📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データ分析結果
#### 全体のトレンドおよび変動
– **総合WEI**の推移を見ると、初めは0.625で始まり、波を打ちながらも0.74375まで上昇し、その後やや下降し、最終的には0.74付近で安定しています。全体的に、時折上下があるものの、おおむね横ばいまたは緩やかな上昇トレンドが見受けられます。
– **個人WEI平均**と**社会WEI平均**も共に同様のトレンドを示し、0.62から0.81までの間で変動しています。社会WEIが個人WEIに比べてやや変動が激しい印象があります。
#### 異常値の検知と可能性のある要因
– **異常値**として特定の日付において、低いスコアが検出されています（例えば、7月1日の総合WEIスコア0.62など）。これらの日付では、特定のカテゴリ、例えば社会基盤・教育機会や共生・多様性などが急激に低下する傾向があります。
– 後日では**社会基盤**や**持続可能性**スコアが高くなる傾向が見られます。社会活動や政策の変更、予算の投入などが考えられ、その影響を反映している可能性があります。
#### 季節性・トレンド・残差（仮定による分析）
– 季節性やトレンドの中では、定期的なスパイクやディップが報告されています。これは、月初や週内の仕事や業務開始における心理的・物理的ストレスが見られるためかもしれません。残差はランダムノイズとして捉えられ、測定エラーまたは未知の外的要因によるものでしょう。
#### 相関分析
– 相関ヒートマップでは、**経済的余裕**と**健康状態**の項目が個人WEIや総合WEIの変動に強く影響を与えている傾向があります。
– **持続可能性と公共性**と**社会基盤**が社会WEIの重要な要素であることが確認できるかもしれません。
#### データ分布
– 箱ひげ図の仮説に基づくと、各項目に対してある程度の**ばらつき**が見られますが、いくつかの項目では顕著な外れ値が存在しています。特に、初期の日付での低いスコアが一時的な異常値として捉えられる傾向があります。
#### 主成分分析（PCA）の結果
– 主成分分析におけるPC1（46%の寄与率）は、データ全体の変動の主要な部分を説明しており、特に経済的や社会基盤に関連する項目の影響が大きいと考えられます。
– PC2（20%の寄与率）は、第二の重要な要因を捉えており、これは恐らく心理的ストレスや自由度など、個人レベルの短期的な変動によるものと考察できます。
### まとめ
このデータからは、社会的および経済的要因がWEIスコアに大きな影響を及ぼしていることが示唆されます。特に、公共政策や経済の変動、個人の健康とストレス管理が総合WEIに影響を与える主要因となっているようです。特定のカテゴリ項目間における強い相関関係の存在は、これらの分野が相互に影響していることを示唆しており、今後、これらの要因にさらなる注意を払うことで、WEIスコアの改善に繋がる可能性があります。
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:
グラフを分析すると、以下のポイントが挙げられます。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青いプロット）は開始時に若干の変動が見られますが、全体的にはほぼ横ばいです。
– 予測（線形回帰）は上昇傾向を示しています。
– 予測（決定木回帰）は安定しているのに対し、ランダムフォレスト回帰は若干の上昇トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部の実績データに外れ値（黒い枠で囲まれたプロット）が存在しますが、数は限られています。
– 急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実績データ、赤いプロットは予測値を示しています。
– グレーの背景エリアは、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**:
– 実績データと各予測モデルの間には若干の乖離があります。
– 決定木回帰モデルは安定して実績データに近い位置で推移している一方で、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。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは比較的狭い範囲に分布しており、一定の安定性が感じられます。
– 線形的な上昇を示す予測もあり、モデルによる相関の違いが顕著です。
6. **直感的洞察とビジネス・社会への影響**:
– 実績値が比較的安定していることから、現在の電力使用状況に大きな変動はないことが示唆されます。
– 予測が上昇傾向を示していることから、今後の電力需要増加の可能性が考えられます。特に線形回帰予測がはっきりとした上昇を示しています。
– これは新たな電力インフラの構築やエネルギー効率化対策を考慮する必要性を示唆するかもしれません。
総じて、現在は安定した状態ですが、将来に向けての準備が重要であることが示されています。
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**
– 実績は最初の期間で0.6から0.8の範囲に集中しており、明確な上昇や下降のトレンドは見受けられません。
– 線形回帰の予測は、ゆったりとした上昇トレンドが見られ、今後のスコアの回復や改善を示唆しています。
– 決定木とランダムフォレスト回帰の予測は、横ばい傾向で一定の値を維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値として示されたプロットは、観測値に対する異常値を提示していますが、全体のトレンドには大きな影響を与えていないようです。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実績データを示し、全体的に緩やかに変動しています。
– 紫の線はランダムフォレスト回帰の予測を示し、安定したスコアを維持しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 線形回帰、決定木、ランダムフォレストの予測は異なる挙動を示しており、多様なモデルの予測を示唆しています。特に線形回帰の上昇トレンドと他のモデルの安定した水平線の違いは、モデルごとの予測性能や仮定の違いを反映しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データのバラツキが確認でき、ある程度の変動性を含むデータであることが示唆されます。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間はこのグラフから、データが現在は安定しているが、今後改善の余地があると感じ取る可能性があります。特に線形回帰の改善予測は将来に期待感を与える要素です。
– ビジネスや社会の観点では、電力消費の効率向上の兆しとして捉えられ、エネルギー管理の最適化や新しい技術導入の基礎とな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:
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日間の推移を表しています。以下にポイントを挙げて分析します。
1. トレンド:
– 実績データ（青い点）は7月上旬には比較的一定しています。
– 予測データ（ライン）は、線形回帰がわずかに上昇、決定木とランダムフォレスト回帰はほぼ水平。
2. 外れ値や急激な変動:
– 外れ値は黒い丸で示されており、数点が明らかに他のデータよりもスコアが低いです。
3. 各プロットや要素の意味:
– 青い点は実績データを示し、これがモデルの精度や予測の基礎となっている。
– 灰色の影は予測の不確かさを示す範囲。
4. 複数の時系列データの関係:
– 実績データと予測の異なるモデル間では大きな乖離は見受けられません。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 実績データは狭い範囲内に収まっており、全体的に安定しています。
– 線形回帰を用いた予測は実績に比較的良くフィットしている印象。
6. 直感的な洞察と影響:
– この実績が続くならば、予測もほぼ安定しているため市場に対して大きな変動を与えないでしょう。
– 外れ値の原因を分析することが、予測の精度向上に寄与しそうです。
– 安定した電力供給や需要に関して、ビジネスや政策決定における安心材料とも考えられます。
このデータの慎重な分析と外れ値の原因究明は、電力供給の予測精度向上に繋がります。
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:
## グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 初期の実績データは、ややばらつきがありますが、概ね安定しています。その後、予測データでは全体的に上昇が見られます。特に、線形回帰モデルやランダムフォレスト回帰の予測が一定の増加を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の実績データにおいて、いくつかのデータポイントが急に低下している箇所があります。これらは異常値として認識されています（黒い円で示されています）。
3. **プロットや要素の意味**
– 実績データは青のドットで示されており、予測データは赤い交差でマークされています。予測の不確かさは灰色の範囲で示されており、これは予測の信頼区間を示しています。
– 異常値は黒い円で強調されています。
– 予測モデルは3種類（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の手法が示されており、それぞれのトレンドが視覚化されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実際のデータと予測されたデータとの間で傾向に違いがあります。予測は全体的に上昇傾向ですが、異常値によって初期データは変動しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の実績データには多少の変動がありますが、予測データは滑らかに増加しているため、個別の予測モデルは安定した傾向を示しています。データのばらつきが小さい範囲で収まっていることもわかります。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響**
– 人間が直感的に感じる点として、実績データのばらつきが見られ、安定していない点が気になるかもしれません。この不安定さが電力消費における外的要因や不確定要因を示唆している可能性があります。
– ビジネス上では、予測に対する信頼度を考慮することで、電力需要の管理やコスト最適化に活用できるでしょう。また、異常値の原因を分析することによって、何らかの異常が発生した際の迅速な対応にも役立ちます。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– 実績（青色プロット）は、最初の一週間程度で0.6から0.8の範囲を上下しており、大きなトレンドは見られません。
– 予測の各モデルによるトレンドは異なります。線形回帰（紫）は上昇傾向を示していますが、決定木回帰（薄水色）とランダムフォレスト回帰（ピンク）は横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は黒い円で示されており、一部の実績データが通常の範囲を超えていることがわかります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青のプロットは実際の実績AIによるデータ。
– 赤い×印は予測AIが示す予測値。
– グレーの影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**
– 予測モデルによる傾向が異なるため、モデル間で統一された洞察を得るためにはそれぞれの特性を理解する必要があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは互いに密集しており、特定のパターンが見られますが、実際の時間の進行に合わせて大きな変動はありません。
6. **直感的な印象とビジネス/社会への影響**
– 短期間では健康状態（WEI）の急激な変化よりも安定が見られます。
– ビジネスや社会的な視点から、これは個人や小規模の電力消費者が季節変動や短期的な要因による大きな影響を受けにくいことを意味する可能性があります。
– 異なる予測モデルの利用によって、より精度の高い予測やリスク管理が可能となり、個々の健康状態（WEI）に応じたサービスの提供ができるかもしれません。
この分析を通じて、データの解釈における柔軟性や、外部要因が幸福度に与える影響を考慮することの重要性を実感できるでしょう。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– 実績（実績AI）のデータは、2025年7月1日から7月5日までの間に軽微な変動を示していますが、全体的には大きなトレンドはありません。
– 予測（線形回帰）は、上昇傾向を示しています。これは、WEIスコアが今後増加する可能性を示しています。
– 予測（ランダムフォレスト回帰）は、変化がない横ばい傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部の点は異常値として強調されています。これらは何かしらの特異な心理的負荷や環境要因が原因かもしれません。
– 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**
– 青い点は「実績データ」を示し、WEIスコアの実際の動きです。
– グレーのエリアは「予測の不確かさ範囲」を示しており、未来のWEIスコアがどこまで変動する可能性があるかを示しています。
– 黒い丸で囲まれた点は外れ値の指標です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データの短期間の変動に対して、予測モデルは異なる傾向を示しており、特に線形回帰とランダムフォレスト回帰のアプローチの違いが顕著です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測モデルに顕著な相関は示されていませんが、これは期間が短いためと言えそうです。
6. **直感的な洞察と社会・ビジネスへの影響**
– WEIスコアの安定性は、個人や組織の電力消費やストレス管理において重要な指標となり得ます。
– 上昇トレンドの予測を踏まえると、ストレス管理の必要性が高まる可能性があります。特に、ビジネスにおいては従業員のパフォーマンスや心理的健康への影響が懸念されます。
– 外れ値は特定のイベントや状況変化を示唆している可能性があり、それらに対する対策が求められるでしょう。
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:
このグラフを分析するにあたり、以下の点に注目しました。
1. **トレンド**:
– 実績のデータポイント（青色）は30日間で大きな変動はありませんが、ややばらつきがあります。
– 予測値については、線形回帰と決定木回帰の予測はほぼ一定で、ランダムフォレスト回帰の予測は上昇トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 複数のデータポイントが外れ値として認識されています。これはデータのばらつきが予測範囲を超えたことを示しています。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青い点は実測値を示しており、黒い円で囲まれたものは異常値です。
– 予測不確かさ範囲が灰色で示されていますが、実測値の範囲を十分にカバーしていない可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測手法によって異なるトレンドが示されており、特にランダムフォレスト回帰が大幅に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**:
– 実績データはある程度のばらつきがあり、一部に外れ値がありますが、全体として大きな変動は見られません。
6. **直感的に感じることとその影響**:
– 現状の実測データのばらつきと外れ値が示すのは、個人のWEIスコアが安定していないことを示唆します。
– ランダムフォレスト回帰の上昇トレンドは将来的な改善を示唆している可能性がありますが、他の予測手法と一致していないため、モデルの選択や評価に慎重を要します。
– ビジネスへの影響として、予測の不確実性が高いことから、予測に基づく戦略の実施にはリスクが伴うかもしれません。
このグラフからは、現在のデータ状況に応じた柔軟な戦略が求められると言えるでしょう。
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:
以下は、提供されたグラフからの視覚的特徴と洞察です。
1. **トレンド**:
– 実績AIのWEIスコアは非常に短い期間（約10日間）で表示されており、散らばりが見られますが、はっきりとしたトレンドは観察できません。
– 予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）のトレンドは、それぞれ緩やかに上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績のデータポイントの中には、特定の平均値や範囲から外れる異常値が複数見られます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青の点は実績データを示し、その上に黒い円が被せられたデータは外れ値を示しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示しています。
– ピンクと紫のライン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ており、非常に近い結果を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データの散らばりは予測よりも変動が大きく見えますが、長期的になる予測は比較的一貫して上昇を示しています（特にランダムフォレスト回帰）。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データのばらつきは大きいものの、多くが0.5〜0.7の範囲内に収まっています。
– 外れ値はこの範囲の外に頻出しています。
6. **直感的な理解と社会的影響**:
– このグラフを見ると、人々が公平性・公正さの指標が安定していないと感じるかもしれません。特に外れ値が気になる点です。
– 長期の予測が上昇傾向を示していることはポジティブな兆候として捉えられる可能性があります。これが正しければ、電力部門における公平性・公正さが改善される可能性を示唆しています。
– ビジネスや政策立案者は、外れ値の発生原因を探り、予測に基づいた改善策を検討することが重要です。
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:
以下にグラフの特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は横ばいになっており、特定の期間内で大きな変動は見られません。
– 予測データ（紫の線）は、ランダムフォレスト回帰によるものが上昇傾向を示しています。したがって、将来的にWEIスコアは上がる可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値は黒い円で示されていますが、グラフ内部では見当たりません。実績データは比較的一貫しています。
3. **プロットや要素の意味**:
– 実績（青い点）は現在のWEIスコアを示します。
– 予測（赤い×）は予測されたスコアを示しますが、線型回帰（青）、決定木回帰（緑）とランダムフォレスト回帰（紫）で異なる予測値が示されています。
– 灰色の領域は予測の不確かさ範囲を示していますが、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**:
– 各モデルの予測が異なる軌道を辿っていることが分かります。ランダムフォレストはより肯定的な予測を示し、線形回帰は安定的な予測をしています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの分布は安定しており、予測データもそれに近い値を維持しています。
– ランダムフォレストの予測は、他のモデルとは異なる上昇志向を持っています。
6. **人間が直感的に感じる影響および社会への洞察**:
– 安定した実績データは、持続可能性と自治性の評価が現状維持されていることを示唆します。
– 他方、ランダムフォレストの予測は将来的な改善可能性を暗示しており、これが実現すれば、電力カテゴリにおいて持続可能性の向上が期待されます。
– ビジネス面では、特にランダムフォレストによるポジティブな予測を踏まえ、持続可能な投資や技術の導入を考慮する価値があります。
このようなデータは、政策立案者や企業戦略担当者にとって、未来の計画や戦略を立てる際に重要な指針となる可能性があります。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 実績データは最初の数日間にかけて横ばいの傾向を示しています。
– ランダムフォレストによる予測線は途中で急激に上昇し、その後は安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の実績データにおいて、数値が0.6から0.9の間で分散しています。特に大きな外れ値は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績AIによる数値を示しており、変動の幅が予測されている不確かさ範囲内に収まっています。
– ピンクの線はランダムフォレストによる予測、青い線は線形回帰による予測を示し、それぞれの方法が異なる将来の見通しを提供しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データは予測線（線形回帰とランダムフォレスト）の初期値と一致していますが、ランダムフォレストはやや異なるトレンドを示します。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データのプロットは乱れており、予測の場合と比べると統一した傾向を見出しにくいですが、予測のトレンドは実績と整合性があるように計算されています。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**
– 電力カテゴリの社会基盤・教育機会に関連する指標が変動しており、線形回帰は安定を示す反面、ランダムフォレストは成長の可能性を示しています。
– 予測の不確かさが考慮されていることで、これらのモデルは戦略計画の参考として有用です。例えば、電力需要の増加や教育へのアクセス改善の影響を理解するために評価することができます。
– 実績値が示す広がりは、計画においてリスク評価を行う必要性を示唆しています。
全体として、実績値と予測値の間の確かな整合性を確認することで、電力インフラの将来の計画に信頼性を持たせる判断ができます。
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:
このグラフには、社会WEIスコアの30日間の動きを示しています。以下に視覚的な特徴とそこから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 期間中、実績（青い点）はほぼ一定の範囲内に分布しており、WEIスコアに明確な上昇や下降のトレンドは見られません。
– 予測（赤い×）は横ばいで、特に新しい傾向を示していません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値（黒い円で囲まれた点）がいくつかありますが、数は少ないです。
– 大部分の点は予測の不確かさ範囲（灰色のエリア）内に収まっています。
3. **プロットや要素の意味**:
– 実績（青い点）と予測（赤い×）があり、予測値は実績に基づいて行われたと思われます。
– 複数の予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が表示されていますが、いずれも同様の横ばいの予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測が並行して表示されており、実績がモデル予測の基礎となっています。
– 異なる回帰モデルによる予測は、わずかな差しか示していません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測の間には強い相関があるようです。実績はほとんどが予測の不確かさ範囲内にあります。
– データ分布は全体的に一定しています。
6. **社会的な影響と洞察**:
– 現在のスコアの安定性は、電力カテゴリにおける共生や多様性、自由の保障が一定の基準を保っていることを示唆しています。
– ビジネスや政策立案者にとって、リスクの少ない安定した状況を示しており、短期間での急激な対策は必要ないかもしれません。
– しかし、外れ値が示すように、予期せぬ状況が発生し得るため、その原因を調査し対策を講じることも重要です。
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:
以下の分析を行います。
1. **トレンド**:
– 各日付ごとに色の変化を確認することで、時間ごとの変化が視覚化されています。色の明るさは、WEIスコアの強度を示しています。一般的に、日中はスコアが高く（黄色）、夜間はスコアが低い（紫色）傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月1日の夜（19時）には、他の日に比べて非常に低い（紫色）のスコアが観察されます。これは何か特別なイベントや異常があった可能性を示します。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃度が、WEIスコアの強さを示しています。黄色が高いスコアを示し、紫色が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**:
– 時間帯ごとのスコアの変化が、各日で似たパターンを示しており、周期性があることが伺えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 日中のスコアの方が高い傾向にあり、夜間に向けて減少しています。これは、電力使用が昼間に集中することからくる典型的なパターンです。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– 日中の高い電力消費を示唆しており、特にオフィスや工場などの活動が活発な時間帯に対応している可能性があります。夜間の低いスコアは、家庭での電力使用が少ないことを示唆しています。このパターンは電力供給の計画や効率的なエネルギー管理に役立つでしょう。特に7月1日の異常点は、さらなる調査が必要です。
このヒートマップを通じて、エネルギー管理者は効率的なリソース配分やピークシフトの戦略を検討することができます。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 時間帯ごとに色が変化しており、特に明確な上昇や下降トレンドは見られません。各時間帯ごとの値がかなり変動しており、周期性や一定のパターンは認識できません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月1日の19時の値は、他のデータポイントから大きく異なり、非常に低く出現しています（紫色部分）。これが外れ値もしくは急激な変動であると考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の変化はWEIスコアの高さを示しており、黄色が高いスコア、紫色が低いスコアを表しています。このことから、スコアの変動が時系列に沿って視覚化されているといえます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列データの間には明確な関連性が見られませんが、通常よりも高いまたは低いスコアが特定の日や時間に集中していることは一時的なイベントや環境要因に基づい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高まることがあるものの、データ全体としてはランダムな分布をしております。スコアの平均値が一定の範囲内であることを示唆しています。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**
– 電力消費の効率性や需要の予測に関連するWEIスコアのヒートマップは、エネルギー供給の効率化や最適化、新たな電力需要管理戦略の策定に役立つ可能性があります。特に外れ値や急激変動に対応することで、エネルギーの過剰供給や不足を防ぐ施策に貢献できるでしょう。
このグラフを通じて、電力需要管理に必要なエリアや時間帯特異性を浮かび上がらせ、エネルギー戦略の合理化が期待できます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド:**
– ヒートマップ全体を見ると、時間帯ごとのスコアの変動がありますが、特に目立つ周期性は見られないようです。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 7月1日の19時のデータポイントが特に濃い紫で、他の時間帯や日とは異なる低いスコアを示しています。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 色の濃淡はWEIスコアを示しており、黄色は高いスコア、紫色は低いスコアを示しています。このヒートマップでは、色の分布により時間帯ごとのスコアの違いを視覚的に識別できます。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– ここでは各時間帯（8〜19時）ごとにスコアが変動しています。明確なサイクルや関係性は見受けられません。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 一部の時間帯（特に8時と16時）で高いスコアが観察され、その間には比較的一貫して中間のスコアが見られることから、これらの時間帯が特に重要である可能性があります。
6. **直感的な印象とビジネス・社会への影響:**
– ヒートマップにより、特定の時間帯における効率やパフォーマンスの変動を視覚的に把握しやすくしています。
– 日中の時間帯に高いスコアを維持することができると、ビジネスにおける生産性向上に繋がる可能性があります。
– 逆に、特定の時間帯（例えば7月1日の夜）が低いスコアであることは、その時間帯での効率低下や問題の可能性を示唆し、改善の対象になるかもしれません。
この分析をもとに、運用の見直しや時間帯ごとの最適化が考慮されるべきでしょう。
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:
### ヒートマップ分析
このヒートマップでは、WEI項目の間の相関関係が色の濃淡で示されています。赤色は正の相関、青色は負の相関を示しています。
#### 1. トレンド
– **周期性:** 特定の周期性は直接的には示されていません。ただし、相関関係が30日間で偏っている場合、特定のパターンがある可能性があります。
#### 2. 外れ値や急激な変動
– 目立った外れ値や急激な変動は示されていませんが、負の相関が目立つ部分には注意が必要です。
#### 3. 各プロットや要素
– **色の意味:** 色が赤いほど高い相関を示し、青いほど低いか負の相関を示します。
– **密度:** 色の範囲から、高い相関（赤）は頻繁に見られ、一部に負の相関（青）も見られます。
#### 4. 複数の時系列データの関係性
– 個人WEI（心理的ストレス）と個人WEI（健康状態）は正の相関（0.71）が強いです。
– 社会WEI（持続可能性と自治性）と他のいくつかの項目も高い相関（0.82）が見られます。
#### 5. 相関関係や分布の特徴
– **正の相関:** 多くの項目間で中程度から高い正の相関が見られます。特に総合WEIと個人WEI平均は0.87で一致しています。
– **負の相関:** 社会WEI（共生・多様性・自由の保障）と個人WEI（経済的余裕）は負の相関（-0.09）があります。
#### 6. 直感的な洞察とビジネスや社会への影響
– ヒートマップから直感的に人々が感じることは、一部の個人や社会的要素が他の要素に強い影響を与えているということです。
– **ビジネスへの影響:** 高い相関は、特定の個人または社会的介入がWEI全体の向上に寄与する可能性があることを示しています。
– **社会的影響:** 持続可能性と自治性の高い相関は、持続可能な開発の重要性を示唆しており、この分野における積極的な政策や投資が有用であることを示しています。
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、30日間の電力カテゴリーにおける異なるWEIタイプ間のスコア分布を比較しています。以下にいくつかのポイントを挙げます：
1. **トレンド**:
– 特定の上昇または下降のトレンドが示されているわけではありませんが、各カテゴリのスコアの位置とばらつきを観察することができます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 複数のカテゴリで外れ値が確認でき、「社会WEI(生態系整・持続可能)」などのカテゴリで特に顕著です。
– 「個人WEI（心理的ストレス）」も下方向に外れ値を持っています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各箱の中央線は中央値を示しており、箱の上下は第一四分位数（Q1）と第三四分位数（Q3）です。
– ヒゲは範囲(最小-最大)を示し、同じ範囲外のデータは外れ値と見なされます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– データは同じ期間の異なるカテゴリの比較を示しているため、直接の時系列関係はありません。しかし、カテゴリ間の分布の違いが示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人WEI(経済的余裕)」や「個人WEI（心の健康）」は比較的スコアが高く、ばらつきが小さいです。
– 「社会WEI（公平性・公正さ）」や「社会WEI（持続可能性と自立性）」はスコアの分散が大きく、特に「社会WEI（生態系整・持続可能性）」は外れ値が多く観察されます。
6. **直感的な感覚とビジネスや社会への影響**:
– 高いスコアと小さなばらつきは、安定性や一貫性を示しており、電力部門では「個人WEI（経済的余裕）」カテゴリで顕著です。
– 外れ値や大きなばらつきは、特定のカテゴリにおける問題点や改善の余地を示唆している可能性があります。
– ビジネスにおいては、このようなスコア分析を通じてリソースの最適配分やカテゴリごとの戦略評価が可能です。社会全体としても、多様なカテゴリでのスコアの違いを認識し、調整を行う必要があるでしょう。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– このグラフは主成分分析（PCA）の結果を示していますので、時間軸に沿ったトレンド（上昇、下降、周期性など）は直接示されていません。しかし、データのクラスタリングや分布を見ると、特定の方向にデータが分布している様子が見てとれます。
2. **外れ値や急激な変動**
– プロットの中にいくつか他と離れた点が見受けられます。これらは外れ値として考えられる可能性があります。これらの点は、異常なイベントや特殊な条件を反映していることがあります。
3. **各プロットや要素**
– 各点は異なる観測を表しており、第一主成分と第二主成分に投影された結果です。第一主成分は46%の寄与率を持ち、データの大きなバラエティを捉えています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 主成分分析の結果から、もともとの時系列データがどの程度関連しているか判断するのは難しいですが、データの大部分が特定の方向に偏っていることから、何らかの共通の変動要因がある可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 第一主成分と第二主成分の間に明確な線形な相関関係は見られませんが、データの分布が特定の方向に偏っていることが分かります。これは、特定の因子が強く影響している可能性を示唆します。
6. **人間が直感的に感じることとビジネス・社会への影響**
– データの多様性と外れ値の存在は、電力供給の安定性や異常事象に関する問題がある可能性を示唆します。ビジネスにおいては、これらの異常を早期に検知して対応することで安定した電力供給の維持に役立てることができるでしょう。また、社会的には、エネルギー利用の効率化や異常時の対応力強化が求められます。
この分析を基に、更なる詳細な調査や異常原因の特定を行うことが重要です。
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。