📊 データ分析（GPT-4.1による）
## データ分析結果:
### 時系列推移:
– **総合WEIスコア**には僅かな上昇傾向が見られ、特に2025年7月2日から3日にかけてのスコア上昇（0.65から0.775）が顕著です。日々のスコアは0.65から0.75の範囲で変動しています。
– **個人WEI平均**は全般に0.61から0.7375の範囲を維持し、一部で急激な上昇が見られます。
– **社会WEI平均**はやや大きな変動を示し、特に7月2日は0.81まで上昇しその後0.68に下がるパターンを示します。
### 異常値:
– 指摘されている異常値の日付（2025年7月1日、7月2日、7月3日、7月5日）は、データの他期間と比較して特に低かったり高かったりする状態を示しています。このことから、異常値は特に社会的なイベントや政策の変更、個人の不安定な要因による影響が考えられます。
### 季節性・トレンド・残差 (STL分解による分析が想定される):
– トレンドとしては概ね上昇基調。
– 季節性はデータから詳細なパターンを抽出できないが、短期間の変動が繰り返し観測されている。
– 残差は考察が難しいが、それぞれの詳細項目の不定期な上下動が影響している可能性。
### 項目間の相関:
– **経済的余裕**と**共生・多様性・自由の保障**は相関が高い可能性があり、この2項目の同期的な変動が全体に影響を与える。
– **健康状態**と他の個人WEI系の同期は不明瞭だが、健康の増減がストレスレベルに与える影響は顕著である。
### データ分布:
– 各項目のスコアの箱ひげ図分析（もし提供されていれば）：中央値は0.7付近。個人WEI項目はよくまとまっているが、一部の極端値を持つ。
– 外れ値が個人の健康、経済的状況、心理的ストレスに散見され、これらは単一の出来事や要因によるところが多いと推測。
### 主要な構成要素 (PCA分析):
– PC1の寄与率が0.48であることから、WEI全体に強い影響を与えているのはおそらく「経済的余裕」や「持続可能性と自治性」。
– PC2が0.19の寄与率を持ち、ここでは「社会基盤と教育機会」の変動が影響している可能性がある。
## 結論:
– WEIスコアの変動において、経済と社会基盤、教育機会が主要な影響要素として浮かび上がります。多くの異常値が観測されているが、特定の政策変更、季節的な変化、特異的な出来事が考えられる。
– 特に7月の初頭は、多くの変動が重なり異常値が頻発する傾向があり、その背景には社会動向や政策の発表、そして電力需要の変動が要因として挙げられるかもしれません。
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:
以下は、グラフに基づく視覚的な特徴とその分析です。
1. **トレンド**:
– グラフの大部分は左側に集中しているため、データが期間の開始時に集まり、それ以降はほとんどグラフにプロットされていないことを示しています。
– 期間の中盤から後半にかけて右側に新しいデータポイントがあり、異なる期間を示している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青いプロット（実績）には異常値が黒い円で示されています。
– 紫や水色の線は予測データで、急激な変動を示す線が上に突き出ていることから、予測では大きな変動が予測されている可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績のデータを示し、緑の点は前年のデータを示しています。
– 線はさまざまな予測手法による予測であり、それぞれ異なる色で示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績のデータと前年のデータが非常に近い位置にあるため、パターンが似ている可能性があります。
– 予測手法による予測値は実績から大きく外れる箇所があり、予測の不確実性を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは左側に集まり、前年データも似たような位置であることから、相関が見られる可能性があります。
– 予測手法の結果はさまざまな傾向を示し、特にランダムフォレスト回帰が異なる予測をしているように見えます。
6. **人間が感じるであろうこととその影響**:
– グラフによって、人々は実際のデータと予測とのギャップを認識し、事業計画に不確実性を抱える可能性があります。
– 特に、予測と実績が大きく外れている場合は、予測手法の見直しやデータの追加改善が必要かもしれません。
– 社会やビジネスにおいては、電力消費予測の精度を高めることが、供給計画やコスト管理の改善に寄与するでしょう。
このグラフは、実績と予測の間の相関を検討する上で、どの予測手法が最も信頼できるかを比較する際に役立ちます。
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:
このグラフには、個人のWEI平均スコアが360日間にわたって時系列で示されています。以下に分析を示します。
1. **トレンド**:
– グラフには、初期と後半にデータポイントが集中しており、期間の中間にはデータが見られないことから、不連続なデータ収集が行われた可能性があります。
– 初期のデータポイントは安定して横ばいで推移していますが、後半のデータについては同様に安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータセットには「異常値」として識別されるデータポイントが含まれています。これらは、他のデータポイントと比較しておそらく異常に高いまたは低い値を示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は「実績」、緑色の点は「前年」として示されており、異常値は黒い円で強調されています。
– 異なる色のライン（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モデルによる推定値を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と前年のデータを比較することで、過去の実績との比較が行われ、また予測ラインとの一致度が検討されていると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期と後期のデータは、それぞれ異なる時期において安定した分布を示しています。予測モデルの中で、ランダムフォレスト回帰が他のモデルとは異なるパターンを示している点が特徴的です。
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**:
– このグラフを見ると、特に異常値や予測の不一致がある場合には、品質管理や運用の調整が必要かもしれないと直感されます。
– 電力の消費や効率に関する予測と実績値のずれを分析することで、エネルギー政策や効率向上のための施策を見直す機会になり得ます。
このグラフは、電力消費の傾向や予測の精度評価に役立つと考えられ、多様な予測モデルを用いることで、異なるシナリオにおけるパフォーマンスを試行することが可能です。
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:
以下の分析を行います：
1. **トレンド**
– グラフは周期的な要素が見られます。期間の後半におけるデータポイントは、期間のはじめのデータポイントと比較してやや多様に分布しているようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 過去のデータにいくつかの異常値が見られます。これらのデータポイントは、既存の傾向から離れています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績（ブルー）と予測（レッド）のデータは、異なるアルゴリズム（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）によって示されています。
– 前年のデータは緑色で表示されており、過去と現在の比較が可能です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データは過去のデータと比較され予測されていますが、予測データはやや広範な範囲で変動していることが示唆されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各予測手法によって異なる予測範囲が示されていますが、それらの範囲が重なっている領域が多く、一定の一貫性があるかもしれません。
6. **直感的な感想および社会・ビジネスへの影響**
– 人間がこのグラフを見ると、電力の需要や供給の変動が季節的な要因や市況の変化に影響を受けている可能性を感じるでしょう。
– ビジネスへの影響としては、電力需要の予測の正確さが企業の供給計画に影響を与えるため、予測モデルの改善が重要であることが示唆されます。
このグラフは、電力の需要予測や異常検出において、さまざまなモデルの精度と適用可能性を検討するための有効なツールとなります。
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**
– グラフでは、青い実績データが初期の段階で横ばいから徐々に増加する傾向を示しています。ピンク色や紫色で示された予測（線形回帰およびランダムフォレスト回帰）は、短期間のうちに未知の高い値を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– データにおいて明確な外れ値は黒い円で示されていますが、一部の異常値が発生しています。これらの異常値は、一定期間における経済的余裕の急激な変動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**
– 青色のプロットは実績データを示し、赤い「X」は予測データを示しています。黒い円は異常値を示しており、緑色のプロットは前年の比較データを示しています。
– 灰色の帯は予測の不確かさを示しており、予測値がこの範囲に収まる可能性を示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと異なる予測モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）は、異なる傾向を示しており、特に線形回帰は他のモデルに比べて大きく乖離しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期データセットでは分布が狭く、一貫したパターンを示していますが、期間が進むにつれて予測データは広い範囲に及んでいます。
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**
– 初期段階の横ばいとその後の上昇は、個人の経済的余裕が何らかの外部要因によって改善されている可能性を示唆しています。
– 異常値の存在は不確定要素や一時的な経済的ショックを示しているかもしれません。
– ビジネスにおいては、経済的余裕が回復することで消費者の購買力が向上し、売上増加の潜在的な機会があると考えられます。一方で、異常値や予測の変動はリスク要因ともなり得ます。
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:
グラフの視覚的特徴と洞察を以下に提供します：
1. **トレンド**:
– 前半部分（2025年7月付近）においては、健康状態のWEIスコアが急激に上昇しています。その後、比較AIによる数値が提供されていますが、特に大きな変動は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い円で示された外れ値があります。この外れ値は、他のデータポイントに比べて明らかに高い値を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点が実績AIによる実績値を示しています。
– 赤い「X」は予測値で、これが実績との比較に使用されます。
– 緑の点は昨年のデータで、このデータがベースラインとして考えられます。
– 灰色の帯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**:
– 年間を通して、実績AIと予測AIの比較が行われています。予測と実績の一致具合、及び外れ値の分析が重要となります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰といった様々な方法での予測が提供されており、異なる予測手法による分布の違いが観察されます。
6. **直感的な洞察および影響**:
– グラフからは、健康状態の急激な変化が最初に目につくでしょう。この変化は電力業界のみならず、他業界にも影響を及ぼす可能性があるため、さらなる分析が求められます。
– 予測技術によって予測範囲が異なるので、どの技術が最も信頼性があるかの判断が必要です。
– 外れ値の調査は、システムの異常検知や改善に役立ちます。
このグラフ分析は、健康管理の効率化や電力消費の最適化に応用でき、さらに信頼性のある予測モデルの開発に貢献する可能性があります。
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:
このグラフは、電力カテゴリにおける個人のWEI（心理的ストレス）のスコアを示す時系列散布図です。以下に、各視点からの分析を示します。
1. **トレンド**:
– グラフの左側に実績データ（実績AI）が集中していますが、全体としては目立った上昇や下降トレンドは見えません。
– 半ばから以降の未来の予測値は一定して高めに推移する傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータにおいて、一部のプロットが異常値としてマークされているのがわかります。
– ランダムフォレスト回帰による予測ラインが他の回帰方法と異なる挙動を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **青色のプロット**: 実際の実績を示します。
– **赤色の×印**: 各回帰モデルによる予測を示します。
– **黒の縁**: 異常値を示しています。
– **前年度のデータ（緑）**: 比較用データとして配置されています。
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つの予測手法が導入されています。ランダムフォレストは他2つのモデルと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**:
– 異常値は特定期間に集中していますが、他のプロットとの明確な相関は示されていないようです。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– 全体としてWEIスコアが安定していることから、心理的ストレスが大きく変動している様子は見られません。
– ランダムフォレスト回帰の異なる予測に注目することで、予測の見直しや改善の余地を検討することが必要かもしれません。
– 異常値の存在は、何らかの特異なイベントがあった可能性を示唆しています。このため、イベント対応策の見直しや改善が求められるかもしれません。
このグラフは、WEIスコアの安定性と予測モデルの評価に焦点を当て、ストレス管理や予測手法の改善に向けた基礎情報を提供しています。
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:
グラフを分析すると、以下の特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 実績のデータポイントは、期間初めに密集していますが、その後急激な変化は見られません。
– 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）は、異なる未来の値を示しており、特にランダムフォレスト回帰の値は他と大きく異なるように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 予測値の中に異常値が記されていますが、実績データと大きく異なるわけではなく、変動の中での正常な範囲内かもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績値は青で表示され、一部が異常値として黒の円で強調されています。
– 予測モデルの異なる手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）が、それぞれ異なるカラフルな線で示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測手法の間に差異があり、モデルの精度や予測に対する信頼性が異なる可能性があります。
– ランダムフォレストの方が他の予測と異なるため、特異な状況を予測している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データ間に明確な相関は示されていませんが、それぞれが異なるトレンドを持ち、予測と現実の間に違いが生じていることがわかります。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 個人の自由度と自治の観点から、予測値のばらつきは政策変更や経済指標の変動に対する柔軟性を示している可能性があります。
– ビジネスとしては、予測モデルの精度を向上させ、正確な将来予測を行うことが、効果的な戦略策定に寄与するでしょう。
このグラフからは、予測手法の改善や検証が重要であり、特にモデル間の予測差異の理由を理解することが重要であると考えられます。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 実績（実績AI）のデータは左側に集中しており、新しいデータは見受けられないため、最近の動向は不明です。
– 予測データは大きな変動を示しておらず、安定したスコアが予測されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左側にいくつかの外れ値と、それに伴う異常値がありますが、新しい予測からは外れ値の兆候は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色のプロットは実績を示し、黒い丸は異常値を示しています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測線が視覚化されていますが、大きな変動はありません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値と予測値の間に強い相関は見られません。予測は未来の安定したスコアを示唆していますが、過去の実績は不安定です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 再現性があるとすれば、予測モデルによる結果がかなり安定していることです。これは今後の予測で高い信頼性を持つ可能性を示唆しています。
6. **直感的な感覚と社会への影響**
– 人々は、過去の不安定なデータと比較して、今後は安定した公平性・公正さが期待されると感じるかもしれません。
– 社会的に見ると、電力カテゴリーでの公平性の向上が見込まれ、信頼性や満足度の向上につながる可能性があります。
全体として、予測の安定性が今後の電力分野における社会的公平性の改善を示唆しており、これがポジティブな変化をもたらす可能性があります。
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:
### グラフの視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– グラフは365日間のWEIスコアの推移を示しています。初期にスコアが0.8付近に集中し、その後多様な予測方法に基づくスコアが示されています。一部の方法でスコアが増加しています（特にランダムフォレスト回帰）。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期段階に異常値が確認されています（黒い円で示されている）。これは予想されたパターンから外れたデータであり、この原因を調査することが重要です。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットが実績値を示し、赤い×が予測値を表しています。予測区間が灰色のエリアで示されています。
– 複数の予測方法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）が色分けされてスコアの変動を可視化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる予測手法が同一期間内でどのようにスコアを推定しているかが示されています。ランダムフォレスト回帰と線形回帰で予測結果に差異があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測の間に一貫した相関はないようですが、ランダムフォレストが最も上昇傾向を示しています。これに対して線形回帰と決定木回帰は横ばいの傾向を示す。
6. **人間が直感的に感じるであろうこととビジネスや社会への影響**
– 持続可能性と自治性のスコアの変動は、電力業界の将来的な方向性を示す指標として重要です。スコアの変動が小さいことは、現行の持続可能性戦略が安定していることを示唆します。ただし、異常値の存在や特定手法の増加傾向は、予測の不確実性や新たな戦略展開の必要性を示しており、これを踏まえた判断が求められます。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 初期のデータポイントは全体的に高いWEIスコアで始まっていますが、その後データが散在し、一部の予測線（線形回帰、決定木回帰など）が示されているにもかかわらず、確固としたトレンドは見られません。
– 特に、実績値（青色）は一定の傾向が確認できず、予測や前年度の値と比較して変化が少ないように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「異常値」がいくつか存在していますが、大きな外れた値は見られません。
– 急激な変動というよりも、一部のカテゴリーでの変動がある程度予測範囲内に収まっているようです。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い円は実際の実績（実測値）を示し、緑の円は前年度の値を示しています。
– 紫、緑、赤い線はそれぞれ異なる回帰手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測値を示しており、これらがスコアの将来予測に用いられています。
– 灰色の帯は予測の不確かさを示す範囲で、これは各モデルが許容される変動範囲を示すものです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる回帰手法による予測が示されていますが、これらは非常に類似した予測値を出している模様。このことは、どの手法を用いても今後のスコアの変動がそれほど大きくないことを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値と予測値、または実績値と前年度の値には明白な相関関係は見受けられません。全体的な散布は比較的均一で、一部の異常値を除いて安定しています。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**
– WEIスコアは安定しており、大きな変動が予測されていないため、このカテゴリにおけるインフラや教育機会が大きく変化することはないと考えられます。
– 社会インフラは安定的に維持されていると評価されますが、外れ値（異常値）が発生していることから、一部の地域やセグメントにおいてはケアが必要だと考えられます。
– 予測手法の一致は、分析精度の高さを示唆し、ビジネス戦略を策定する上での信頼度を強めます。
この分析を通じて、特に重要な問題がなければ、今後も現状の安定が続く可能性が高いですが、異常値が表す潜在的リスクに対する注視が求められます。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 初期（2025年7月付近）の実績データは、0.6から0.8の間でほぼ横ばいの状態です。
– その後、2026年の前半に向けて、データがスコア0.2から0.6の範囲にプロットされていますが、具体的な上昇や下降トレンドは描かれていません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータセットにおいて、いくつかのデータポイントが異常値としてマークされていますが、その後は特筆すべき外れ値はありません。
3. **各プロットや要素**
– 青いプロットは実際のAIによる実績データを示しています。
– 緑色のプロットは前年のデータを示しています。
– 予測（予測AI）は赤い×印で示されています。また、予測技術（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）が別々に色で示されています。
– 予測の不確かさ範囲はグレーで描かれています。
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間には、ある程度の一致がありますが、どの予測手法が最も正確かは明示されていません。
– 異常値と前年データとの差異が際立っています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 時系列全体を通じてスコアが大きく変動しておらず、比較的安定した状態を示しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 社会WEI（共生・多様性・自由の保障）において、予測的に大きな変化が見られないため、この領域でのパフォーマンスが安定していると考えられます。
– ビジネスや社会的には、持続的な安定が見込まれることから、急激な政策変更や戦略修正が不要である可能性があります。
– 異常値があった期間には、何らかの外部要因が影響した可能性があり、特定の要因を探索する価値があるかもしれません。
このグラフは、電力に関する社会的な指標の評価を示しており、全体的に安定しているという印象を受けます。
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、時間帯と日付に対する電力カテコリの総合WEIスコアを示しています。
1. **トレンド**:
– 全体として特定の周期性や明確なトレンドは見られません。各日の色がバラバラで、特定の時間に集中してスコアが高くなる傾向は見られないです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月1日の19時に非常に低いスコア（暗紫色）が観察され、この時間帯が外れ値として目立っています。他の時間帯との対比が明確です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡はWEI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。日や時間によってスコアが変動していることを示唆しています。
4. **時系列データの関係性**:
– 複数の時系列データ間で特に強い関連性は見られません。それぞれのプロットは個別に動いているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 一部の時間帯に高いスコアが連続して現れることがあります（例えば、7月3日の昼間）。ただし、明確な相関は見つけるのは難しいです。
6. **直感やビジネスへの影響**:
– 7月1日の19時の低スコアは、システムトラブルや外的要因（例えば、大規模な電力消費の急増）などを示唆しているかもしれません。
– ビジネスへの影響として、特定の時間帯に電力の使用を控えたり、別の時間に移動させる戦略を検討する価値があるかもしれません。
総じて、このグラフからは特定の時と際立った少数の外れ値に注目することで、電力の使用や最適化のヒントが得られる可能性があります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフは短期間内のデータを示しており、特定の日付に特定の時間帯でのWEI平均スコアの変動を示しています。データがある期間は限られているため、明確な長期トレンドを示すのは難しいですが、特定の時間帯における数値の変動を観察できます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 19時における2025年7月1日のデータは最も低いスコアを示しています（濃紫）。この時間帯は他の日と比較して異常に低い値であり、外れ値と考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**
– ヒートマップの色はWEI平均スコアを示し、色の濃淡でスコアの大小を表現しています。紫が濃いほど低スコアを示し、黄色が濃いほど高スコアを示していることが色の凡例から分かります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 特定の時間帯（特に16時以降）でスコアが向上している様子が見られます。特定の条件下（例えば、ピーク時間による電力使用量の影響など）において、スコアが一定の変動を見せている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 同じ日の異なる時間帯でスコアの一貫した増加・減少のパターンは見られませんが、全体として特定の時間帯に高いスコアが多く見られます。
6. **直感的な洞察やビジネス・社会への影響**
– ヒートマップから直感的に感じられるのは、特定の時間帯や日付において電力使用の効率（もしくは評価）が大きく変動する点です。例えば、19時の低スコアは特定のイベントや消費ピークを示しているかもしれません。
– ビジネスにおいては、こうした変動を把握することで、電力配分の最適化やエネルギーコストの削減に役立つ可能性があります。
このグラフを基に、さらなる詳細な要因分析やモデリングを行うことで、電力カテゴリにおける効率的な運用方法の開発が進む可能性があります。
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:
以下に、提示されたヒートマップから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**：
– ヒートマップは特定の期間における日毎および時間毎の値を可視化していますが、日や週によって明確な上昇や下降のトレンドは示されていません。
2. **外れ値や急激な変動**：
– 色が濃い紫（値が低い）と黄色（値が高い）のエリアがあり、これが外れ値や急激な変動を示している可能性があります。
– 例えば、7月1日の夜の時間帯に極めて低い値があり、他の時間帯と比較して顕著に異なることが見て取れます。
3. **各プロットや要素の意味**：
– 色の濃淡は特定の指標の高低を示しており、色の変化は値の変化を示しています。色バーによれば、黄色のエリアは高いスコア、紫のエリアは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**：
– 時系列データが特定の時間帯や日に集中する傾向があります。例えば、昼間の時間帯でスコアが安定している一方、夜に近づくと値が低下するパターンが見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**：
– 特定の時間帯（例：昼間）と高いスコア、夜の時間帯と低いスコアとの間に相関関係がある可能性があります。
6. **直感的なインサイトと影響**：
– 人々が直感的に気づく点として、電力に関連するスコアが昼間に高く、夜間に低くなるライフスタイルや生産活動の影響が考えられます。
– このパターンは、エネルギー消費の最適化に関する戦略の改善や特定の時間帯における供給調整のニーズを示唆しているかもしれません。
このヒートマップは、電力需要や供給のパターンを理解し、効率的なエネルギー管理を行うための重要な情報を提供しています。
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:
この相関ヒートマップは、様々なWEI（おそらく「Well-being Index」やそれに類似する指標）の項目間の相関を示しています。次にそれを詳細に分析していきます。
1. **トレンド**:
– このヒートマップは過去360日間のデータを基にしており、データが時間的なトレンドを直接示すわけではありません。しかし、色の濃淡を見ることで項目間の相関の強さを視覚的に把握できます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値や急激な変動については、このヒートマップではなく直接の時系列データ分析の方が適していますが、項目間の相関が特に低い組み合わせ（例えば、個人WEI（精神的ストレス）と社会WEI（公平性・公正さ）間など）は注目に値します。
3. **各プロットや要素の意味**:
– ヒートマップのそれぞれのセルは、2つのWEI項目間の相関係数を示しています。1に近づくほど強い正の相関、-1に近づくほど強い負の相関を示します。色は相関の強さを視覚的に表現しており、濃い赤色は強い正の相関、青色は負の相関を示しています。
4. **項目間の関係性**:
– 総合WEIは多くの他の項目と比較的高い相関を持っていることがわかります。また、個人WEI（経済的余裕）と社会WEI（持続可能性と自治性）は強い相関が見られます（0.85）。
– 個別の相関が高い項目間は、互いに強く相関しているため、似たような要素を反映している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 個人WEI（健康状態）と個人WEI（精神的ストレス）間の相関が比較的高く（0.53）、この関係は直感的に理解しやすいです。同様に、社会WEI（社会基盤・教育機会）と社会WEI（持続可能性と自治性）も高い相関があります（0.85）。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 相関の高い項目は、改善策や施策を講じる際に、同時に対応可能な要素があることを示唆します。例えば、経済的余裕の向上施策と持続可能性の向上施策は相互に効果を高める可能性があります。
– 相関が低い項目同士は、別個の施策が必要であることを示唆します。このような洞察は、政策立案者やビジネスリーダーが効果的な戦略を策定するのに役立ちます。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**:
– 各カテゴリの全体的なトレンドは箱ひげ図を用いた単一のデータポイントで示されているため、明確な上昇や下降トレンドは観察できません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのカテゴリ、特に「個人WEI（経済安定性）」「社会WEI（公正性・公平さ）」などに外れ値が見られます。これは、特定の期間や条件下で異常な値が発生している可能性を示唆します。
3. **プロットや要素の意味**:
– 各箱ひげ図は、データの分布と中央値、四分位範囲、外れ値を示しています。色の違いがカテゴリを区別している可能性がありますが、色の意味はグラフからは明確ではありません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データではなく、各カテゴリ内のスコア分布の比較なので、直接的な相関関係は示されていません。ただし、箱の位置や高さから、各カテゴリ間のスコアの相対的な高さを比較することができます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 分布が狭いほどデータが集中しており広いほどばらつきが大きいと言えます。「総合WEI」と「個人WEI（心理的ストレス）」は比較的分布が広いです。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響**:
– 消費者が「個人WEI（経済的余裕）」や「社会WEI（持続可能性と自給自足）」を高く評価していない可能性があり、これらの要素が電力サービスの改善余地を示しているかもしれません。
– 外れ値の存在は、特定の条件下での予期しない変動を示しており、ビジネス戦略を考慮する際にこれが重要な要素となるかもしれません。
このような分析を通じて、電力カテゴリにおけるWEIスコアの多様性や特異性に対する理解を深め、今後の戦略や施策に反映させることができます。
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:
ここでは、電力カテゴリに関連するデータの主成分分析（PCA）を示したグラフについて分析します。
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**:
– このグラフはPCAのため時間的なトレンドを直接示しているわけではありませんが、データの分散を第一および第二主成分に沿って表現しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 第一主成分が-0.3付近にある点は、他の点と比較して離れた位置にあります。これは外れ値の可能性があり、このデータポイントが他と異なる特性を持つことを示唆しています。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 各点は、おそらく異なる観測値やサンプルを示しており、第一主成分と第二主成分に対する位置によって、その特徴や要素が異なる次元での分布を示しています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 時系列データというよりは、異なるサンプルの分布を示すため、時系列データの直接の関係性を示しているわけではありません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– プロットは全体的に広がっており、第一主成分により広がりが大きいです。これから、第一主成分が全体の分散の48％を説明していることがわかり、データの変動がこの軸に沿って大きいことを示しています。
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**:
– グラフからは、いくつかのデータベクトルが他のものとは明確に異なり、分析の際にはこれらの違いが何に起因するのかを特定することが重要であることが分かります。
– 電力の分野において、異なるデータポイントの特性を理解することは、効率的な電力管理や新しい技術導入の際に重要です。
このPCAの結果は、データの次元削減や特定の特性を際立たせるための理解を深める手助けになるでしょう。
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。
