📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データ分析結果
#### WEIスコアの時系列推移
– **総合WEIスコア**: データが進むに従って、一貫した上昇のトレンドが見られます。具体的には、7月1日から7月7日にかけて、スコアは大体0.625から0.835へ上昇しています。
– **個人WEI平均**: こちらもトレンドは全体的に上昇しており、7月1日から7日間で0.625から0.78までの増加が確認されます。
– **社会WEI平均**: 強い上昇傾向が見られ、7月1日から7日間で0.625から約0.9以上に上昇しています。社会WEIは特に急激な改善が見られます。
#### 異常値の検出
– いくつかの異常値が観察されました。それらは通常の日付の変動（例えば、7月6日の深夜に評価されたスコア）や特定の突発的な要因（政策の変更や災害など）が原因である可能性があります。
– 特に社会の持続可能性（social_sustainability）や共生・多様性（social_diversity）は7月6日以降に著しい上昇を示しており、その背景には何らかの大規模な政策施行や社会イベントが考えられます。
#### STL分解による分析
– **長期的なトレンド**: 上昇トレンドは、全体として順調に向上していることを示唆しています。
– **季節性パターン**: このデータセットでは明示的な季節性は見られないが、重要な日（週末や月の初めなど）に一時的なスパイクがある可能性は考慮される。
– **残差成分**: いくつかの異常データポイントは、STDからは説明できないランダムノイズとして存在しているように見えます。
#### 項目間の相関性
– **経済的余裕**と**社会WEI**の項目間に強い正の相関があることが示唆されています。これは個人の経済的安定が社会全体の幸福度に寄与している可能性を示します。
– **健康状態**と**心理的ストレス**の間にも相関性があり、健康の向上がストレスの低減に寄与している可能性を暗示します。
#### データ分布
– 箱ひげ図分析によると、各スコアのメディアンが7月後半にかけて上向きにシフトしていることが見受けられます。外れ値はいくつかありますが、これはデータ収集のタイミングや、特定のイベントの影響を反映しているかもしれません。
#### 主な構成要素 (PCA)
– **第一主成分 (PC1)** が高い寄与率（0.78）を示しており、データの大部分の分散を占めています。これは特定の要因、例えば政策変動や市場の変化が全体のWEIと大きく関連している可能性があります。
– **第二主成分 (PC2)** は低い寄与度（0.07）を示しており、これはマイナーな要因の影響による変動です。
### 今後の考察と推奨
– **異常値のさらなる調査**: 具体的なイベントや政策変動がこれらの異常なスパイクを説明するのかを特定することで、より精緻なモデルの構築が可能になります。
– **季節性や外部要因の分析**: より長期的なデータを収集することで、周期的なトレンドや予測モデルの強化に繋がる可能性があります。
– **データのセグメンテーション**: 個人と社会WEIが異なる動向を示すケースもあるため、それぞれの要素を個別に分析し、政策に反映させることが推奨され
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:
以下に、グラフの視覚的特徴とそこから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は、横ばい状態が続いており、大きな変動は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データの中に外れ値がいくつか認識されています（黒い円で囲まれた青い点）。
– これらは異常な状況が発生したことを示しています。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績値を示しています。
– ピンク系の線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）による予測を示しています。これらは後半にかけて緩やかに上昇曲線を描いており、予測が異なる可能性を示しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示しており、一定の幅があります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績AIと予測AIは、現状では一致していませんが、複数の予測モデルがいずれも上昇トレンドを描いており、今後の可能性として増加が期待されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは全体的に0.6から0.8の間に分布しており、密集度が高いエリアがあります。
6. **直感的インサイトと影響**:
– 人間はこのグラフから、現時点での安定した状況を感じ取る一方、将来的に上昇する可能性があることを予見するでしょう。
– ビジネスや社会においては、電力の需要が増加する可能性を考慮し、資源の確保やインフラ整備を念頭に置いた計画が求められるかもしれません。
この分析は、異常値に対する迅速な対処と将来の需給バランスの調整を目指す意思決定に役立つでしょう。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）にはやや上昇傾向が見られますが、非常に小さな範囲内で変動しています。
– 予測（ランダムフォレスト回帰）は初期に急上昇し、一定値を保っています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 黒い円で囲まれた異常値がいくつか確認されますが、全体としてはデータが集中しているようです。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績を表し、比較的密に集中しています。
– 紫色のラインは予測の結果を示し、早期の急上昇後は横ばいです。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示しており、予測値が安定的であ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**
– 実績と予測は近似値で動いているものの、予測の方が遙かにスムーズで変動が少ないです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの変動は小さく、ほぼ一定です。予測はもっとダイナミックに予想されています。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**
– 実測データが安定している中で予測が急上昇し、その後安定するため、電力需要の急増が予測されている可能性があります。
– 電力供給計画や資源の調整に影響を与える可能性があり、急な需要増加に備える必要があるかもしれません。
全体として、予測モデルは外れ値や短期的な変動に惑わされず安定した値を示す反面、急な上昇が示されているため、戦略的な計画において注意が必要です。
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:
このグラフを分析し、以下の洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 初期のデータ（青い点）は、急激な変動の後安定しています。
– 予測（赤いバツ）において、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰が示す結果は比較的安定した状態が続くと示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかの実績データ（青い点）に黒い円で囲まれているものがあり、これらは外れ値を示しています。
3. **要素の意味**:
– 青い点: 実績データであることを示しています。
– 赤いバツ: 予測データ。
– 灰色の範囲: 予測の不確かさを示しています。
– 水色、紫色、ピンク色の線は、それぞれ異なるモデルの予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測データの相違を視覚化しており、予測は実績の変動を考慮していることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の実績データは変動が多いが、予測は安定的なトレンドを示しており、モデルが過去の変動を平滑化していることがわかります。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– 電力消費の変動が初期に見られるものの、今後は予測により安定が予期されることから、電力供給を計画する上での有用性が示唆されます。
– 初期の外れ値から、電力需要の不確実性に対する柔軟な対応やリスク管理の必要性が考えられます。
このグラフから、電力管理の効率化や予測精度の向上が求められていることが直感的に理解できるでしょう。
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:
こちらのグラフについての分析を以下に示します。
1. **トレンド**
– `実績(実績AI)` のプロットは、最初の期間にわたって比較的安定しており、WEIスコアは0.7から0.9の範囲にあります。
– `予測` のラインはモデルによって異なり、 `ランダムフォレスト回帰` は高めのスコアを維持し、一定しているようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値として特定されているプロットが初期に数個存在します（黒の円で示されています）。これらはその他のデータポイントと比較してやや低めです。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青のプロットは実際のデータを示し、濃い紫、緑、水色のラインは異なるアルゴリズムによる予測値です。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**
– 各予測モデルが異なるトレンドを示しており、特に `ランダムフォレスト回帰` は他のモデルに比べて高い予測値を安定的に示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– `実績`データは一定の範囲に密集していますが、異なる予測モデルにより広がりがあります。
6. **直感的な感覚とビジネス・社会への影響**
– このグラフから、電力に関連する経済的余裕（WEI）が比較的安定していることを直感的に感じ取れます。
– 異なる予測モデルによるスコアにはばらつきがありますが、どのモデルも一定の経済的余裕を期待できるという希望を示しており、電力関連の計画や資源配分に対する意思決定に有用だと考えられます。
この分析が、電力に関する意思決定や戦略策定に役立つ洞察を提供することを期待します。
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:
このグラフについて、以下の点を分析します。
1. **トレンド**:
– 実績AI（青い点）のデータは、一定の範囲内をランダムに動いていますが、トレンドとしては特に明確な上昇や下降は見られません。
– 未来の予測AI（紫色の線）は、着実な上昇トレンドを示しています。これは、将来的にWEIスコアが改善されることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値が数点（黒い縁取りの青い点）ありますが、全体の傾向を大きく変えるものではありません。
– 急激な変動は特に見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点が実績データを示しており、実際の健康状態を反映しています。
– 紫色の線は予測モデル（ランダムフォレスト回帰）のトレンドを示し、将来の予測を視覚化しています。
– グレーの領域が予測の不確かさ範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 線形回帰や決定木回帰の予測データは表示されていませんが、ランダムフォレストによる予測が強調されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実際のデータは0.6から0.8の間で均等に分布しており、大きな偏りは見られません。
6. **直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– 現状の健康状態は安定しているように見えますが、予測では今後改善が期待されるため、予防策の継続やさらなる改善に向けた取り組みが重要です。
– 社会的には、健康状態の向上が生産性の向上や生活の質の改善に寄与する可能性があります。
全体として、このデータは個人の健康状態が今後改善される可能性を示しており、予測に基づいた健康維持活動が推奨されます。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **実績（実績AI）データ**:
– 期間の前半に絞ってプロットされており、約0.5から0.8の範囲で小さな増減を繰り返しています。この部分では大きなトレンドは見られず、相対的に横ばいの傾向があります。
– **予測**:
– ランダムフォレスト回帰の予測線が期間の全体に渡って0.9付近で一貫して横ばいです。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 実績データ内に複数の外れ値が見られ、大きな黒い円で強調されています。これらは心理的ストレスが一時的に大きくなった際のデータポイントかもしれません。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **実績データ**（青い点）: 実際の心理的ストレスの測定値。
– **外れ値**（黒い円）: 実績データの中で特に中央値から大きく離れた値。
– **予測不確かさ範囲**（灰色のエリア）: 予測の際に考慮された不確かさを示しています。
– **予測線（ランダムフォレスト回帰）**: 期間の後半における安定した高いストレス度の予測。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実績の変動が大きいのに対して、予測は非常に安定しており、特定の傾向を強調しています。実績と予測の間には明らかにギャップがあり、その理由を探ることが重要です。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績データには一貫性がなく、広範にわたって変動していますが、予測は非常に直線的です。また、不確かさ範囲と実績データの位置関係に注目すると、実績データが不確かさ範囲内に収まるケースが多いことがわかります。
### 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
– データからは不確実性が強調されており、特に実績データの変動性がストレス管理の難しさを物語っています。ビジネスにおいては、心理的ストレスが業務効率や従業員の健康に直結するため、このデータは早期対策の重要性を示唆しています。
– 予測が非常に高い値で安定していることは、将来的なストレス増加の予想を示しています。適切なストレス対策や介入が行われない限り、予測通りの高ストレス状態が続くリスクがあります。
このグラフ分析に基づいて、ストレス管理戦略の見直しや新たな介入策を検討することが推奨されます。
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
1. **トレンド**
– 実績のプロットは初期には横ばいから微増の傾向が見られます。
– ランダムフォレストによる予測線が後半でスコアが上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータポイントには異常値とされたものがいくつか存在しますが、グラフ全体で急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績を示しています。
– 赤い×はデータの予測値を示しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示しており、この範囲内に実績が収まっていることが多いです。
– ランダムフォレスト予測（ピンクの線）が後半で急に上向いているのが特徴的です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる予測手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）で若干違う予測を示していますが、全体的なトレンドは一致しており、後半ではランダムフォレストが高い予測値を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値はランダムフォレスト予測に近い動きとなっており、特に時間が進むにつれてその相関性が高まっているように見えます。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 人間が直感的に感じるのは、初期段階での不安定さから予測される成長性への期待です。
– 電力セクターでは、自由度と自治のスコアが安定または成長していることが重要で、これは信頼性が高まっていることを示唆する可能性があります。
– ランダムフォレスト予測が示唆する高いスコアの達成は、今後のビジネス戦略において自由度を増やす試みが成功する可能性を示しています。これは業界内での競争優位性を高める要因となり得ます。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド:**
– 初期の時点（2025年7月1日～7月5日）の実績（青い点）は0.5から0.8の範囲内で変動しています。
– 7月6日以降、予測モデル（紫の線）が1.0に向かって急激な上昇を示し、そのまま横ばいで推移しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 7月5日から7月7日の間で急激に予測値が上昇していることから、モデルに何らかの改善、または状況の変化があった可能性があります。
– 外れ値（黒い円）は、実績値の中でより顕著に異なるスコアを示している場所を示しています。
3. **各プロットや要素の示す意味:**
– 青い点は実績のスコアを示しています。
– 紫の線は予測値を示しており、異なる機械学習モデル（決定木、ランダムフォレストなど）の予測が表示されています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示し、実績値の範囲と重なっている部分は、予測が現実に適合している可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 実績のスコアと予測モデルのスコアは、短期間で大きく異なっており、特に予測の不確かさ範囲を超えて予測値が上昇しています。
– 各モデルの予測は一貫して高いスコアを保っていますが、実績値と大きな乖離があります。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績値は初期の期間で大きな変動が見られるものの、予測スコアは高い数値で安定しています。この差異が重要な洞察を提供しています。
6. **直感的な感想とビジネスや社会への影響:**
– このグラフは実績と予測の間に大きなギャップを示しており、モデルの精度やデータの収集・解析に問題がある可能性が示唆されます。
– 社会的な公平性や公正さを評価する上で、実績と予測の一致が重要であり、このズレは改善が必要です。
– 予測が改善された場合、電力分配や料金設定においてもより公平な決定が下せる可能性があります。
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:
1. **トレンド**
– 初期の実績データ（青い点）は0.8付近で一定の散布を示しています。
– その後、予測データ（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）は点が1.0に近づき、横ばいの動きを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は明示的にプロット上に示されていませんが、実績と予測のギャップの大きい部分がそれを示唆しているかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**
– **青の点（実績AI）**: 実際のデータ。
– **灰色の領域**: 予測の不確かさ範囲（信頼区間）。
– **ピンク、緑、青の線**: 各種予測モデル。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データはほぼ一定ですが、予測モデルはすべて同様の横ばいトレンドを持っています。このことから、予測モデルが実績に対してやや楽観的である可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測データ間には一貫した相関が認めにくい状態ですが、予測は実績を上回る傾向があります。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**
– 予測が実績よりも高い値を示していることは、持続可能性や自治性の向上が期待されていることを意味しますが、実績の変動が小さい点は実現可能性や現状の課題を示唆します。
– これにより、電力業界におけるサステナビリティの取り組みの増強や、予測モデルの精度向上が求められるかもしれません。
このグラフは、持続可能性と自治性に関する現状とモデル予測のギャップを視覚的に示し、将来的な改善策について考えるきっかけを提供しています。
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:
以下は提供されたグラフに基づく視覚的な特徴と洞察です。
1. **トレンド**:
– 実績（青色の点）は最初の期間中において多少の変動はあるものの、全体的に0.8付近で展開されています。
– 今後の予測（ピンク、緑、青の線）は、先に進むにつれて安定しており、特にランダムフォレスト回帰の予測（ピンク）は高めで安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 数値的に大きく外れるポイントは、黒い円で示されています。これらは外れ値として認識されており、特に初期の期間において観測されます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 灰色の領域は不確かさの範囲を示し、実績値がこの範囲内にあることから予測の信頼性が伴っています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測値にはある程度の相関が見られ、予測手法の違いによる少しの変動がありますが、横ばいで安定しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測値はほぼ同様の水準で推移しており、高い相関があると考えられます。
6. **直感的な印象と影響**:
– このWEIスコアは全体的に安定しており、特に先行きの予測が楽観的です。したがって、電力関連インフラや教育機会については好調な状況と予測され、その安定性がビジネスや政策決定に肯定的な影響を及ぼす可能性があります。
このように、データは信頼性が高く、社会やビジネスへの安定した基盤として評価できそうです。
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:
このグラフは電力カテゴリにおいて、社会WEI（共生・多様性・自由の保障）のスコア推移を示しています。以下の点を考慮して、グラフを分析します。
1. **トレンド**:
– 過去の実績データ（青い点）は比較的安定しており、0.6〜0.8の間で変動しています。
– 将来の予測では、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰を用いた全ての予測線が最終的にはほぼ横ばいになっており、約0.85（線形回帰）と約0.9（ランダムフォレスト回帰）の間で安定する見込みです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値としてマークされたデータポイントがいくつかあります。これらは一般的なトレンドから外れた実績を示していますが、極端な変動や傾向は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 灰色の範囲は予測の不確かさを表していますが、予測による大きなばらつきは示されていません。
– 青の点は実績を表し、紫の線はそれぞれ異なる予測モデルの結果を示しています。
4. **複数の時系列データがある場合の関係性**:
– 予測モデル間での関係性としては、ランダムフォレスト回帰が最も高い予測値を想定しており、決定木回帰はやや低めを示していますが、大きな乖離はありません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは比較的一定の範囲に分布しており、時間が経つにつれて予測値が統合される傾向があります。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 総じて、社会WEIスコアは将来的に安定した高いレベルが維持される見込みです。これにより、今回の分析範囲内では電力業界における共生・多様性・自由の保障が継続的に満たされる可能性があることを示唆しています。
– 社会的安定性が予測されることは、投資家や政策立案者にとって好材料として機能し、持続可能なビジネス環境の構築に寄与する可能性があります。
この分析は、データが示す範囲内での直感的な解釈ですが、外部要因や新たなデータの影響を考慮することも重要です。
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:
このヒートマップから分析できることは以下の通りです：
1. **トレンド**:
– ヒートマップの色が日ごとに変化していますが、大きな周期性や一貫した上昇・下降のトレンドは見られません。日中の特定の時間帯（主に19時）には、比較的濃い紫から明るい緑、黄色に変化する様子が確認できます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日19時から23時にかけて、明るい緑や黄色の色が突如現れており、これは他の日と比較してWEIスコアが高いことを示しています。これは外れ値または急激な上昇を意味します。
3. **各プロットや要素の示す意味**:
– 色の変化はWEIスコアの大小を示しており、濃い紫が低いスコアを、黄色が高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**:
– 時系列データとして異なる時間帯の色の変化を見ると、19時以降にスコアが高くなる傾向があり、これはピーク時間帯の電力使用が増えていることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 明確な相関は見られませんが、日中の特定の時間におけるスコアの増加が観察されます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 特定の時間帯にWEIスコアが上昇することから、その時間帯における電力使用の増加が示唆されます。これは、ピーク時間のエネルギー需要の増加を意味し、エネルギー管理や需要予測において重要な指標となる可能性があります。このような分析は、電力会社が効率的なエネルギー供給計画を立てるのに役立ちます。また、社会的にはエネルギーの効率的な使用が促進される可能性があります。
このようなグラフ分析は、エネルギー管理や合理的な消費戦略の立案にとって非常に有用です。
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:
以下は、提供されたヒートマップの分析結果です。
1. **トレンド**:
– このヒートマップは、時間（日時と時刻）にわたるデータを示しています。短期的なトレンドとして、7月初めから7月7日にかけて顕著な変化が見受けられます。
– 特に、7月6日から7日にかけて、色が急激に黄緑や黄に変化しています。これは、その時間帯でのWEI平均スコアの顕著な変動を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日の日中および夕方に、スコアが大幅に上昇していることが色の変化から伺えます。これは、特別なイベントや消費パターンの変化と一致している可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃淡がスコアの大きさを示しています。紫色は低いスコア、黄緑から黄色は高いスコアを示しています。
– 一日の中でも、特定の時間帯（特に16時以降）にスコアが変動していることがわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 違う日・時間帯でのスコアの変動は、一貫したパターンではないため、イベントや曜日の効果を示唆す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（16時以降）において、日によるバラツキが大きいことが観察され、これが消費行動の特徴を示している可能性があります。
6. **直感的な洞察**:
– このデータは、エネルギー消費や電力需要の変動をリアルタイムで監視し、対応策をとるために利用できる可能性があります。
– 社会経済的な要因（例: 気温の変化やイベント）により、特定の時間帯におけるエネルギー消費に影響が出ている可能性があります。
– 特に週末や平日の違い、特別なイベント日にスコアが異なることは、ビジネスや政策にとって重要なインサイトを提供します。
人間の観点から考えると、消費パターンの変化に対して迅速に対応するためのデータとして、実用的な意義があります。
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:
## グラフの分析
### 1. トレンド
– グラフは、異なる時間帯と日付における電力関連のスコアをヒートマップで示しています。
– 日にちが進むにつれて、色の変化が見られ、これはスコアの変動を示しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 7月5日から7日にかけて、スコアが最も高くなる様子が見られます（鮮やかな黄色の部分）。この急激な色の変化は、スコアが他の日よりも顕著に上昇したことを示しています。
### 3. 各プロットや要素が示す意味
– 色の強度と変化がスコアの高さを示しており、より濃い黄色は高いスコアを表しています。青や紫の領域は相対的に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
– 異なる時間帯で同日内の色の変化を見ると、特定の時間にスコアが上がる傾向が観察されます。これは電力利用のピーク時間を示している可能性があります。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– スコアは、日中の異なる時間帯に一貫して高くなる傾向があります。このようなパターンは、電力の需要パターンを反映しているのかもしれません。
### 6. 直感的な洞察と社会への影響
– 直感的に、電力需要が特定の時間帯や日に激増していることに気づきます。これは供給側での効率的なエネルギー配分が必要であることを示唆しており、適切な需要予測と資源の最大化が求められます。ビジネスとしては、ピーク時間を予測し、適切な対応をとることが電力効率向上とコスト削減につながるでしょう。
このヒートマップは、特定の時間帯に生じる電力消費のピークを視覚的に把握するために役立ち、エネルギー管理戦略の計画において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:
以下は、この相関ヒートマップの分析です。
1. **トレンド**:
– ヒートマップ自体は時系列データの視覚化ではなく、異なるカテゴリ間の関連性を示すため、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**:
– 個人WEI（経済的余裕）と個人WEI（健康状態）との相関が0.49と低く、他の要素に比べて比較的弱い関連を示しているため目立ちます。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 色の濃さは項目間の相関の強さを示しています。赤が濃いほど正の相関が強く、青に近づくほど負の相関です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– このグラフでは、個別の時系列データの詳細な関係性は分かりませんが、各要素の間でどの程度関連があるのかが示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 総合WEIは他の多くの指標と高い正の相関（特に個人WEI平均、社会WEI（公平性・公正さ））を示します。
– 個人WEI（健康状態）は他の指標と比較的低い（または中程度の）相関を持つことがわかります。
– 社会WEI（持続可能性と自治性）と社会WEI（公平性・公正さ）との相関が0.96と非常に高く、これらの項目が非常に密接に関連していることを示唆しています。
6. **直感的な感じやビジネス・社会への影響**:
– 高い相関を持つ領域、特に社会的ウェルビーイング（社会WEI）が個人の平均ウェルビーイングに影響を与えている可能性があります。
– 電力カテゴリーにおいて、持続可能性や自治性が他の社会的要素と強く結びついていることから、これらが政策やビジネス戦略において重要な役割を果たす可能性があります。
– 健康状態が他の指標とあまり強く関連していないことから、健康改善のためには他の要素とは異なるアプローチが求められるかもしれません。
このように、ヒートマップからはWEI項目間の関連性や社会的な影響の可能性についての洞察が得られます。
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:
このグラフは、電力カテゴリにおける30日間のWEIスコアの分布を比較するための箱ひげ図です。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**
– 各ボックスはそれぞれのWEIタイプのスコア分布を示しており、明確な上昇や下降のトレンドは直接的に見えていませんが、スコアの中央値や分布の範囲を見ることで相対的な強みを比較できます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 個人WEI（心理的ストレス）のデータポイントに外れ値が見られます。このような外れ値は、データ収集時の異常な事象や少数の極端なケースの影響を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 箱の幅はスコアの分布範囲を表し、中央値が示されています。幅が広いものはスコアのばらつきが大きいことを示します。
– 各ボックスの色が異なる場合、異なるタイプのWEIを示している可能性があり、カラーパレットによって視覚的に区別されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各カテゴリのWEIタイプが連続して並び、それぞれが如何に異なる分布を持つかを示しています。時系列というよりも各スコアの相対分布を見る形です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 相関関係を直接示すのは難しいものの、重なりや分布の重複を視覚的に確認できます。例えば、個人と社会のWEIスコアが異なる位置と幅を持ち、その間の違いからカテゴリごとの特質が見えます。
6. **人間が直感的に感じることと影響**
– 多くのボックスが中央値近辺に集中しており、スコアが全体的に均一に分布していると感じられますが、一部の外れ値は特定の問題が潜在しているかもしれないことを示唆します。
– ビジネスや社会においては、特定のカテゴリでのスコアが高い場合、アプローチ戦略の優先順位をつけるための指標となります。低スコアや変動の大きなカテゴリは改善の余地があると考えられ、そこに資源を集中させることが求められます。
全体として、このグラフは異なるWEIタイプ間での相対的なスコアの変動を視覚的に比較するための有力なツールです。これにより、どの領域が強化のために注目すべきかというインサイトが得られます。
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:
このプロットは、PCA（主成分分析）を用いた電力カテゴリのデータを表しています。以下に所見を示します。
1. **トレンド**:
– グラフ自体は特定の時系列データではないため、明確な上昇や下降のトレンドはありません。しかし、分布には二つの明らかなクラスターがあります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 右上の部分と左下付近にデータが集中し、それぞれがクラスターを形成しています。これにより、中心から離れた外れ値は特に見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各プロットは観測値を表し、第1主成分と第2主成分が主に示されており、第1主成分がデータの78%の分散を、そして第2主成分が7%の分散を説明しています。
– 密度的には、右側にやや高い密度のプロットがあります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 単一のプロットに基づく分析のため、時系列データ間の直接的な関係性は確認できません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分の方が情報量が多いため、主に第1主成分によって、データ間の類似性が決まっていると考えられます。
– 散布は全体的に広がりがあり、第1主成分に従って大きく分かれています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 電力に関する主要な要素の分析が行われた結果、特定の2つのパターン（クラスター）が識別できることから、異なる運用条件や地域特性などが影響している可能性があります。
– この情報は、電力の効率的な配送や生産戦略の立案に使用される可能性があり、異なる戦略が必要な地区が存在することを示唆しています。
このグラフは、電力データの2つの主要なパターンを明らかにしており、その用途に応じて異なるアプローチが必要であることを示しています。
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。