📊 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トレンド**: 360日間の総合WEIスコアは、大部分で安定した範囲内ですが、7月初旬に急激な上昇と下降を示しています。特に7月6日から7日にかけての急上昇は目を引きます。
– **個人WEI平均**: 徐々に上昇する傾向があり、7月6日では確認できるようにピークに達しています。
– **社会WEI平均**: 社会的な要素が強調される傾向があり、特に7月6日のデータで顕著なピークが現れています。
**異常値**
– 7月1日から7日にかけて、総合WEIと個人、社会のWEIでいくつかの異常値を指摘されています。これらは主に急激な変動の結果であり、特定のイベントや政策変更、季節的要因などが影響を与えた可能性があります。
**季節性・トレンド・残差**
– **トレンド**: 長期的に見ると、個人WEIや社会WEIの上昇傾向が観測されます。STL分解によれば、季節的なパターンは見られず、変動は主にトレンド部分が大きく占めていることを示唆します。
– **残差**: 説明できない残差成分が存在し、急激なスコア上昇の理由を掴むには外部データを追加で分析する必要があります。
**項目間の相関**
– 各WEI項目間の相関ヒートマップから、特に社会WEIのサブスコア間で高い相関が見受けられます。例えば、「社会持続可能性」と「社会基盤・教育機会」は密接に関連しています。
– 一方で「心理的ストレス」と他項目の相関は低めで、それが個人の総合WEIのばらつきに影響している可能性があります。
**データ分布**
– **箱ひげ図**: 各WEIスコアの分布を見ると、中央値は全体として高めの範囲を維持しています。しかし、個人の心理的ストレスの外れ値が多く観測され、ストレス管理が重要な課題であることを示唆しています。
**主要な構成要素 (PCA)**
– **PC1の寄与率 (75%)**: スコアの最大部分を説明し、経済的余裕、社会基盤の強化など個人・社会双方にわたる安定した要素が強く寄与していると考えられます。
– **PC2の寄与率 (9%)**: より小さな変動を説明し、主に個人の自由度やストレスの影響が大きい可能性があります。
**総評**
データはWEIスコアが全体的に安定的である一方、特定の日付周辺での急激なスコア変動が、社会的要因や個人の状態に起因する可能性を示しています。これには外部要因の更なる分析が欠かせません。特に、異常値の原因追求のためには、気象条件、経済情勢の変化、政策改定の影響などを総合的に検討することが推奨されます。
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:
以下にグラフの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**:
– グラフの左側に高密度で実績データ（青いドット）が集まっており、その後の予測データは離れた地点にプロットされています。
– 時系列の変化が大きく、特定の周期性は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い丸で示された異常値が幾つかの地点で見られます。これらは通常の範囲を超えた値を示すと考えられます。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青のドットは実績データを示し、安定した分布を示していますが、異常値が含まれています。
– 緑のドットは前年のデータを示し、予測されるデータ（赤のX）と比較可能です。
– ピンクや紫色の線は異なる予測モデルの結果を示します（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 過去のデータと予測データの間で大きなギャップがあります。現状の傾向が大きく変わる可能性を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データが左側に偏っており、長期的な変動を見るのが難しいです。ただし、予測モデルによる将来的な変化が示されています。
6. **人間が感じる直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 現在のデータから急激な変化や予測値の大きな変動があり、これが電力供給や需要に影響を与える可能性があります。
– ビジネスでは、電力の安定供給や需要管理への不安が高まる可能性があり、対策が必要です。
このグラフからは、近未来に電力供給が予測よりも大きく変動する可能性があり、それに対する準備が必要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:
### グラフの特徴と洞察
1. **トレンド**
– 初期のデータポイント（実績AI）はおおよそ横ばいで推移しています。
– その後、予測AIやモデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）は急激にスコアが上昇することを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 最初の期間に見られる異常値（黒色の丸）は、他のデータポイントと比べてスコアが高く、外れ値として観察されます。
3. **各プロットや要素**
– 青色の点が「実績AI」を示し、すべて左側に集中しています。
– 予測AI（赤い×）や紫色の線（ランダムフォレスト回帰など）は、未来のスコアの急激な上昇を示唆しています。
– 複数のモデルは、異なる予測結果を示していますが、全般的に上昇する傾向があります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測のスコアは時間の進行に従って乖離が生じており、予測値は過去のデータ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**
– 現在のデータは少数ですが、即座な上昇が予測されているため、将来のポテンシャル向上が示唆されています。
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**
– 急激なスコアの上昇は、技術の改善や新たな要因（例えば、新技術の導入や環境変化）による効率向上の可能性を示唆します。
– ビジネスにおいては、将来の予測に備えた戦略的投資やリソースの最適化が重要です。
– 社会的には、電力効率の改善によりコスト削減や環境への負荷軽減が期待されるでしょう。
このグラフは、将来の電力効率の改善を示唆しており、それに伴う様々な戦略的決定の必要性を浮き彫りにしています。
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:
1. **トレンド**:
– グラフは、最初の部分に集中している点と、後半に現れる別のクラスタで構成されています。これは、期間中のデータポイントが特定の時期に集中して観測されていることを示しています。
– 初期のデータは高いWEIスコア（0.6から1.0の範囲）で、これが一定の期間維持され、その後急激に観測数が減少しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値がいくつか観測されており、これらは通常のデータ群（青）の中に黒枠付きのポイントとして示されています。
– これらの異常値は分析において特に注目すべき要素となります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点が「実績（実績AI）」を示し、データの実際の観測値を表しています。
– 緑の点は「前年（比較AI）」で、前年のデータと比較しています。
– 各種の線（灰色、紫、青、ピンク）は異なる予測モデル（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が、特に初期段階での予測範囲（灰色）に基づく実際の範囲と比較する必要があります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績の青い点と予測のX印には、ある程度の一致が見られますが、全てが一致しているわけではなく、異常値が予測の精度に影響を与えている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 高WEIスコアが波及的に頻繁に観測されており、突然の低スコアへの移行が見られます。
– この変化はシステムや外部の運用状態に大きな変動があったことを示唆しているかもしれません。
6. **人間が直感的に感じることおよびビジネス・社会への影響**:
– 直感的には、電力の安定供給が確保されていた時期から突然不安定になった印象を受けるかもしれません。
– ビジネスや社会においては、この不安定な変化が、エネルギー供給の信頼性の問題や、緊急の対策が求められる事態を示していると考えられます。
– 予測手法の違いが大きな影響をもたらす状況であり、異常値への対応は重要な課題となります。
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:
このグラフを分析すると、以下の洞察が得られます。
1. トレンド:
– 主要な期間は左端（2025年7月ごろ）と右端（2026年7月ごろ）にデータが集中しています。
– 大きな変動は少なく、全体的にデータは2つの時期に集まっている印象です。
2. 外れ値や急激な変動:
– 左側の青い点（実績）のグループには、黒い円で囲まれた異常値があります。
– 異常値があることで、経済的余裕の状況に何らかの影響を及ぼす要因が存在した可能性があります。
3. 各プロットや要素の意味:
– 青の実績点は実際のデータを示しています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測が示されており、それぞれのアプローチが異なる将来の予測を提供しています。
– 紫とピンクの予測は一部の期間で上昇トレンドを示唆しているものの、実際のデータが欠落している部分が気になります。
4. 複数の時系列データの関係性:
– 同じ軸上で比較されることで、異なる予測モデルの精度や傾向を視覚的に比較できます。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 実績値と予測の間に大きなズレがあるわけではないですが、異常値の存在によって一部の予測が影響を受けているようです。
6. 直感的な感覚や社会的影響:
– 実績値が予測と大きく異ならないため、この期間の経済的余裕には大きな変動がないと感じられます。
– 異常値は特異なイベントが発生したことを示唆し、将来的なリスク管理において考慮する必要があります。
– ビジネスでは、予測モデルの精度を上げるためにも異常値の原因を分析することが重要です。
このグラフは、エネルギー関連の個人経済状態を日付との関係で視覚的に示しており、特定時期の異常について掘り下げる価値があると言えます。
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:
1. **トレンド**:
– グラフには評価日の早い時点でのデータが集中しており、以降の期間については大きな空白があります。そのため、長期的なトレンドを見ることは難しいですが、最初の時点では安定しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期段階でのスコアにいくつかの外れ値（異常値）が存在し、それらは黒い丸で示されています。グラフの先読みオプション（いくつかの予測線）で縁取りされたエリアの外にいくつかのデータ点が存在します。
3. **プロットの意味**:
– 青い点は実績を示し、緑の点は前年の比較データを示しています。予測データは、異なる色の線（ピンク、紫、青）で示され、各線は異なるアルゴリズムを表しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、全体的な予測精度を評価できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測データの関係性を考えると、予測が過去の実績と大きく異ならない範囲内にあるように見えますが、予測ごとにばらつきがあります。
– 比較的予測の線が近いので、各アルゴリズムの予測精度は似ていると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期段階での実績データは、スコアが0.6から0.8の範囲に集中しています。これは健康状態の一定の安定性を示す可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 初期の健康状態（WEIスコア）は安定しており、特定のアルゴリズムが異常値を予測する可能性があることが示されています。
– 健康状態の管理やモニタリングにおいて、予測モデルが十分な精度で動作しているかどうか、特に異常値の取り扱いに注目することが重要です。これは、個々の健康管理や、場合によっては健康管理システム全体の改善に役立つ情報です。
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**
– 時系列データの初期部分（2025年7月から2025年8月にかけて）は、実績値（青のプロット）が主に0.6から0.8の範囲で横ばいで推移しています。
– 予測期間（2026年7月）は、過去のトレンドを背景に、各モデルにより0.9以上まで予測されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青のプロット（実績値）に囲まれるように異常値（黒い縁の円）が認識されており、この部分でのWEIスコアの変動が目立ちます。ただし、急激な変動よりも異常値が際立っています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績値（青）は、過去の実際のWEIスコアを示しています。
– 異常値（黒い縁の円）は、通常の範囲から外れた値として認識されたポイントです。
– 緑のプロットは、前年の比較データとして表示されています。
– 薄い灰色の帯は、予測の不確かさ範囲を示しており、±3σの範囲です。
– 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）の異なるカラーのラインは、各モデルによる将来的なWEIスコアの予測を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 過去の実績値と前年のデータが一定の範囲内で推移している中、予測モデルにより今後の増加が見込まれています。
– 異なる予測モデルの結果は一部異なるが、全体としては上昇トレンドを示している。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値は緩やかに推移しつつ、異常値が一部観測されています。
– 異常値を補足することで、実績外れ値がどの程度あるか把握することができます。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– WEIスコアの上昇トレンドの予測は、心理的ストレスの増加を示しており、企業にとっては社員のメンタルヘルスへの対応が求められるかもしれません。
– 特に異常値付近の原因分析を行うことで、ストレスの要因を特定し、適切な対策を講じることができるでしょう。
– 予測モデルの不確かさを考慮しつつ、複数のシナリオで対応策を準備することが重要です。
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:
## グラフの洞察と分析
1. **トレンド**
– 時系列データの初期には実績値（青い点）が0.6〜0.8の範囲に集まっており、予測値（赤い×）とも一致しています。
– 中盤から終盤にかけて予測モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）が過去のデータを元に将来の値を予測しているが、過去一年間の実績データが無いことから、季節性や周期性は判断しにくいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データに外れ値（緑の◎）が見られるが、全体の範囲を考えると予想の範疇に収まっている印象です。
– 各モデルの予測線（ピンク、紫、青）はこの範囲をしっかり予測している。
3. **各プロットや要素**
– 実績（青）は過去の実際の値を示し、複数の予測手法（ピンク、紫、青）が示され、異なる予測方法が適用されている。
– 厚い灰色の幅（予測の不確かさ）は、モデル精度や信頼区間を示すが、緩やかであるため、モデルは比較的安定している。
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との一致および相違点を一つの視点で確認できるが、予測モデルの結果は一貫している。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の実績データと予測値には良好な相関がありますが、直近ではデータが無いため詳細な分析は困難。
6. **人間が直感的に感じること、および影響**
– このグラフは、電力消費や自由度に関するデータが安定的であり、予測精度が高いことを示しています。
– ビジネスや政策へのインパクトとしては、安定した予測が可能であることから、計画的な政策立案やビジネス展開が可能となり得ます。
この分析により、データの安定性と予測の精度が確認でき、それに基づく計画的な行動が提案可能です。データが更新されれば、更に詳細なインサイトが得られる可能性があります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフは360日間の期間をカバーしており、WEIスコアは初期にいくつかの実績データを示していますが、その後は予測データによる推移が多く見られます。
– 実績データが示されている期間では、スコアは比較的安定しているように見受けられます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 黒で囲まれたブルーの実績データに外れ値が含まれています。これらは通常の変動範囲を大きく超えていることを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– **ブルーの丸:** 実績（実績AI）を示す。
– **赤いバツ:** 予測（予測AI）を示す。
– **黒で囲まれた丸:** 異常値を示す。
– **淡いグリーンの丸:** 前年（比較AI）のデータを示す。
– **色の異なる線:** 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す。
– 予測の不確かさ範囲（淡いグレーの領域）は全体的に狭い範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと前年のデータは初期の段階で比較的近い値を示しています。
– 各予測モデルは全体的に一貫した傾向を示していますが、ランダムフォレスト回帰が他の予測とわずかに異なる動き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**
– 実績と前年のデータの間には一定の一致が見られますが、外れ値がその関係に影響を与えています。
– 予測データは、異なるモデルが提供する範囲内で大きな分散は見られません。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 人間がこのグラフを見た場合、電力の社会的公平性に関する状況が比較的安定していると感じるかもしれません。
– ロバストな予測アルゴリズムを使うことで、未来の状況をより精確に捉えることができる可能性が示されています。
– 異常値の存在から、特定のイベントや政策が公平性に影響を及ぼしている可能性が指摘されるでしょう。これにより、政策決定者や企業は原因を特定し、是正するためのアクションを実行する機会を得ることができます。
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:
### グラフ分析と直感的な洞察：
1. **トレンド**:
– グラフには大規模な時系列トレンドがありません。現在のデータは2025年7月から始まり、それ以降に大きな変化は特に見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に目立った外れ値や急激な変動はこの範囲の中では確認されていません。
3. **プロットや要素の意味**:
– **実績(青の点)**: 実際のデータ点。
– **予測(赤のX)**: 予測されたデータ点を示しますが、このグラフでは確認できません。
– **異常値(黒の円)**: 異常なデータ点を示しているが、現在のデータには見られません。
– **前年比(薄緑の点)**: 昨年のデータを示しており、未来のデータとして表示されています。
– **予測の不確かさ範囲**: 灰色の帯で表示。
– **予測 (線形/決定木/ランダムフォレスト回帰)**: それぞれの線で予測が示されていますが、非常に短期間のプロジェクションです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる予測手法の結果はほぼ一致しており、特にずれや違いは見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データ点の間には強い相関関係があるとは見られず、非常に安定した状況を示しています。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– 現在のところ、電力におけるWEIスコアは非常に一貫しており、持続可能性や自治性が安定していることを示唆しています。
– 外的要因による急激な変動がない限り、この安定はしばらく続く可能性があります。
– ビジネスにおいては、将来の計画を立てる際にリスクを最小限に抑えやすい状況です。
全体として、このグラフは持続可能性と自治性の高い電力供給が安定してい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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 初期の数か月間は、WEIスコアが安定して高いレベルにあります。しかし、後半に急激に減少し、おおむね0.6付近に落ち着いているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期段階でいくつかの異常値があります。これらはおそらく初期のスコアが高すぎたことなど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（青色）は初期には高く、その後低くなります。
– 異常値（黒線の円）は一部の評価日における予想と実績の食い違いを示している可能性があります。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測（それぞれ赤、紫、薄紫の線）は、より低い安定した範囲を指し示しており、モデルがそれを予測していたことを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績AIと複数の予測AIの間のズレは、初期は小さく、時間が経つにつれて拡大します。これにより、初期段階の予測の限界や改善の必要性が指摘される可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期には高いスコアが多く見られますが、時間が経つにつれスコアが安定する傾向があります。
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**
– 初期において非常に高いパフォーマンスが誇張されている可能性を疑い始めるかもしれません。このスコアは、教育機会などの社会的インフラの一つとしての電力ステータスを評価しているため、急激な変動は特に注目されるべきです。後半の安定は最終的には予測モデルがより現実に即していると感じる要因になるかもしれません。
– ビジネスや政策決定者は、これらのトレンドを考慮に入れ、初期の予測精度の向上や後期における安定的なパフォーマンスの維持に注力することが求められます。このような分析は、電力供給の信頼性や教育機会の強化に寄与するでしょう。
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:
### グラフ分析の洞察
1. **トレンド**:
– 観測される期間の開始時、実績のWEIスコア（青い点）は比較的一貫しているが、期間が経つにつれてデータポイントが減少している。
– 予測値（紫、赤、ピンクの線）は実績値より高く、一貫した上昇または保持を示している。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのデータポイント（黒い丸）は異常値としてマークされているが、そこまでの変動や文脈が不足しているように見える。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示している。
– 黒い輪のある点は異常値を示し、外れ値を注意深く評価する必要がある。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示し、信頼性のある予測の範囲を提供している。
– 紫、赤、ピンクの線は異なるモデルによる予測を示している（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる予測モデルによる予測は、実績値より高いスコアを一貫して示している。これにより、モデルはより良いパフォーマンスを予測していることがわかる。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値は期間の初期に集中しており、時間の経過とともにデータが少なくなっている。これにより、実際のパフォーマンスの評価が難しい。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、および影響**:
– 予測モデルが実績よりも高いスコアを予測しているため、将来的な改善の期待感を持たせている。しかし、異常値の存在や実績データの減少により、戦略策定には注意が必要。
– 社会的な文脈において、多様性や自由の保障が強調されていることから、電力カテゴリーにおける社会的評価の改善が試みられていると考えられる。
このグラフからは、実績値の不確実性と予測の楽観的な見方の間のギャップが特徴的であり、これらをどのように埋めるかが鍵です。社会的評価をより正確に把握するためのデータ収集や分析が重要です。
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:
### ヒートマップ分析
1. **トレンド**
– 色の変化から、日付が進むにつれて一部の時刻帯で高い数値のスコアが見られます。特に7月1日から7月7日にかけて、全体的なスコアは増加傾向にあると考えられます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月6日と7月7日において、特定の時間帯でスコアが急激に高くなっている（黄色や明るい緑色の部分）ことが、外れ値として認識されます。この急激な高まりは特異なイベントや異常な需要の可能性を示唆しています。
3. **各プロットや要素**
– 色の濃淡はスコアを示し、明るい色ほど高いスコアを意味します。これは特定の時間帯や日におけるエネルギー消費の増大や効率性の向上を示している可能性があります。
4. **時系列データの関係性**
– 各日の特定の時間帯（16時と19時付近）でスコアの変動が顕著です。このパターンは、特定の営業時間やピーク時間帯に対応している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特定の日付や時間帯でスコアが集中して高くなる傾向が見られます。これにより、エネルギー消費の集中やパターンが浮き彫りになり、負荷管理の最適化が可能になるかもしれません。
6. **直感的な洞察と影響**
– ビジネスや社会に対する影響は、高いスコアの時間帯における需要増加が予測され、市場分析や供給計画に有用です。また、ピーク時のエネルギー管理が重要となり、効率的なリソース配分が求められるでしょう。
これらの情報を元に、エネルギー消費のパターンや傾向を把握し、最適化を図ることがビジネスにおける重要な課題となります。
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:
以下は、提示された時系列ヒートマップの分析です。
1. **トレンド**:
– このヒートマップでは、特定の日付と時間帯に応じて色が変化しています。日付が進むにつれて、色が深い紫から明るい黄色や緑に変わる傾向が見られます。これは時間とともに数値が上昇していることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月5日から7日にかけて、特に19時以降に明らかな色の変化があり、急激な増加が見て取れます。この変動は外れ値として捉えられるかもしれません。
3. **各プロットや要素**:
– ヒートマップの色は、WEI平均スコアを表しており、色が明るくなるほどスコアが高くなります。色の密度も重要で、同じ日付でも時間帯による変動を示しています。
4. **複数の時系列データ**:
– グラフには複数の時間帯（7時から23時まで）が示されており、特に18時から19時にかけての変動が顕著です。この時系列の変化は、日中の活動や電力消費パターン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**:
– 色の分布は全体的に進むにつれて明るくなっているため、時系列全体での増加傾向を示唆しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間が直感的に感じるのは、特定の時間帯で電力スコアが大幅に上昇していることで、例えば夕方以降に活動が増加することが考えられます。ビジネス面での考慮事項として、この時間帯での高い需要に対応するためのリソース配分や、需要の集中を避けるための対策が重要になるかもしれません。
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、提供された電力カテゴリのヒートマップに基づく、視覚的な特徴と洞察です。
1. **トレンド**:
– 色の変化から、大半の期間でWEIスコアが比較的安定していることが示されています。
– 特に、7月1日から7月5日の間は、緑から青、紫といった濃淡の小さな変化が見られ、そこまで大きな増減はないように見受けられます。
– 7月6日から7日にかけて急速に黄色に変わり、高いスコア（0.875以上）を示しています。これは大きなトレンドの変化を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 主な急激な変動は、7月5日から7月6日にかけての期間で観察されます。この変動は、短期間での大きなスコア上昇を示しています。この変動は、何らかの特異的な出来事や外的要因による影響かもしれません。
3. **グラフ要素の意味**:
– 色はWEIスコアの程度を示しており、青や紫はより低いスコア、黄色は高いスコアを表現しています。
– 「時間帯」と「日付」が軸になっており、これにより一天における時間帯別の変化を視覚化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯による変動は特に大きくなく、全体的に均一な影響を受けていることを示しています。
– ただし、7月6日と7日の夜間帯（21時以降）におけるスコアが急上昇していることから、特定の時間帯に特有の変動が考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 分布の特徴として、スコアの大部分が0.675から0.825の範囲に収まっているが、急激な変動時には0.900まで達しています。
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**:
– 変動の急上昇は、電力需要が特定の時間帯で急激に高まった可能性を示唆しています。
– ビジネスにおいては、電力供給の安定化や需要予測の再評価が必要かも知れません。
– 社会的には、気候やイベントによる需要変動への対応が求められるかもしれません。
これらの情報を元に、将来の電力管理や計画に活用できるデータとして捉えることができるでしょう。
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:
この相関ヒートマップは、電力カテゴリにおける様々なWEI（Well-being Index）項目間の相関関係を示しています。以下に主な洞察をまとめます。
1. トレンド:
– ヒートマップは相関の強さを視覚化したものですが、明示的な時間的トレンドを示すものではありません。しかし、強い相関を示す項目は、同様のトレンドを持つ可能性があります。
2. 外れ値や急激な変動:
– 明確な外れ値はなく、全体的に各項目間の相関は一定しています。薄い色（低い相関）と濃い色（高い相関）の部分の違いにより、相関の強さが分かります。
3. 各プロットや要素が示す意味:
– 色の濃さは相関の強さを示します。赤に近いほど正の相関が強く、青に近いほど負の相関が弱いか負です。
4. 複数の時系列データの関係性:
– 個別の項目同士の相関が示されているため、直接的な時系列の動きを示すものではありませんが、強い相関は共通の影響要因がある可能性を示唆します。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 「総合WEI」と「個人WEI平均」、「社会WEI平均」が0.9以上の強い正の相関を持ちます。
– 「個人WEI（経済的余裕）」と「個人WEI（健康状態）」は相関が低い（0.57）ため、これらの間には連動性が低いことが示されます。
– 多くの項目が0.8以上の強い相関を示しているため、WEI全体が互いに影響し合っていることが読み取れます。
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:
– 全般的に、「総合WEI」と個別のWEI項目（特に平均値や社会WEI）は高い相関性があることから、総合的な幸福度を向上させるには、個別の要素への注力が重要です。
– 「個人WEI（自由度と自治）」は、「社会WEI（公平性・公正さ）」と強く相関しており、個人の自由と自治が社会全体の公正さと密接に関連していることを示しています。
– ビジネスに関しては、これらのデータが消費者のニーズや社会的な動向を捉えるための基礎情報として活用でき、特に社会政策を立案する際に有益です。
このヒートマップは、電力カテゴリに関連する福祉や幸福度の向上に関する施策や戦略を考える上で、特に有用な視点を提供しています。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 各箱ひげ図は異なるWEIタイプの分布を表していますが、特に長期的な上昇や下降のトレンドを示すものではありません。このグラフは360日間のデータを元にしており、それぞれのWEIタイプのスコア分布を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部の箱ひげ図には外れ値（◦で示される）が見られます。例えば、「個人WEI（経済的余裕）」や「社会WEI（公平性・公正さ）」では外れ値が報告されています。これは、特定の条件や状況下での異常値を示している可能性があります。
3. **要素の意味**
– 各プロット（箱ひげ図）は特定のWEIタイプのスコア分布を示します。ひげ（垂直線）は全体の範囲を示し、ボックスは四分位範囲（IQR）を表します。ボックス内部の線は中央値であり、データの中央値を示します。
– 色の違いはカテゴリ間の視覚的な識別を助け、特定のWEIタイプ間の相違を強調しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なるWEIタイプのデータは同じ時間枠内で比較されており、各カテゴリのスコアのばらつきや中心傾向が一目で分かります。他のグラフやデータセットがあれば、これらの相互関係をより深く掘り下げることができます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 箱ひげ図からは、スコアが0.6から0.9の範囲に集まっていることがわかります。特に「社会WEI（生態系整・持続可能）」のようなカテゴリは、他に比べてスコアの変動が大きいようです。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間が直感的に感じるであろうことは、変動が大きいカテゴリのスコアに注意が向くことです。例えば、個人のストレスや経済的余裕に関するWEIは、生活の質を評価する上で重要な指標となり得ます。
– ビジネスにおいては、特定のWEIタイプが地域や期間によってどのように変動するかを理解することが、戦略的な意思決定に役立ちます。また、社会的な影響として、公平性や持続可能性に関連するWEIを改善することが、社会の安定や持続可能な発展に寄与するでしょう。
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:
以下のポイントに注目してこのPCAグラフを分析します。
1. **トレンド**:
– 特定の時間に基づいてトレンドを示しているわけではなく、データの分散とその主成分を可視化しています。
– 第1主成分の範囲に広がりがあるため、第1主成分がデータの分散を多く説明しています（寄与率0.75）。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 第1主成分が0.3付近と-0.3付近に離れた点がありますが、これらが外れ値であるかどうかはデータの全体的な分布によります。
– 極端に離れた点はなく、比較的均等に分布しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各点は、ある特定の電力関連の変数の組み合わせを主成分空間に射影したものです。
– 色やプロットの濃淡がないため、ここでは各データポイントの個別の重要性や分類を示しているわけではありません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– このPCAプロットは時系列データを持っていないため、時間的な関係性は示されていません。
– 主成分間の相関を見ることができます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは全体として第1主成分に沿って広がり、第2主成分での分散は少ない（寄与率0.09）。
– 第1主成分が主要な変動要因であることを示しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– PCAを使用することで、複雑な電力関連のデータが簡潔に表現されており、主要な変動要因に焦点を当てることで理解が容易になります。
– ビジネスや社会において、このような分析はデータのパターンを把握し、効率化やリソース管理の改善に貢献します。
– 特に電力業界では、需要と供給のバランスを取る上で、これらの主成分が大きな役割を果たす可能性があります。
このように、PCAはデータの複雑さを軽減し、主要なパターンを直感的に捉えるのに役立ちます。
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。
