📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 分析結果
#### 1. 時系列推移
– **総合WEIスコア**は、全体として**上昇トレンド**を示していますが、所々で大きな変動が見られます。特に、7月6日に0.85と未編の高いスコアを記録しています。
– **個人WEI平均**と**社会WEI平均**も同様に、特に7月5日から6日にかけて上昇し、最終的に高い値を示しています。
– **詳細項目**においても、各項目それぞれに上昇トレンドを見せる時期がありますが、いくつかの項目で異常値が出現しています。
#### 2. 異常値
– 提供された異常値のうち、**7月6日**におけるデータ（特に総合WEIと社会WEI）は、全体スコアを押し上げる要因になっている可能性があります。この日は他の日に比べて一貫して高いスコアが見られました。
– 異常値の背景にある可能性として、社会活動の急上昇、政策変動、または特定のイベントが社会または個人の健康やストレスに寄与したのかもしれません。
#### 3. 季節性・トレンド・残差
STL分解は望ましい分析ですが、今回のデータに細分化して行っていないため、詳細は述べません。大まかに見ると、数日間隔で軽微な**季節性の変動**があり、トレンドは前述のように上昇しています。
#### 4. 項目間の相関
提供されたヒートマップからは、**個人の経済的余裕**と**健康状態**が他の項目に強い相関を示す可能性があります。特に、**個人ストレス**といくつかの**社会的公平性**要素の相関が強ければ、社会の変化が心理面に与える影響が考えられます。
#### 5. データ分布
箱ひげ図から、各WEIスコアの**中央値**と**ばらつき**を理解することに役立ちます。データに**外れ値**は見受けられ、多くは7月後半に集中しています。
#### 6. 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1**が72%と主要なバリエーションを説明しており、これは個人と社会の両方に共通した重要な要素、例えば社会の安全性や安定性に関連していると考えられます。
– **PC2**は10%を説明しており、これはより特異な個別の要因、例えば経済的余裕や個人の自由度に関わる小さな変動を示している可能性があります。
### 結論
この30日間のWEIスコアのデータを通じて、総合的な上昇トレンドが確認され、また特に社会的要因が強く影響を与えているようです。異常値の日付は、政策変更や社会版のイベントが個々の健康、ストレス、経済的安定に寄与した可能性を示しています。高い変動が記録される日を注視し、その要因をさらに分析することで、より的確な政策評価や個人支援プランに反映できるでしょう。
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
1. **トレンド**
– 初期の期間では、実績データの間に小さな変動が見られます。これは特定の周期性がなく不規則な動きです。
– 予測データでは、さまざまな予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が用いられ、いずれも徐々に1.0に収束しています。この期間では明確な上昇トレンドが示されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データにおいて、いくつかのデータポイントが黒い円で囲まれ「異常値」として示されています。これらは通常の変動範囲を超えており、特筆すべき点です。
3. **各プロットや要素**
– 青色で示されるのが実績データで、過去の観測値を示しています。
– 赤いバツ印は予測値を表し、予測のある期間にのみ出現しています。
– グレーの影付き領域は予測の不確かさ範囲を示し、xAI/3σの範囲であり、この範囲内での予測が信頼できることを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測の間には明確な移行が見られ、その後の予測データが異なるモデルによって若干異なるが、相互に連携しています。最終的な予測結果が一致するため、各モデルの精度が証明されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 最初の期間における実績データには特定の外れ値を除き、大きな不規則性が見られます。予測データでは整合性が保たれており、予測の信頼性を示しています。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響**
– 人間がこのグラフを見ると、短期間での実績データの不安定性を認識し、予測データの安定性と予測の成功に期待を持つことでしょう。
– ビジネスにおいては、特に実際の変動範囲外の異常値の原因を調査することが重要です。予測が長期的な計画や戦略において有効であることを示しているため、信頼できる予測を基にした計画の策定が可能となるでしょう。
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:
1. **トレンド**:
– 実績のプロット（青い点）は、7月1日から7月5日までの間に観察されています。この期間のWEIスコアはやや変動がありますが、大きな上昇や下降は見られません。
– 予測では、7月6日以降のデータが表示されており、特にランダムフォレスト回帰が一定の値を示している点が特徴的です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値は黒い輪で示され、視覚的には2つの外れ値が表示されています。これらは特定の期間における異常なスコアを指しています。
3. **各プロットや要素**:
– グレーの領域は予測の不確かさ範囲を示しており、予測がこの範囲でどれだけ変動する可能性があるかを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の3つの予測モデルが比較されていますが、それぞれの手法による予測の傾向が異なっていることが見て取れます。
– 特にランダムフォレスト回帰は、7月6日以降急激にスコアが上昇し、以降一定の値を維持しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは予測範囲内で安定していることが分かりますが、外れ値が少数存在します。
– これらの外れ値を除き、実績データは比較的狭い範囲でまとまっています。
6. **直感的な感覚およびビジネスや社会への影響**:
– グラフからは、WEIスコアが基本的に安定していることから、個人の電力消費が急激に変化するような要因が少ないと推測できます。
– 予測データに基づき、今後のエネルギー需要に基づいた戦略的計画を策定する上で、異常値が発生する条件を特定し、適切な対策を準備することが重要です。この予測を活用すれば、エネルギー効率の最適化や経費削減に寄与でき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平均スコアの推移を示す時系列散布図で、30日間のデータが含まれています。以下、各ポイントに基づいて分析を行います。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は最初の10日間に存在し、その後予測データに切り替わります。
– 予測データ（ピンクと紫の線）は大まかに横ばいであるように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データの中には黒い縁取りがされている外れ値がいくつか見受けられます。
– 外れ値はおそらく予測に影響を与える異常値としてマークされています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績データは青い点で示され、外れ値は黒い丸で強調されています。
– 予測の不確かさ範囲は灰色の帯で示されており、予報モデルの不確実性を示唆しています。
– 予測は異なるモデル（線形回帰、水色、決定木回帰、緑色、ランダムフォレスト回帰、ピンク色）で示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測データの接続部分に注目すると、両者の間にギャップがないため、一貫したデータ推移を示唆します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは比較的狭い範囲内に密集していますが、外れ値の存在により分布の偏りが考えられます。
6. **直感的な感想と影響**:
– グラフは安定したトレンドを示しているため、電力に関する社会的評価の変動が少ないことが伺えます。
– 外れ値の存在は注意が必要で、これらが何によって引き起こされたのかを分析することが求められます。
– 予測モデル間で大きな乖離がないことは、予測の信頼性を高めていますが、灰色の不確かさ範囲を考慮する必要があります。
このデータから、人間は安定した電力供給状況を直感的に感じ取るかもしれませんが、外れ値の存在がそれに影響を与えている可能性が考えられます。
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:
以下は、提供されたグラフの分析です。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青色のプロット）は、0.6から0.8の範囲内に集中しており、一定の横ばいのトレンドがあります。
– 予測のランダムフォレスト回帰（紫色のライン）は、0.8から1.0にかけて上昇し、その後2本の水平線で一定を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのデータポイントは異常値として円で囲まれています。特に、初期のデータプロットで見られます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青のプロットは実績データを示し、異常値は黒い円で示されています。
– 予測の不確かさ範囲は灰色の帯で示されており、予測の変動範囲を示しています。
– ランダムフォレスト回帰など、異なる予測モデルの結果が色分けされています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データは予測とある程度一致していますが、特定の範囲に未知の値を予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは非常に狭い範囲に密集しており、安定している可能性が示唆されます。
– 予測の不確実性は、それほど大きく広がっていません。
6. **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**:
– 現在の実績データが安定しているため、予測範囲内で大きなリスクがないという感覚を得られます。
– 経済的余裕を表すデータが一定の範囲で安定していることは、電力消費における経済状況が比較的良好かつ安定していることを示唆しており、ビジネスにとっては前向きな状況を暗示しています。
このような分析から、全体としてデータは比較的安定しており、予測モデルはこの安定性をしっかり捉えていると判断できます。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青いプロット）は、最初の期間において一定の範囲内で変動しています。大きな上昇や下降は見られません。
– 予測データ（紫とピンクの線）は、直線的な増加傾向を示していますが、これは予測方法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）に依存する形での予測です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部のデータポイントは、他の実績データよりも低い値を示しており、外れ値として特定されています。これらは黒い円で囲まれています。
– 急激な変動は見られず、全体として比較的安定しています。
3. **プロットや要素の意味**
– 青いプロット：実績の健康状態スコア。
– 紫とピンクの線：予測モデルによる予測値。
– 灰色の範囲：予測の不確かさを示し、予測の信頼区間を表します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データに対して予測データが示されていますが、データの対応は明確ではありません。予測は一貫して増加していますが、実績と一致しているかは不明です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは0.6から0.8の範囲に集中しています。
– 予測モデル間での結果の比較により、モデルの精度や予測信頼性を評価できます。
6. **直感的な感じとビジネスへの影響**
– 人間的直感として、このグラフは実績が一定の範囲内にあることを示しており、健康状態が安定している印象を与えます。しかし予測はその安定した状態を維持したり改善する可能性があると示唆しています。
– ビジネス的には、予測に基づいて健康指導や介入が考えられ、個人の健康管理戦略を策定する際に役立ちます。
– 外れ値に注意を払い、原因を分析することで、さらなる健康リスクの発見や管理策の強化が期待されます。
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:
このグラフは、個人のWEI（心理的ストレス）スコアの時系列データを示しています。以下に、各ポイントについて詳細な分析を行います。
1. **トレンド**
– 初期の測定期間では、実績（実績AI）のデータは一定のばらつきがありますが、全体的に中央値に集まっています。
– その後、予測線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は一定の値に収束しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータ（7月5日前後）には、いくつかの異常値が観察され、これは外れ値（異常値）として示されています。
– 示された外れ値の範囲から予測が不安定であることを示しています。
3. **各プロットや要素**
– 実績データ（青いプロット）は、実際の心理的ストレス状態を示しており、一部が外れ値として認識されています。
– 予測データは、異なる回帰モデルによって異なる結果を示していますが、グラフの後半では次第に収束しています。
– 予測の不確かさ範囲が示されており、特に初期には広めです。
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によるデータの一致度を比較することで、モデルの予測精度を評価できます。予測が実績のトレンドを適切に反映しているかが重要です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 中期以降のデータで予測モデルが一定値に収束しているのは、モデルが過学習している可能性も考えられます。
– また、予測値が大幅に異なることで、モデル間の予測精度に差が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**
– 初期の外れ値は、個人の生活における急激なストレス増減を反映している可能性があります。これを早期にキャッチすることで、介入のタイミングを逃さずに支援が行えます。
– 予測の安定性を向上させるためのさらなるデータが必要かもしれません。長期的なデータ蓄積によってモデルの精度向上が期待されます。
このグラフは、心理的な労働負荷を評価し、適切なストレス管理策を講じるための重要なツールです。
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:
このグラフは、電力カテゴリにおける個人のWEI（自由度と自治）の時系列です。以下は、グラフから得られる視覚的な特徴と洞察です。
1. **トレンド**:
– 実績データ(青いプロット)は、最初の期間でおおよそ0.6から0.9の範囲で変動しています。
– 予測データは一定期間経過後から現れ、特定の範囲での変動が少なく、横ばいになっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データに異常値のマーカーがあり、特定の日に通常の範囲を超えた変動があります。
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ています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさの範囲を示しています。
– 予測方法ごとに異なる線があり（線形回帰・決定木回帰・ランダムフォレスト回帰）、それぞれ少し異なる予測値を示していますが、相違はあまり大きくありません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測データは実績と重複する部分で安定しており、異なる予測モデル間で大きな差はありません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データはクラスタ化する傾向があるように見え、期間内での変動の特徴を持っています。
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**:
– 実績データは一定の変動を示しているものの、予測では安定した結果が期待されています。この予測の精度に依存して、計画や対策を行うことが可能です。
– WEIスコアが安定して高いことは、個人の自由度と自治が電力カテゴリでしっかりと維持されている可能性を示しており、社会的にはポジティブな効果が期待されます。
このグラフに基づき、電力関連の政策や個人の行動がどのように変化するかを考慮しつつ、予測に基づく戦略を立てることが重要です。
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:
このグラフは、電力カテゴリーにおける社会的公平性や公正さを示すWEIスコアを30日間追跡したものです。以下は、このグラフから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青色のプロット）は、7月5日頃までにいくつかの変動が見られますが、その後のデータはありません。
– 予測（特に「線形回帰」）は、7月下旬以降、緩やかな上昇トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データの中に、幾つかの外れ値（黒い円で強調）が見られます。これらは他のデータポイントから外れた値です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青のプロットは実績データで、これが実際のWEIスコアを示しています。
– 予測値は、それぞれ異なる色で示されています（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）。
– 灰色のシェーディング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**:
– 各予測方法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）は、それぞれ異なる将来を予測しており、特にランダムフォレストは他に比べやや高い値を予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは比較的広い範囲に分布していますが、予測は一般に0.8以上の高いスコアを予測しています。
6. **直感的洞察と影響**:
– このグラフを見た人は、将来的にWEIスコアが高い水準で安定する期待感を抱くでしょう。特に、予測が全て0.8以上であるため、社会的公平性の改善が予測されていると考えられます。
– ビジネスや社会において、このような高いスコアの維持は、電力業界の持続可能な発展にプラスの影響を与える可能性があります。これは、より公平で公正な電力供給が可能であることを示唆しているからです。
この情報をもとに、予測モデルの改善や実績データの収集を通じて、さらなる分析を進めることができると考えられます。
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**:
– 実績データ（青）は全体的にほぼ横ばいで、0.8から0.9の間に集中しています。
– 予測（ランダムフォレスト回帰）は、開始直後に急な上昇を見せ、その後は1.0付近で横ばいです。他の予測手法（線形回帰、決定木回帰）も同様に高得点で安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データに異常値（黒色の円）が2つ見られ、急激な変動があることを示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実測値を示し、データ密度が高いことを示しています。
– 黒い円は異常値を示しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさ範囲を示し、主に低めに設定されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測のデータが与えられています。予測は実績値と比べて高めの安定したスコアを示しており、実績値の変動に左右されていないように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの分布は比較的狭い範囲で一貫性があります。
– 異常値が全体のトレンドを乱す可能性があり、それが予測に反映されていない点が興味深いです。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 実績データが比較的一貫しているにもかかわらず予測が高めに設定されていることは、安全性や持続可能性が重視されているためかもしれません。
– 異常値に注意が必要で、データの品質管理が課題です。
– ビジネスへの影響として、持続可能性が改善されつつあることを示す可能性がありますが、このままでは予測と実績の乖離が発生するリスクがあります。データの精度向上が求められます。
全体として、このグラフは持続可能性と自治性の向上を目指しつつも、データの一貫性や異常値の影響を慎重に扱う必要が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:
分析を行います。
1. **トレンド**:
– 横軸の日付(2025-07-01から2025-08-05)に対し、縦軸のWEIスコアが描かれています。
– 初期の実績データ（青い点）は、0.7から0.9の間で変動していますが、急激な変動または明確な上昇・下降のトレンドは見られません。
– 予測データは、時間が進むにつれ、一定の範囲内で安定していることが示唆されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値は黒い丸で強調されていますが、目立ったものはないようです。
– 実績データの範囲内で変動していますが、急激な変化はありません。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績データで、予測データ（赤いX）の範囲内です。
– 灰色の領域は予測の不確かさ範囲を示し、実績データはこの範囲内に収まっています。
– 予測線には、異なるモデル（線形回帰、水色、決定木回帰、緑色、ランダムフォレスト回帰、紫色）が用いられていますが、全体的に安定しています。
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整合性が見られ、予測は比較的正確であることが示唆されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データのばらつきは比較的穏やかであり、実績データと予測の間で大きなギャップは見られません。
– 各モデルの予測は互いに一致しており、異常な偏差は認められません。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、ビジネスや社会への影響**:
– WEIスコアの安定性は、社会基盤と教育機会の持続可能性を示唆しています。
– 電力カテゴリに関しては、現在の施策やインフラがうまく機能しているという印象を与える可能性があります。
– ビジネスにおいては、安定した基盤により計画を容易に立てられるメリットがあります。
– 社会的には、教育機会の安定が期待され、将来的な発展に対して良好な兆しと捉えられるでしょう。
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:
以下は、提供されたグラフの視覚的な特徴とそこから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– 実績（青のプロット）は、期間の初めにおいて横ばいの動きを示しています。
– 予測（ランダムフォレスト回帰）は、途中で急激に上昇し、その後一定の値で維持されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の実績データには、幾つかの外れ値が黒い円で示されています。これらは異常な値として認識されています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績データは青いプロットで示されています。
– 予測は異なるモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）によって示されており、それぞれ異なる色の線形で表現されています。ランダムフォレスト回帰の予測は特に高い値を示しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさを示していますが、他の予測と重なっていることから、不確かさの影響が比較的少ないことがうかがえます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値は安定しているのに対し、ランダムフォレスト回帰の予測は高いスコアを示しています。このことから、モデルによる予測値が過大評価されている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と各種予測との間には、明確な相関関係は見られず、特にランダムフォレスト回帰の予測は実績から離れているように見えます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間が直感的に感じることとして、実績値と予測値の乖離が目立つため、モデルの精度や適合性について見直しが必要です。
– 社会的にも、WEIスコアの適正評価が求められる中で、予測が過大または過小であると、意思決定に誤りを生じさせるリスクがあります。したがって予測モデルの改善が求められるでしょう。
この分析を通じて、予測の精度やそれに基づく意思決定の影響を考慮することが重要です。
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:
以下はこの電力カテゴリの総合WEIスコア時系列ヒートマップに基づく分析です。
1. **トレンド**:
– グラフには特定の上昇や下降は見られませんが、日ごとに時間帯別の変動があります。
– データは一部の時間帯に集中しているように見え、夜間（19時以降）や朝の時間帯（8時前後）にスコアが変動しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年7月6日には特に高いスコア（黄色）が見られます。他の日と比較して突出しているため、これが外れ値と言えるでしょう。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡がスコアの高さを示しています。色が濃いほどスコアが低く、黄色に近づくほどスコアが高いです。
– この色の分布は時間帯と日にちごとの変動を視覚的に表しています。
4. **複数の時系列データ間の関係性**:
– 全体的にスコアは時間帯ごとに異なりますが、特に午後から夜にかけて急激に変動しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯によるスコアの変動は、特定の日付（7月6日）に顕著です。この日は何らかの特異なイベントや要因があった可能性があります。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、ビジネスや社会への影響**:
– スコアが高い日は、電力使用料や需要が特異的で異常な日である可能性があります。ビジネスにおいて、これに基づいた予測や需要対応が重要です。
– 外れ値として見られる日を特定し、その要因を分析することがエネルギー管理戦略の向上に役立ちます。
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:
この電力カテゴリに関する個人WEI平均スコアの時系列ヒートマップを分析します。
1. **トレンド**:
– 時系列に沿って色の変化があり、特に7月5日と6日に色が明るくなっているため、これに基づいてスコアが上昇している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月5日と6日に急激な変動が見られ、この期間にスコアが急上昇していることが示唆されます。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃淡でスコアの大小が示されています。濃い色は低スコア、明るい色は高スコアを示しています。
– 明るい黄色から緑の色は他の日付と比較して高スコアを示しており、これが注目に値します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– データ自体は単一の時系列であり、複数のデータ間の関係性は特にありません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯における変化があるため、日中の特定の時間帯においてスコアが高い傾向があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 特定の時間帯（おそらく業務終了時間やピークシフト時間）にスコアが高まっていることから、エネルギー消費の効率化が成功していることが推測できます。
– これにより、企業はエネルギー管理を最適化し、コスト削減や持続可能な運用に貢献することが可能です。
このような視覚的パターンは、エネルギー消費の効率を理解し最適化するために有用です。
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:
以下は、提供されたヒートマップの分析です。
1. **トレンド**:
– 日付が進むにつれて、時間帯ごとの色の変化があります。明るい色（黄色）が現れる日は、他の日に比べてスコアが高いことを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025-07-06に、特に19時以降のスロットで高いスコア（黄色）が観察されます。この日は他の日と比較して急激な変動が見られるポイントです。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 色が濃いほどスコアが低く、明るいほどスコアが高いことを示しています。特に濃い紫は低スコア、黄色が高スコアを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各日の特定の時間帯（16時から19時くらいまで）のパターンは一定しているように見えます。一方で、特定の日（例: 07-06）には異なるパターンが見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定日、または特定時間帯（一日の後半）に詳細な傾向が見られることがありますが、一般的には時間帯による分布の方が顕著に出ている可能性があります。
6. **直感的な洞察や影響**:
– ヒートマップには、特定の日や時間帯に顕著な変動があり、これが電力利用や供給に関する重要な指標になることが考えられます。特に、2025-07-06のような日は、電力の需要急増または供給の変化を示唆している可能性があります。
– ビジネスや社会的には、電力の管理や、需要に応じた調整が重要です。高スコアの日や時間帯を予測し、効率的に対処することで、安定した電力供給が可能になります。
このようなデータは、電力の需給バランスを取るための指針として役立ちます。また、ピーク時の管理やエネルギー効率の向上を目指すために重要な情報を提供します。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– ヒートマップ自体は静的なもので、トレンドそのものを示しているわけではありませんが、相関の高低に基づいて各項目の関係性が見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– ヒートマップでは、特定の項目間で特に高い相関（赤色）や低い相関（青色）が外れ値に近いとみなせます。例えば、「個人WEI（経済的余裕）」と「個人WEI（自由度と自治）」の間には低い相関があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色が赤に近いほど正の相関が強く、青に近いほど負の相関が強いことを示しています。
– 色の密度が高い（赤）のエリアは、非常に強い関連性があることを示しており、例えば「総合WEI」と「個人WEI平均」や「社会WEI平均」との相関が非常に高いです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 期間が30日となっていますが、時系列データそのものではなく、その期間内での項目間の相関が示されています。
– 強い正の相関が見られる項目が多く、全体としては、いくつかの項目が全体の指数（WEI平均）と密接に連動していることを示しています（例：個人WEIと総合WEI）。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「個人WEI（健康状態）」と「個人WEI（心理的ストレス）」の間には負の相関が見られ、健康状態が良いほど心理的ストレスが低いことが示唆されます。
– 「社会WEI（公正性・公正さ）」と他の社会WEI項目間には強い正の相関があります。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 高い相関が見られる項目は、政策やビジネス戦略を考える際に注目する重要な要因である可能性があります。
– 健康状態と心理的ストレスとの負の相関は、健康改善がストレス軽減につながる可能性を示し、社会全体のメンタルヘルスに寄与できることを示唆しています。
– WEIの異なる要素がどの程度連動するかを理解することで、より総合的なアプローチで政策を策定することが重要であることが理解できます。
このヒートマップを活用することで、どの要素が特に重要であり、それらが互いにどのように影響し合っているかの理解を深められるでしょう。
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:
この箱ひげ図は、「電力カテゴリのWEIスコア分布比較」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分析します。
1. **トレンド**:
– 各カテゴリのWEIスコアは上昇、下降、または周期的な変動は示されていませんが、横ばいで30日間にわたって安定した分布を持っているようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのカテゴリ（特に「個人WEI（経済的余裕）」や「社会WEI（共生、持続性、自由の保証）」）には、外れ値が見られます。これらは通常の範囲から大きく外れている値で、特異な状況や影響を受けた可能性が考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各箱は四分位範囲を示し、中央値をラインで表示しています。
– 色分けがされている場合、異なるWEIタイプカテゴリーが異なる特徴を持っ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性**:
– 各WEIタイプ間でデータがどのように変動しているかが視覚的に確認できます。たとえば、「個人WEI（心的ストレス）」「社会WEI（共生平均）」などのスコアに注目すると、他のカテゴリに比べて広い範囲で分布していることが分かります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体的に中央値が0.7から0.8の範囲に集中していますが、分布の範囲や外れ値の数がWEIタイプごとに異なります。これは各カテゴリが異なる要因や影響を受けている可能性を示唆します。
6. **直感的な洞察とビジネスまたは社会への影響**:
– WEIスコアが全般的に高い場合、安定した状況が続いていると解釈でき、電力供給やその信頼性においてポジティブな影響を示唆します。
– 一方で、一部のカテゴリでの外れ値は、特定の部分における問題や課題を示している可能性があり、これらを軽視せず、深入り分析が必要となるでしょう。
この分析は電力供給への信頼性や持続可能性、そして個人や社会への影響を総合的に理解し、今後の改善や計画に活かすことができます。
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:
以下は、この電力カテゴリにおけるWEI構成要素 主成分分析（PCA）グラフの分析です。
1. **トレンド**:
– 明確な上昇や下降のトレンドは見られません。データポイントは第1主成分（寄与率0.72）の範囲で広がっており、各要素が異なる位置に分布しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 複数のデータポイントが第1主成分の高い値（0.3近く）に位置しており、これらは他のポイントから離れているため、潜在的な外れ値と考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– プロットの散らばりは、異なる要素や期間に対応する電力データの多様性を示しています。
– 第1主成分は、全体の72%の寄与率があるため、データの主要な変動要素を捕捉していると考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データが複数存在するかどうかはこのPCAからは直接分かりません。ただし、データ群内での幅広い分布は、異なる時期や要素間の多様な相関を示唆します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体的に正負の分布が広がっており、特定の方向への強い偏りは見られません。第2主成分（寄与率0.10）の分布も広がっているため、これがどの程度データに影響しているかも考慮する必要があります。
6. **直感的な洞察および影響**:
– ビジネスや社会への影響としては、電力使用パターンの多様性が示唆されます。この多様性を活用して、需要と供給のバランスを最適化するための施策が考えられます。
– 外れ値と見られるデータは、特別なイベントや異常な消費パターンによるものかもしれず、これが発生する要因を調査することで、電力資源の効率的な管理が可能になるでしょう。
この分析を基に、さらに詳細なデータを検討することで、電力消費の特徴や改善の余地を深く理解できます。
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。