予測データの間に顕著な関係はありませんが、予測データは将来的な上昇を予想しています。
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明確な相関は確認できません。
– 分布としては、実績データが一定範囲内に集まっており、あまり広がりがありません。
6. **人間が直感的に感じることや影響**
– 実績データが安定している一方で、予測はその後の上昇を示しているため、個々の経済的余裕が今後向上する可能性を示唆しています。
– このことは、電力カテゴリーにおいて個々の経済的状態が改善される期待を与え、消費者の行動やマーケット戦略に影響を与える可能性があります。
総じて、このグラフは短期間における経済的余裕の安定性と、今後の改善の兆しを示しており、電力部門のビジネス戦略に有益なインサイトを提供しています。
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:
このグラフは、個人のWEI（健康状態）のスコアを30日間にわたって追跡したものです。以下に、グラフから得られる洞察を整理しました。
1. **トレンド**:
– 最初の数日間、実績のスコア（青いプロット）は安定しているように見えます。予測モデルに基づく3つの予測はそれぞれ異なる傾向を示しています：
– **線形回帰**（ピンク）は右肩上がり。
– **決定木回帰**（青）は初期値から一定。
– **ランダムフォレスト回帰**（紫）は一定。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データ内に顕著な外れ値は見られません。
– 予測の中で予測（線形回帰）が顕著な上昇を示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 青いプロットは実際のスコアを示し、安定したパフォーマンスを示唆しています。
– グレーのエリアは予測の不確かさを示し、これは実績データ範囲内にあります。
4. **データの関係性**:
– 予測モデル間の関係を見ると、線形回帰の予測は他の二つのモデルの予測とは異なり、急激な上昇を示しています。ランダムフォレストと決定木の予測は安定しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データは概して一致しているが、線形回帰のみが上向きのトレンドを示すため、モデルの種類による予測の違いが見られます。
6. **ビジネスや社会への影響**:
– このグラフから、人間は個人の健康状態が最初の数日は安定していること、その後の予測はモデルによって大きく異なることを直感的に感じ取るでしょう。従って、健康状態の予測には複数のモデルを使用し、慎重な解釈が必要です。特に、短期間のデータに基づいて線形に伸びると予測すると、誤解を招く可能性があります。このインサイトは、効果的な健康管理や長期的な健康戦略を策定するための重要な要素となります。
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:
グラフの分析を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点群）は初めの数日間表示され、その後予測データに移行しています。ランダムフォレスト回帰（紫線）の予測トレンドは緩やかに上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データ中に外れ値（黒い輪で囲まれた青い点）が存在しますが、一部が異常として識別されています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点：実際のデータ。
– 紫色の線：ランダムフォレストによる予測。
– グレーの範囲：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**:
– 実績データと予測データは直接比較されています。異常値が予測にどう影響するかを見極める必要があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは比較的安定しているが、外れ値が存在します。予測データは安定的なパターンを示しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 異常値の発生に注意が必要です。これが個人の心理的ストレスの変動を示す場合、ストレス要因を取り除くための介入が必要かもしれません。
– グラフから、データの安定性と予測の信頼性を感じ取ることができます。ビジネスでは、これが効率的なエネルギー管理や心理的健康支援につながる可能性があります。
この分析により、ストレスを管理しエネルギー消費を最適化するためのプランを立てる際に役立つ情報が得られるでしょう。
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:
以下にグラフの分析と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青点）は、最初の約一週間は横ばいのトレンドを示しています。その後、データポイントが提供されていないため、変化は観察できません。
– ランダムフォレスト回帰予測（紫線）は緩やかに上昇しその後横ばいです。線形回帰予測（青緑線）は横ばいを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データ内には黒い丸で示された外れ値が含まれています。ただし、その影響がどの程度かは観測不可能です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青点は実際のデータ値を示し、直感的に実績の変動の範囲を示します。
– クロスポイントは予測値ですが、これはグラフ中に示されていないため確認できません。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを表し、実績データはその範囲内に収まっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績が予測の不確かさ範囲内に収まっており、全体として予測が実績を包含していることが示されます。
– ランダムフォレストと線形回帰の予測値の間で微妙な差が観察され、ランダムフォレストの柔軟性が示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 提示されているデータポイントは限られており、実績と予測間の相関を評価するにはデータポイントが少ないです。しかし、現状では予測が実績の動向を全体的に見落と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**:
– 実績が予測とおおむね一致していることは、予測モデルが一定の信頼性を持っていることを示しますが、外れ値の存在は不確実性を示唆します。
– 自由度と自治のスコアがある範囲で安定している場合、電力業界における個人の自治の動きが安定していることを示唆している可能性があります。
このグラフは、予測と実績の整合性を確認し、今後の動向を分析するための一助となります。また、外れ値の影響を考慮しつつ、モデルの改善点を模索することが重要です。
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:
### グラフの特徴と洞察
1. **トレンド**:
– 実績データ（青のプロット）は非常に短い期間（約5日間）でしか提供されていないため、明確なトレンドを掴むのは難しいですが、数値が0.5から0.8の範囲に集中していることがわかります。
– 予測データは3つの異なる回帰方法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）で示されています。線形回帰は横ばい、ランダムフォレスト回帰は緩やかな上昇を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データにおいて、いくつかの異常値が確認されています（黒い円で囲まれたプロット）。これらは他のデータポイントから離れており、システムやデータ収集の異常が原因かもしれません。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青いプロットが実績データを示し、青い線は決定木回帰の予測を表しています。
– 薄紫の線（ランダムフォレスト回帰）は未来に向けたデータポイントの緩やかな上昇を示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる回帰手法で多少異なる結果が示されていますが、全体としては大きな乖離がなく、比較的一貫した予測を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは0.5から0.8の間で密集しており、全体的なデータのばらつきは大きくありません。予測範囲の不確かさも灰色の帯で示されており、比較的狭い範囲です。
6. **人間の直感および社会への影響**:
– グラフに示されたWEIスコアが公正性や公平性に関連していることから、このスコアは社会における電力供給の公平性を示す指標として重要です。このスコアが高まることは社会的正義を実現するための指標であり、予測が正しければ、ゆるやかにそうした状況が改善されていく可能性を示しています。ランダムフォレスト回帰の予測では、改善の兆しが微かに見られますが、実績データがもっと必要です。これにより、電力供給者や政策立案者にとって重要な参考情報となります。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 実績（青色のプロット）は、開始直後に一定の範囲で横ばい状態です。
– 予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は30日間の内でそれぞれ異なるトレンドを示しています。
– 線形回帰とランダムフォレスト回帰は上昇傾向。
– 決定木回帰はほぼ横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の実績データ内にいくつか外れ値が存在しています（黒い円で囲まれた部分）。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 青いプロットは実際の観測データを示しています。
– 赤い×は予測データを示す。
– 灰色の領域は予測の不確かさ範囲（xAI/3σ）を示し、外れ値が予測不確かさ内に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**
– 実績データは予測範囲内に収まっており、モデルの予測がある程度信頼できることを示しています。ただし、外れ値の影響を考慮する必要があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 相関関係についての詳細情報はこのグラフからは直接読み取れませんが、予測モデルの違いが影響を受けないことを示しています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 実績値が安定していない状況は、電力の持続可能性と自治性に関して課題が残っていることを示唆しています。
– 外れ値の存在は、予測モデルに対する信頼性を損なう可能性があるため、さらなる分析が必要です。
– 予測が全体的に上昇トレンドを示す場合、将来的な改善の可能性を示唆していますが、現場での適応が必要です。
この分析により、電力の持続可能性と自治性に関する戦略を見直し、モデルの精度を向上させるためのデータの質の向上が求められます。
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:
このグラフは、電力カテゴリにおける社会WEI（社会基盤・教育機会）のスコアを30日間にわたって示しています。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**:
– **実績（実績AI）**は初期から約0.6から0.8の間で横ばいです。
– **予測（線形回帰）**は、ゆるやかに上昇しています。
– **予測（決定木回帰）**は、一定の0.8を示しています。
– **予測（ランダムフォレスト回帰）**も、一定で0.8です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値として示されるプロットはありませんが、実績プロットのばらつきが見受けられます。
3. **各プロットや要素**:
– **実績（実績AI）**は青色の点で示され、過去データの実績を示しています。
– **予測の不確かさ範囲**は灰色の帯で示され、予測の信頼区間を示していますが、その幅は狭く、モデルが比較的一貫した予測を提供していることを示しています。
– **異常値**としての円が示されており、これは特に目立った異常値はないことを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数の予測が行われていますが、決定木とランダムフォレストの予測が一致しています。線形回帰予測はわずかに上昇傾向を示しており、よりダイナミックなトレンドを予想しているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績スコアと各予測モデル間には一定の一致が見られますが、線形回帰は上昇傾向を示していることから、他の予測よりも敏感な反応を示す可能性があります。
6. **人間が直感的に感じること**:
– 安定性と一致性が重視される場合、決定木やランダムフォレストの予測が信頼されるかもしれません。ただし、将来の上昇傾向を考慮に入れる場合、線形回帰の予測も検討される可能性があります。
**ビジネスや社会への影響**:
– 電力の社会基盤や教育機会におけるWEIスコアが比較的安定していることは、社会的な安定性の指標です。この安定したスコアは、電力分野におけるインフラや教育機会が着実に提供されていることを意味しており、さらなる政策決定や投資の基盤としての利用が考えられます。
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:
以下は、グラフに基づいた分析と洞察です。
1. **トレンド**
– 実績（青い点）は横ばいで、一定の範囲内に収まっています。
– 予測データ（線）を見ると、全体としてわずかな下降傾向が見られます。ただし、3種類の予測方法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測は若干異なります。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかのデータポイントが異常値として囲まれていますが、全体としては実績の点は一様な範囲内に収まっています。
3. **各プロットや要素**
– 実績データは青い点、予測データはピンクや紫の線で示されています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示していますが、実績データはこの範囲内に収まっています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 3つの予測モデルの結果はほぼ同様の傾向を示しており、予測の一致性が確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは比較的一定で、予測と大きく乖離していないため、予測モデルが実績データを適切に捉えている可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**
– 現在は比較的安定しているが、予測される軽微な下降トレンドは、将来的なパフォーマンスの低下を示唆している可能性があります。
– 電力業界において、共生・多様性・自由の保障のスコアが重要な要素である場合、スコアの軽微な低下は即座の危機ではないが、長期的には戦略的な見直しが必要かもしれません。
このグラフは、主に一定期間におけるスコアの変動や予測の信頼性を視覚的に把握するためのものであり、こうした情報に基づく適切な対策を考慮することが求められます。
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:
このヒートマップは、電力カテゴリの総合WEIスコアの30日間の時系列を視覚化しています。以下に視覚的な特徴とそこから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 日々のスコアは、時間帯（特に16時と19時）によって色が変化し、スコアの変動を示しています。
– 明確な上昇または下降のトレンドというよりは、周期的な変化がある可能性があります。例えば、一部の時間帯でスコアが高くなる（黄色）などのパターンも見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月1日の19時は色が濃い紫で、他の日と比較してスコアが低いことを示しています。これは外れ値や急激な変動の一例と言えるでしょう。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色は電力消費または需要のスコアを示しており、明るい色が高スコアを、濃い色が低スコアを表しています。
– 横軸は日付、縦軸は時間帯を示し、一日の中でのスコアの変動を視覚化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯ごとにスコアが異なり、特に16時から19時にかけてスコアが変動しています。このことは、電力需要が特定の時間帯に集中している可能性を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の日付や時間帯が高スコアを示す一方で、他の日や時間帯は低スコアになっており、均一な分布ではなく変動があります。
6. **直感的な洞察および影響**:
– ヒートマップを直感的に見ると、特定の時間帯に電力需要が集中しているように見え、ピーク需要時の電力供給の確保が重要であることが示唆されます。
– ビジネスや社会への影響として、電力のピーク時の対策（例えば、ピークシフトや省エネ施策の推進）が求められるかもしれません。
– 特に7月1日の低スコアは、何らかの電力系統の問題を示しているかもしれないため、詳細な原因分析が必要です。
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:
以下の点について分析します。
1. **トレンド**:
– ヒートマップは5日間のデータを示しており、時間帯ごとの個人WEI平均スコアの変化を色で表しています。特定の周期性は確認できませんが、特定の時間帯と日付での変動がわかります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月1日の19時台のデータは非常に低い値（濃い紫色）を示しており、他の日と比べて著しく異なるスコアを示しています。これは外れ値または異常値として捉えることができます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の変化がスコアの変化を示しています。青から黄色に近づくほど高いスコアを示し、紫色は低いスコアを示しています。具体的には、7月3日と4日は16時台に高スコアを記録しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各日付と時間帯の組み合わせが別々のデータポイントを形成しているため、特定の時間帯でのスコアの一貫性や日ごとの変動を比較することができます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– グラフはスコアが時間帯により異なることを示しており、特定の日に同じようなスコアが現れることを示唆しています。
6. **直感的な洞察とビジネス/社会への影響**:
– 7月1日の大きな低スコアは、電力供給または消費に関する何らかの問題を示唆している可能性があります。ビジネス面での調整が必要かもしれません。その他日付での高スコアの時間帯は、電力供給の効率が良いと考えられ、これを基に電力リソースの最適化が可能です。
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:
この電力カテゴリの社会WEI平均スコア時系列ヒートマップを分析すると、以下の特徴があります。
1. **トレンド**:
– 色の変化から見ると、スコアに若干の変動があります。具体的なトレンドとして、各日によってスコアが上昇したり、低下したりしていることが分かりますが、全体的な傾向は明確ではありません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の日付での時刻によってスコアに大きな変動があります。例えば、2025-07-01の19時は色が濃い紫で、スコアが非常に低いことを示しています。この日は他の時間帯と比較して明らかに異なる結果を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各プロットは特定の時間帯と日のWEIスコアを示します。色の濃淡でスコアの高低が表現されており、黄色は高スコア、紫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**:
– 各日の様々な時間帯でスコアの変動が見られるため、時間帯による変動があることが示唆されます。ただし、このヒートマップでは詳細な関連性は読み取りづらいです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体的には中間スコアが多く、紫や黄色のような極端なスコアは少ないようです。スコアの変動はそれほど大きくないように見受けられます。
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**:
– 電力消費や供給に関連したスコアであれば、特定の時間帯に問題が発生している可能性が考えられます。ビジネスや社会的には、これによってエネルギー効率の改善や電力需要管理の必要性を示唆しているかもしれません。また、外れ値を分析することで電力供給の効率化や安定化に寄与するための改善点が明らかになる可能性があります。
この分析から得られる洞察を活用することで、電力管理や戦略的な計画の策定に役立つ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:
このヒートマップは、電力カテゴリにおける様々なWEI（ウェルビーイング指数）項目間の相関関係を視覚化しています。以下のポイントに焦点を当てて分析します。
1. **トレンド**:
– ヒートマップは30日間のデータを基にしているため、明確な時間的トレンドを示しているわけではありませんが、各項目の関係性を捉えることができます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の外れ値や急激な変動は、この文脈では表されていませんが、相関値が極端な場合にはその背後の理由を考察する必要があります。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 色の濃い赤（プラス方向）は高い正の相関を示し、青は負の相関を示しています。例えば、「総合WEI」と「個人WEI平均」はかなり高い正の相関を持っています（0.87）。
– 相関の弱い組み合わせ、たとえば「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」とその他の項目（多くが青色）は低い相関を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列というよりは、各項目間の関係性を示しており、異なるカテゴリのWEIがどのように関連し合っているかを把握することができます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 一般に、個人に関するWEI（例：個人WEI（経済的余裕））同士は比較的強い相関があります。
– 社会的なWEI（例：社会WEI（公平性・公正さ））も他の社会的WEIと正の相関があります。
6. **ビジネスや社会への影響**:
– 高い相関が見られる項目間では、改善を試みる際に相乗効果が期待できます。例えば、「総合WEI」と「個人WEI平均」の強い相関は、個人の幸福が総合的なウェルビーイングに重大な影響を与える可能性があることを示唆しています。
– 負の相関が確認できる場合、それらの要素の改善は全体に対して異なる影響を与える可能性があります。
このヒートマップを見ると、個人と社会のウェルビーイングが互いに複雑に関与していることがわかり、政策決定や個人の健康改善策に役立つ情報が得られる可能性があります。
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:
この箱ひげ図に基づいて、以下のインサイトを提供します。
1. **トレンド:**
– WEIスコアはWEIタイプごとに異なる中央値や範囲を持っているが、時間的なトレンド（上昇、下降）はこのグラフからは判別できません。
2. **外れ値や急激な変動:**
– いくつかのWEIタイプには明確な外れ値が存在します。特に「個人WEI（健康状態）」や「社会WEI（共生、持続性、自由の確保）」は、スコアのばらつきが大きいです。
3. **プロットや要素の意味:**
– 各箱は四分位範囲のデータを含み、中央値が示されています。十分に広がりのある範囲のものもあれば、比較的コンパクトな範囲もあります。
– 色の違いは、異なるWEIタイプを視覚的に区別するためのものと考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 時系列データが複数あるわけではなく、各WEIタイプのスコア分布を比較している構造です。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– スコアの密度や中央値はカテゴリごとに差異があります。例えば、「個人WEI（経済的余裕）」は比較的高い中央値を持っていますが、「社会WEI（共生、持続性、自由の確保）」は低めの中央値となっています。
6. **直感的な洞察と影響:**
– 多くのWEIタイプで外れ値が観察されるため、特定のWEIタイプは個別で改善が難しい可能性があると感じられます。
– ビジネスや社会においては、分布が広い（ばらつきがある）WEIカテゴリは、改善のための施策を集中的に行う必要があるかもしれません。特に、外れ値が多いものは細心の注意を払って対処する必要がありそうです。
この分析により、特定のWEIタイプにおける対策や改善の優先順位を決定するための一助となるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– このグラフは、主成分分析（PCA）に基づいており、30日間の電力データにおける異なる要素の分布を示しています。
– 特定の時系列データのトレンドではなく、データポイントの分散を確認します。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフの右上と左端に少数のデータポイントが離れて配置されており、これらは「外れ値」と考えられます。
– これらの外れ値は、通常の発電や消費のパターンから外れた要素を示しているかもしれません。
3. **プロットの意味**
– 各プロットは観測値を表しており、主成分1と2に基づいてデータの分布を示しています。
– 主成分1と2は全体のデータ分散を大きく説明する軸であり、このグラフでは主成分1が50%、主成分2が18%の分散を説明しています。
– 左から右への分布は、主成分1における異なる特性（例えば、電力消費の変動）を示している可能性があります。
4. **時系列データの関係性**
– 複数の時系列があれば、それらの共通または異なる特性を主成分空間で見つけることができますが、このグラフは時系列関係よりもデータの構造的分布を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 主成分間でのデータの広がり具合が異なるため、データには非対称性が存在します。これは特定の要素が他の要素よりもデータに大きく影響している可能性を示します。
6. **直感的な洞察と影響**
– ビジネスや社会において、外れ値の検出や、特定の方向へのデータの集中は、異常検知や効率的なリソース配分に役立ちます。
– この分布は、電力需要の変動性やリソースの利用効率を再評価する機会を提供し、電力供給の安定性を高める手法を議論するための基礎となります。
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。
