📊 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**: データは概ね0.62から0.78の範囲で変動しており、わずかな上昇傾向が観察されます。特に、2025年7月3日に0.775まで上昇し、その後2025年7月5日に若干の減少（0.68）が見られます。
– **個人WEI平均**と**社会WEI平均**: これらも、それぞれのカテゴリーに基づいて総合WEIと似た動きを示しており、個人の変動（0.61から0.775）、社会の変動（0.62から0.81）が確認できます。
– **個別項目**: 経済的余裕や持続可能性は安定して高い水準にあるが、公平性・公正さや心理的ストレスは変動が大きいことが分かります。
2. **異常値**:
– 数字の急激な変化が見られた日には、何らかの外的要因やイベントの影響が推測されます。特に2025年7月1日、2日、3日、5日に観測された異常値は、一部の項目（例：経済的余裕や健康状態）がその範囲を超えた結果と考えられます。
– このような異常値は、特定の政策や社会イベントが個々や社会全体の指数に影響を与えた可能性があります。
3. **季節性・トレンド・残差**:
– STL分解によるトレンド分析では、明確な長期的上昇トレンドや季節性のパターンは見受けられませんが、ランダムな変動（残差）が存在することを確認できます。これが示すのは、予測できない外的要因が影響を与えている可能性です。
4. **項目間の相関**:
– 相関ヒートマップがあれば、各WEI項目間の強弱関係を詳細に分析できたでしょう。一般には、個人の健康状態と経済的余裕、社会の持続可能性と社会基盤の教育機会は強い相関があると考えられます。ヒートマップはこれら相関の視覚的表現として有効です。
5. **データ分布**:
– 箱ひげ図を使用すると、各WEIスコアのばらつきや中央値が明確に分かります。分析によると、例えば”社会持続可能性”はかなり高い水準で安定していますが、”心理的ストレス”は幅の広い分布を示しており一部の日で異常が出る結果にもつながったと思われます。
6. **主要な構成要素 (PCA)**:
– 分析によれば、主要な構成要素PC1とPC2がそれぞれ50%と18%の寄与率を示しています。この結果は、総合WEIの変動において、一部の変数（例えば、持続可能性や経済的余裕）がどれだけ大きく寄与しているかを示しています。PC1が半分を説明することから、全体に影響を与える主要な要因が存在すると考えられます。
これらの分析から、多くの社会的および個人的な要因が複雑に絡み合い、WEIスコアの変動に影響を与えていることが分かります。予測が難しい部分もあり、継続的な観察とさらなるデータ収集が重要です。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 実績（青のプロット）は短い期間内での変動を示しており、明確なトレンドは見えにくいです。
– 予測（様々な色の線）に基づく線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰はそれぞれ異なる予測結果を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の実績データには異常値（黒の円）が含まれています。異常値は予測の精度に影響を与える可能性があります。
– 特に、異常値が見られる期間での変動は他の期間と比較して大きく、これがデータの整合性にどのように影響を与えるのかを考慮する必要があります。
3. **各プロットや要素**
– 実績データは青のプロットとして表示され、異常値が黒の円で示されています。
– 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）の結果はそれぞれ異なる色の線でプロットされています。
– 線形回帰（紫色）、決定木回帰（緑色）、ランダムフォレスト回帰（ピンク色）の予測は全く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**
– 過去との比較（昨年のデータ：緑色）は、現在の予測データと比較するのに役立ちます。
– 予測モデルは、異なる予測方法に基づいて異なる結果を生んでおり、モデル間で一貫性を持たせることが困難であることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 異なる予測モデルが異なる結果を示しているため、相関関係の明確化が必要です。
– データはおそらくノイズが多く、各モデルがこのノイズを異なる方法で処理していることが予測の差異を生じさせている可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**
– 初期には実績値が一定の範囲内で変動していますが、予測は大きく広がっています。これが実際に社会やビジネスにどのように影響を与えるかには不確実性が伴います。
– このグラフから得られる直感は、データの変動が激しく、また予測結果にもバラツキがあることから、電力需要の予測が困難であることです。
– ビジネスにおいては、精度の低い予測がコストオーバーランやリソース不足につながる可能性があるため、より精度の高い予測モデルの開発が重要です。
この分析を基に、さらに詳細なモデルの改善やデータの精査が有用であることが示唆されます。
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**
– **上昇トレンド**: 「予測（ランダムフォレスト回帰）」と表示されている部分に、スコアが急激に上昇しているトレンドが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– **外れ値**: 初期データ（2025年7月付近）には、異常値として注記されたデータがあります。この異常値は、他のデータポイントと比較して明らかに異なる位置にあります。
3. **プロットや要素の意味**
– **実績（実績AI）**: 青色のプロットは、実際のデータポイントを示しています。比較的安定している時期もあれば、小さな変動が見られることもあります。
– **予測モデルの多様性**: 予測データは、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰などによって示されていますが、それぞれのモデルで異なるトレンドが予測されています。
4. **時系列データの関係性**
– **昨年のデータ（比較AI）**: 緑のプロットは前年のデータを示しており、このデータと今年の実績データを比較することで、季節的な変動や年次の変化を把握できます。
– **予測と実績の差異**: 予測と実績データを比較することで、予測モデルの精度や改善点を評価できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– **相関の把握**: 予測モデル間でのスコアの推移が、実績とどのように相関しているかを視覚的に把握でき、異常値はその相関関係の破れを示しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– **直感的な洞察**: 人間は、異常値や急激な変動に対して直感的に注意を払う傾向があります。このグラフでは、予測モデルによる将来のスコアの上昇が注目されます。
– **ビジネスや社会への影響**: 電力関連のスコアが上昇することで、供給能力や需要に関する予測が重要です。異常値は、異常な負荷や機器の故障を示している可能性もあり、リスク管理や戦略的計画に影響を与えるでしょう。
このグラフの分析から得られる情報は、電力供給の効率化やリスク管理の改善に寄与する可能性があります。予測精度を向上し、異常の早期検出を可能にすることで、安定した電力供給が実現できるでしょう。
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:
以下は、提供された電力カテゴリの社会WEI平均時系列散布図に基づく洞察です。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は最初の評価日付に集中しており、その後、新しいデータはほとんど追加されていないようです。直感的には、データが間欠的に収集された可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値は大きな黒丸で示され、初期のデータセット内に含まれているようです。これらは他のデータポイントから明らかに外れているため、異常な出来事があった可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 異常値（大きな黒い円）は、データの中で異常を示しています。
– 前年データ（緑の円）は、異常値から距離を保ち、時系列での比較するための基準を提供しています。
– 予測モデル（さまざまな色の線）は、異なる機械学習アルゴリズム（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の予測を示し、将来の傾向や不確実性の範囲を可視化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測と実際の評価は、パフォーマンスを監視し、予測モデルの精度を評価するのに役立ちます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データの分布は初期に集中しているため、長期的なトレンドを把握するのが難しいです。これが、予測モデルの信頼性を図るための一つの課題です。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– このグラフは、異常値の発見と予測モデルのパフォーマンス改善に焦点を当てています。ビジネスにおいては、電力消費の需要予測や異常検知が特に重要です。
– 異常では、システムの不具合や予期せぬ高い需要などが考えられ、早期の対応が求められます。予測モデルの改善は、効率的な電力供給計画を支援し、コスト削減やリソースの最適化に貢献します。
一貫したデータ収集が行われることで、より精度の高い予測や有意味なトレンド分析が可能となるでしょう。
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:
グラフ分析を行うと、以下のポイントが見えてきます。
1. **トレンド**
– 実績データ（青色）は、7月の高めのスコアで始まり、その後のデータはありません。
– 予測データ（ピンク、紫線など）はやや上昇傾向を示していますが、具体的な傾向を把握するには見えるデータが限られています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値（緑の大きな円形）は7月の開始時に記録されていますが、その後データがないため、すぐに結論を出すことは難しいです。
3. **各プロットや要素**
– 青いプロットは実績値を示し、単調ですが一定のWEIスコアを示しています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測が重なっていますが、大きく異なる形状は観察されません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値と予測値の並びが途切れているため、これらの相関関係を直接評価するのは難しいです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 現時点で提供されたデータでは明確な相関や分布の特徴を判断するのは困難です。
6. **直感的な洞察と影響**
– 電力カテゴリにおけるWEIスコアが高いと、一般的には経済的余裕があることを示唆します。経済的余裕が高ければ、更なる電力消費やサービスアップグレードを行う可能性があります。
– 予測モデルが示す増加傾向が長期にわたるトレンドであるならば、電力に対する需要が増加することを意味し、ビジネスチャンスとして捉えられる可能性があります。
– 異常値の存在が特異な要因（例えば経済的なイベントや政策変更）によるものである可能性があり、その背景を調査することでビジネス戦略に役立てることができるでしょう。
全体としては、グラフ単体では限定的な情報ですが、電力需要や市場トレンドを探るためのポイン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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– 初期は実績値が0.7付近で安定しているが、その後若干の変動が見られる。全体の傾向として、大きな上昇や下降の明確なトレンドは見られない。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期段階における黒い円（異常値）が示されている。この時期は指標が他の値と比べて異常と判断された部分だろう。
3. **各プロットや要素**
– 青色のプロットは実績値を示し、実データの軌跡を描いている。
– 緑色のプロットは前年との比較を示しているが、こちらも緩やかな分布で大きな変動は見られない。
– 予測については、ランダムフォレスト回帰を除き他の予測線は非常に近接しており、予測モデルによるばらつきが少ないことを示している。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と前年比較のプロットの位置が近接しているため、過去の数値と現状の実績が類似している可能性がある。
– 予測モデル全般が非常に似通った範囲で推移しており、予測が一定していることを示唆している。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データ全般として、散布に大きなばらつきがなく、かなり一様なモデルおよび実績が示されている。
6. **人間が直感的に感じること・ビジネスや社会的影響**
– 現状維持の傾向が強く、特に異常な事象が起こらない限り、以前と同様の健康状態が維持される可能性がある。
– 予測モデルが一致しているため、先を見据えた安定的な計画立案が可能であると感じられる。
– 特に大きな変動が予測されていないため、新しい戦略や対策を検討する際にリスクが少ないと判断されるかもしれない。
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:
以下は、与えられたグラフの分析です。
1. **トレンド**
– 実績（実績AI)は、一定の範囲で横ばいの傾向が見られます。
– 予測（ランダムフォレスト回帰）は急激に上昇し、その後横ばいになる様子を示しています。
– 前年（比較AI）も一定の範囲で横ばいであり、大きな変動は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績の中に異常値が含まれています。特定の期間において急激な変化があることが示されています。
3. **プロットや要素の意味**
– 青のプロットは実際の実績を示し、カラーコードされた他の線やマークは各種予測モデルの結果を示しています。
– 紫色の線（ランダムフォレスト回帰）は、特に予測値が急激に上昇することを示しており、明らかな変動を示唆しています。
– 緑のデータは前年のデータを示しており、比較的安定したトレンドを維持しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測モデルが多少異なる予測をしていますが、全体的な傾向は類似しています。ただし、ランダムフォレストと線形回帰が顕著な変動を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データに対して予測データがどれほどフィットしているかを検討する必要があり、モデルの予測精度の評価に使えるでしょう。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**
– 心理的ストレスのスコアが上昇する期間が予測されているため、これに応じた対策や介入が必要です。企業においては、従業員のストレス管理プログラムの導入を考慮することが推奨されます。
– 年間を通してストレスが一定の水準に留まることが望ましいため、異常値を検出することで早期の介入が可能となるでしょう。
この分析に基づいて、今後のストレス管理や予測モデルの改良に役立てることができます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 初期段階では、WEIスコアは比較的安定しており、大きな変動は見られません。
– 約半年後の期間に大きな上昇が見られ、その後安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値として特定されるデータポイントがありますが、これも初期値に近い所に位置しています。
– 大きな急激な変動は特に目立ちません。
3. **各プロットや要素**
– 実績（青い点）と予測（赤い×印）の値は初期に集中しています。
– 予測のモデル（線、決定木、ランダムフォレスト）は様々な予測方法を示し、相対的に密度が低いです。
– 緑色の点は前年の値を表し、新しいデータと予測を比較するための基準として使われています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測のデータが密接に絡んでおり、予測が現実に近いことが示唆されています。
– 異なる予測方法間の大きな乖離は見られませんが、若干の差異があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 異常値を除けば、実績データは安定したパターンを見せています。
– 予測の不確かさ範囲（グレーの帯）は標準偏差によるもので、実績の変動範囲を示しています。
6. **直感的な理解や影響**
– 人間が直感的に感じるのは、初期の不安定さからの急な安定で、これは何らかの成功した施策が行われた可能性を示唆します。
– ビジネスや社会への影響として、WEIスコアの上昇は個人の自由度と自治が改善された兆しとなり、電力カテゴリに関連するサービスの質や顧客満足度の向上を示唆しています。
全体として、グラフは電力カテゴリにおける個人の自由度と自治が改善していることを示しており、将来的にもこの傾向が続く可能性があることを示唆しています。
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:
このグラフは、電力カテゴリの社会的公平性・公正さ（WEIスコア）に関する時系列散布図です。以下に詳細な分析を示します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青いプロット）は、同じ評価日付に集中的に分布しています。短い期間で比較的高い一定のスコアを示しています。
– 予測データ（Xマーク）は飛び飛びで、実績データと一致していませんが、年度末に向かって異常値として見られる変動があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値（オレンジの縁取り）が存在し、その後のスコア予測と比較して顕著に異なります。
– 昨年度のスコア（緑のプロット）は、新年度よりもばらつきが小さいように見えます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色は実績データを示し、予測データは異なる回帰手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト）で描かれています。
– 灰色の太線は予測の不確かさ範囲を示していますが、実績スコアに重なる部分が少ないです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる予測手法間で予測結果が異なるが、全体として異常値が予測データの中に含まれています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 予測手法間でのスコアの大きな差異は、モデリングの違いから来る可能性があります。実績値との相関が低いことも、予測精度の課題を示唆します。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 実績値が高く安定している一方で、予測には大きな不確実性が存在します。電力の供給における公平性と公正さを維持するためには、モデリング精度の改善が必要かもしれません。
– ビジネスや政策決定者にとっては、この不一致を解消することで、より正確な予測と対応策の開発が求められるでしょう。このデータは、持続可能な電力供給における政策策定の指標としても重要です。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 現在のデータポイントの集まりは左側に集中しており、その後、右の方に少数のポイントが存在しています。全体として具体的な上昇や下降のトレンドは見えません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左側にある青色のプロットに囲まれた黒い円は異常値を示しています。このデータポイントは他のプロットと設定が異なり、特別な状況を示唆しています。
3. **プロットや要素の意味**
– 青いプロットが実績を示し、赤いクロスが予測です。黒い円は異常値を示し、緑色のプロットは前年のデータを示しています。紫色の線は予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）であり、それぞれ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**
– 異なるモデル（予測）の間で若干の差異があり、特にランダムフォレスト回帰は他のモデルとは異なるパターンを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測値の間に明確な相関は現時点で見えません。データは限られており、広い範囲での分布を考慮するにはさらなるデータが必要です。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 異常値の存在は、特定の時期における電力に関する重要な変動の可能性を示唆します。これは設備の故障や市場の急変など、外部要因が影響した可能性があります。
– 複数の予測モデルが示す結果の違いは、将来の予測に対し慎重なアプローチが必要であることを示しています。正確な予測モデルを構築し、適切な対応策を講じることで、持続可能な電力政策に貢献できるでしょう。
全体として、このグラフからは、電力の持続可能性の維持における挑戦と、将来の予測の不確実性を考慮した戦略の重要性が示唆されます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフには特定のトレンド（上昇、下降、横ばい）が観測されませんが、予測（ランダムフォレスト回帰）としての線が1.0に近づく様子が見られ、予想は上昇傾向にあります。
– 実績のデータポイントは最初の数値でまとまっていますが、急な上昇を見せるわけではありません。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフの初期に異常値が複数あります。これらは可能性としてデータ収集・計測ミス、または一時的な異常事態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**
– 「実績」は青の点で示され、「予測」はランダムフォレストの紫の線で示されています。
– 異常値は黒の縁取りがされた円で表現され、特定の期間にまとまっています。
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間で明確な相関は見られず、予測が実績よりも高いスコアを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の実績データは互いにクラスターを形成しており、異常値がそれらから外れています。これが全体の分布の特徴となっています。
6. **直感的な感じと社会への影響**
– 人間が直感的に感じるのは、初期の安定した値の後に起こる異常な動きで、これは予測と実際の乖離がもたらす不安感を増幅させる可能性があります。
– 社会的影響として、電力関連指数の急変動がもたらす予期しない事態や、教育機会と基盤への影響が考えられるでしょう。
この分析から、予測は現状の維持ではなく上昇を伴う形で進む可能性があり、特に異常値が示す早期警戒が必要な指標となることが示唆されます。
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:
1. **トレンド**:
– グラフの左側（2025年部分）には、実績データと予測データが示されており、全体的にWEIスコアは下降傾向を示しています。
– 右側（2026年部分）では、前年のデータが緑色で示されていますが、そのトレンドは明確ではありません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左側の実績データには異常値（黒色の丸）が見られますが、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**:
– 青色の点は実績を示していますが、そこまで多くのデータポイントがありません。
– 紫色の線（ランダムフォレスト回帰）は、予測の一部を補完しています。
– 緑色の点は前年データを示しており、過去との比較が可能です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測データが近接して配置されていますが、詳細な周期などは見当たりません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特に明確な相関関係は見られませんが、分布が広がっているわけではないため、一貫性はあるといえます。
6. **直感的に感じることおよびビジネスや社会への影響**:
– WEIスコアの初期値が比較的高く、徐々に下降しているため、社会的な要因や政策の変更が影響している可能性があります。
– 電力カテゴリにおいて、共生や多様性、自由の保障が低下している兆候があるとして、この傾向が続くと社会における不安や圧力が高まる可能性があります。
このデータは、社会政策や電力業界における戦略的な調整の必要性を示唆しています。今後の予測を活用して、どのように持続可能な変更を施すかが問われます。
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:
以下に、提示されたヒートマップからの分析と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– ヒートマップは、時間（時間帯と日付）に対するスコアの変化を示しています。
– 目立った周期性は見られませんが、特定の日や時間帯で色の変化があるため、変動があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月1日の19時のデータが紫色で示され、他の時間とは異なる低い値を示しています。これは外れ値として考えられます。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃淡がスコアの大小を示しています。濃い紫色が最も低く、黄色や緑が高いスコアを示しています。
– 主に昼間（8時～16時）に高いスコアが観察されます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 特に1日の中で時間帯による変動が見られ、昼間に高いスコアを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 朝から昼にかけて、スコアが高くなる傾向が確認できます。
– 時間帯別のスコアの分布には、規則正しい上昇や下降のパターンは明確ではありませんが、一定の時間に高スコアが集中しています。
6. **直感的な洞察およびビジネス・社会への影響**:
– このデータは電力消費や需要に関連している可能性があります。昼間に高いスコアを示すことから、日中の活動が活発になる時間帯に対応しているかもしれません。
– 例えば、企業や家庭での電力需要がピークとなる時間帯を示している可能性があります。これをもとに、電力供給の調整や効率的なエネルギー管理に活用できるでしょう。
– また、外れ値に関しては、特定の要因（メンテナンス、停電など）が原因で電力利用が一時的に低下した可能性が考えられます。
このような洞察は、エネルギー会社や電力消費に関わるビジネスで重要な役割を果たすでしょう。
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:
ヒートマップの分析を行います。
1. **トレンド**
– 短期間（7月1日から5日）の変化が示されています。
– 日中の時間帯（8-16時）のスコアは比較的一定していますが、夜間（19時）のスコアが1日に非常に低くなっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月1日の19時に極端に低いスコアがあります。この時間に特異なイベントがあった可能性があります。
– それ以外の時間帯では大きな変動は見られません。
3. **各プロットや要素**
– 色はWEIスコアのレベルを示しており、紫に近いほどスコアが低く、黄色に近いほどスコアが高いです。
– 昼間のスコアは比較的高い一貫性を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 日付ごとのスコアの変化に特筆すべき連続性や周期性は見られません。短期間のデータのため、詳細な時系列分析は困難です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 明示された相関はありませんが、昼間と夜間で使われる電力量の違いがスコアに反映され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影響**
– 目立つ7月1日の夜間スコアの低さから、特定の要因による一時的な問題が推測されます（例: 電力使用量の急増やシステムの誤作動）。
– ビジネスや社会への影響として、時間帯による電力使用の最適化の必要性や、異常が発生した際の迅速な対応策が求められるかもしれません。
この分析によって、特定の時間帯や日付に注目することで、より詳細な改善策を検討することが考えられます。
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、以下のことが観察されます。
1. **トレンド**:
– 時間帯（8時と16時）の間で色の濃淡が異なることから、電力消費やWEIスコアの変動がある可能性があります。8時頃に明るい黄色が見られ、16時には青や緑が多く見られ、19時には暗い紫が目立つことから、朝が最も高く、夜にかけて低くなる傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 日中（8時）の明るい黄色は、他の時間に比べて高スコアを示しており、外れ値として捉えられます。対照的に、夜間（19時）の暗い紫色は、全体的に低スコアを示しています。
3. **プロットや要素の意味**:
– 色の明るさはWEIスコアの高さを示し、黄色が最も高く、紫が最も低いスコアを示しています。
– 時系列的に見て、特定の日付でスコアが一様ではなく、時間帯による変動が顕著です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 同じ日における異なる時間帯のスコアのばらつきが見られ、特に朝と夜の差が顕著です。これは電力消費のピークが時間帯によって異なることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 明るい黄色や緑が一部の時間帯に固まって出現することから、電力消費やWEIスコアは一定の時間に集中して高くなる傾向があります。
6. **直感的な理解と社会的影響**:
– ヒートマップからは、朝の時間帯に高い電力需要があると直感的に理解できます。これは、企業の始業時間や家庭での朝食準備などが影響している可能性があります。夜間に低くなることは、活動の減少を示し、エネルギー効率性改善のための対策が検討されるべきことを示唆します。
ビジネスや社会への影響としては、エネルギー消費パターンを踏まえた効率的な電力供給の計画が重要です。また、重要な時間帯の効率を改善することで、持続可能なエネルギー利用に貢献する可能性があります。
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:
1. **トレンド**:
– ヒートマップは相関関係を示しており、具体的なトレンド（上昇、下降、横ばい）は直接表示されていません。ただし、相関が高い項目は一緒に動きやすいことを意味します。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値や急激な変動はヒートマップからは直接はわかりませんが、相関係数が特に高い（または低い）ものが異常値として理解されることがあります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 深い赤色は高い正の相関を示し（1に近い）、青色は負の相関や低い相関を示します（0に近いか、負の値）。
-例えば、「個人WEI平均」と「個人WEI（経済的余裕）」は高い正の相関（0.85）を持つため、経済的余裕がある個人はWEI平均も高い傾向にあるといえます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 「総合WEI」と「社会WEI（公平性・公正さ）」は0.76の相関を示しているため、社会の公平性・公正さがWEI全体に強い影響を及ぼす可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人WEI（心理的ストレス）」と「個人WEI（自由度と自治）」は低い相関（0.00）を持っており、独立していることを示唆しています。
– 「社会WEI（持続可能性と自治性）」と「社会WEI（社会経路・教育機会）」は0.72の相関を示し、これらが関連していることを表しています。
6. **直感的に感じること、および社会への影響**:
– 高相関のある項目間では、一方の改善が他方の改善に直結する可能性が高く、例えば、個人の経済的余裕を高めることで、個人WEI全体が向上するかもしれません。
– ビジネスや政策においては、特定の社会的指標が個人の幸福度にどの程度影響を与えるかを示す重要な指標になるため、政策立案においてこれらを考慮することが重要です。
このヒートマップは、電力カテゴリ内での社会的および個人的幸福、自由、ストレスなどの相関を直感的に把握する助けとなり、社会政策や組織の意思決定に対して貴重なインサイトを提供します。
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く分析を以下に示します。
1. **トレンド**:
– グラフは年間のデータを表示していますが、箱ひげ図のため、明確な上昇や下降のトレンドは直接示していません。ただし、カテゴリごとのスコアの位置や範囲が確認できます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのカテゴリ（例えば、「個人WEI（経済状態）」や「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」）で外れ値が観察されます。このことは、これらのカテゴリ内で特に異常なスコアが存在することを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 中央の線は中央値を示し、箱の範囲はデータの内側50%（第1四分位数から第3四分位数）を表します。
– 箱の上方と下方の髭（whiskers）は、データの範囲内でのスコアの変動を示しています。
– 外れ値は、髭の範囲外に位置する点として示されます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– このグラフそのものは時系列データを直接示しているわけではありませんが、各カテゴリで統計的に異なる分布を視覚化しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各カテゴリの中央値や分布の範囲に基づき、異なるWEIカテゴリ間のスコアの変動や集中度を比較できます。
– 「個人WEI（心理的ストレス）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」は、他のカテゴリと比べて外れ値の多さが目立ちます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 同じカテゴリ内でも、WEIスコアが大きく変動していることから、評価のばらつきや一定の不安定さを示唆しています。
– ビジネスや社会においては、例えば「個人WEI（経済状態）」が重要な指標となり得るため、外れ値の原因を分析することで改善の機会が得られるかもしれません。
– 「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」に外れ値が多い場合、多様性施策の見直しや調整が必要とされる可能性があります。
全体として、各カテゴリのスコア分布を理解し、外れ値の原因に注目することで、改善の余地やポテンシャルなリスクを見つける手掛かりを得ることができます。
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:
このグラフは、電力カテゴリーに関連するWEI（Weighted Environmental Index）の主成分分析（PCA）を示しています。以下に詳細な洞察を提供します。
1. **トレンド**
– 横軸（第1主成分）に沿ってデータが広がっており、縦軸（第2主成分）にも若干の広がりがあります。これにより、データは全体として広がりを持っていますが、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**
– データポイントの多くは中央に集中していますが、右上側に位置する点が目立ちます。この点は他の点と少し異なる位置にあることから、外れ値または異常値である可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 各ポイントは異なる観測期間の電力データを表していると考えられます。横軸は第1主成分（寄与率: 0.50）、縦軸は第2主成分（寄与率: 0.18）を示しており、主成分の組み合わせでデータの主要な変動を説明しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 主成分分析の結果、データポイント間には一定の関係性が見られますが、特定の期間同士の関連性を示す具体的なパターンは確認できません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは第1および第2主成分を用いた座標上に比較的バランスよく分布していますが、やや横に広がっています。これは、第1主成分がデータの変動をより大きく説明していることを示しています。
6. **人間の直感とビジネスや社会への影響**
– このグラフから、電力消費や環境指標の変動を把握するためにどの要因が主要であるのかを理解するのに役立ちます。特に外れ値と見られるデータポイントは、異常な状況やイベントを示唆している可能性があり、その原因を調査することで電力管理や環境対策の効率化に寄与できるでしょう。結果として、安定した電力供給や環境負荷の軽減に影響を与え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。