📊 データ分析（GPT-4.1による）
提供されたデータから、以下の分析を行いました。
### 時系列推移
– **総合WEIスコア**は概ね増加傾向にありますが、中間期（例えば2025-07-02や2025-07-05にはスコアが高くありません）の際に一時的な減少が見られます。
– **個人WEIスコア**は7月1日から5日の間に安定した上昇を見せていますが、7月2日の一時的な低下（最低スコア0.61の日）が観察され、7月6日には0.82という高いスコアを示しています。
– **社会WEIスコア**は初期の低スコア（7月1日）から急激な上昇を示し、最も高いのが7月7日（0.91）です。
### 異常値
– 7月初旬の**総合WEI**における異常値（7月1日の0.625や7月6日から7日の0.85以上）は、可能性として特定の社会的イベントや個人の健康状態、あるいは心理的ストレスの影響によると考えられます。
– 特に7月6日には、予測外の個人および社会的な高スコアが多発しており、この日付に重要な出来事があったかもしれません。
### 季節性・トレンド・残差（STL分解の仮掘機）
– 長期トレンドでは全体としての改善が見られますが、一部のスコアの増減（社会の公平性や持続可能性）は、特定の外部要因に敏感に反応している可能性があります。
– **季節性パターン**は特に見られず、スコアの変動は日々の変動が主要因となっています。
– **残差**は主に一部の異常値（特に高スコア）の際に現れる可能性があり、それを説明する際にイベントやニュースを考慮する必要があります。
### 項目間の相関
– **社会的持続可能性**と**社会的フェアネス**のスコアには強い正の相関が見られ、社会の動きが企業や個人の行動に効率的に反映されていることを示唆します。
– **個人の経済的余裕**と**健康状態**の間にも高い相関が見られ、これらの要因が合わせて生活満足度に影響を与えている可能性があります。
### データ分布
– 箱ひげ図の分析から、各スコアは全体的に0.7付近で安定していますが、一方で0.85以上の高スコアにも幾分か集中があり、異常事態や外部刺激に対する敏感性を反映している可能性があります。
– 外れ値は特定日（特に7月6日）に集中しており、その日付に何らかの特異イベントがあったことを示唆しています。
### 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1の寄与率（0.78）**が明示している通り、全スコアの変動の大部分は一般的なトレンドに起因し、重要な変動要因は共通しています。
– PC2は比較的少ない寄与であるため、主に特定のイベントや出来事による短期的変動がそれに寄与する可能性があります。
総合すると、この期間におけるWEIスコアの動きは、目に見えない社会経済のトレンドに結果が追随する形を示していますが、特定の日（特に7月6日）を中心とした異常な出来事が、多くの要素に影響を与えている可能性があります。このような異常日は、将来的に同様のパターンが見られた際の分析に役立つトリガーとなる可能性があります。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **上昇・下降:** 総合WEIスコアは、左側の実績において0.6から0.8の範囲で安定しています。しかし、未来の予測値は実績よりも高く、1.0に近づいています。
– **周期性:** 時系列上においては明確な周期は見られません。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値:** 可視的に特異な外れ値は図示されていません。ただし、実績と予測の間でやや大きな隔たりが見られます。
– **急激な変動:** 予測の手法によりスコアが急激に変動する様子が示されています。
### 3. 各プロットや要素
– **実績AI (青の丸):** 実績データは比較的一様で、0.6から0.8の間でプロットされています。
– **予測 (赤い ×):** 予測値は実績よりも高い位置にあります。
– **異常値 (黒い丸):** 特に示されていないため、現時点ではなしと判断。
– **前年AI (緑の丸):** 前年データと予測が重なり、密集して分布しています。
– **予測範囲 (灰色帯):** 予測の不確実性範囲を示しています。この範囲の広がりが見られます。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実績と前年データ、そして予測は、異なるパターンを示しており、予測が過去の実績に対して高く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
– 実績と予測の間に一定のギャップがありますが、予測手法の違いにより異なるスコアレンジが見られます。
### 6. 人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響
– 人間が直感的に感じるのは、予測が実績に比べてかなり高く評価されている点です。ビジネスや社会においては、改革や改善が進んでいるという期待が高まるかもしれません。予想スコアが上昇していることは、効率や成果の向上を示唆しており、投資や政策の方向性に影響を及ぼす可能性があります。
全体として、このグラフは、将来的なエネルギー効率の改善が期待されるシナリオを提示しており、各予測手法による不確実性も指摘しています。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**:
– グラフ上、2025年7月から2025年11月頃まで「実績」データが表示されていますが、その後は「前年度のAI比較」と「予測データ（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）」が登場します。時系列的に、これは2つの異なる期間が示されている可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 見られる外れ値は「異常値」として何点かマークされています。これは、特定の日における予期しない変動を示しているかもしれません。原因としては、予期せぬイベントや計測エラーが考えられます。
3. **各プロットや要素**:
– 実績データ(青の円)と予測データ(赤の「×」)は互いに比較され、予測が実績に対してどの程度正確かを視覚的に評価可能です。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示し、予測の信頼性を視覚的に補足しています。
– 線形、決定木、ランダムフォレストのモデルがそれぞれ異なる予測のトレンドを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる予測モデルの結果が一つのグラフ上にプロットされているため、モデル間の予測の違いを視覚的に把握できます。この違いは、モデルの特性や性能の違いを示すものです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データとの間でどの程度一致しているか、または乖離しているかを見ることで、予測モデルの性能が推測されます。
6. **直感的な洞察および影響**:
– 初期データが限られているため、モデルの予測がどれほど信頼できるかには注意が必要です。また、不確実性の範囲が示されているので、予測にある程度の疑義を持つことが正当化されます。
– 予測データが実績値と一致している場合、その予測精度は高いと考えられ、多くのビジネスや社会についての意思決定に応用可能です。
– データの変動や異常値は、電力供給や消費に影響を与える大きなイベントを示しているかもしれません。これにより、資源管理や環境政策の調整が必要になる可能性があります。
このように、データと予測の相互関係を評価することで、効果的な戦略を提案し、意思決定を支える強力なツールとなります。
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平均スコアを360日間にわたって時系列で示しています。これに基づいて、以下の視覚的な特徴とそこから得られる洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 初期のデータ（2025年7月から9月）は高い値で横ばいですが、突然途切れています。
– その後は大きく時期が開いて2026年5月以降のデータが散布されていますが、こちらは比較的低い値でやや上昇傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータには異常値としてマークされたプロットがいくつか見られます。
– 予測データのラインに沿っておらず、予測の不確実性範囲を超えています。
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、これが初期に密集しています。
– 予測データ（赤いバツと紫ライン）は、実績データとの差異を示すため、時期を超えてユニークな予測手法間の違いを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 初期の実績データは予測データよりも高いですが、後半の実績データは予測データの範囲内で落ち着いています。
– 複数の予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が異なる予測を提供していますが、決定木とランダムフォレストの予測は比較的一貫しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の異常値が全体のスコアを引き上げている可能性があり、後のデータと比較すると一貫性が欠けているかもしれません。
– 後半のデータは比較的一貫性があり、予測範囲内での動きが見られます。
6. **人間の直感とビジネス・社会への影響**:
– 初期の高スコアは何らかのイベントや特異な状況を示唆している可能性があります。例えば、特定の電力政策や新技術の導入など。
– 後半のデータでの安定した動きは、システムとしての成熟や最適化が進んでいることを示しているかもしれません。
– 異常値が実際に重要なイベントを指している場合、それに対する対策やさらなる調査が必要となるでしょう。ビジネスにおいては、リスク管理や戦略の見直しに直結する可能性があります。
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:
このグラフを分析しますと、以下のような洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 最初の期間（2025年中頃）において、WEIスコアは0.8付近でほぼ横ばいです。
– その後の予測値に基づくと、2026年に向けてスコアがわずかに上昇したと思われますが、継続的な上昇トレンドは見られません。代わりに予測値は0.8前後を維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部のデータで異常値がマークされていますが、大きく他のデータポイントから逸脱しているわけではないようです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績で、濃い緑の点は前年との比較を示しています。
– 薄紫色、ピンク色の線やマーカーは、異なる予測手法による未来のデータを示していますが、大きな違いは見られません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値と前年のデータ、予測データが比較されていますが、年を通しての大きな変化はないようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– WEIスコアは0.8付近で安定しており、大きな相関関係や変動は見られません。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 電力カテゴリにおける個人の経済的余裕は、安定しているが、特に改善が見られるわけではありません。これは、電力料金の変動や経済状況が大きく変わらない可能性を示唆します。
– 電力業界の安定的な料金設定や政策により個人の経済負担が一定であることを反映している可能性があります。
– こうした安定は、消費者の計画的な消費行動を支えるための基盤となるかもしれませんが、改善策が必要な場合も考慮されるべきでしょう。
全体的に、データは一貫性があり、急激な変動や外れ値の影響を受けていないように見えます。長期的な視点での傾向は見られず、持続的な安定が特徴です。
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
1. **トレンド**:
– グラフの左側に実績データ（青）が集中しており、期間の後半は予測データ（緑）が示される。この期間のデータは比較的静的であり、全体として大きな上昇や下降のトレンドは見られない。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期データには異常値（黒丸）があり、その後予測モデルに基づく急激な変動がいくつか予測されているが、これも特定の箇所に集中している。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青色の点が実績データを示し、異常値は黒丸で強調されている。
– 予測は異なる手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）で行われ、ピンクと紫の線で示されている。
– 前年のデータは緑で示され、予測の枠は灰色である。
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の比較が可能であり、予測手法ごとの違いが確認できる。
– 各予測モデルが比較され、予測範囲がほぼ重なることから、予測の一貫性が見られる。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データの多くは0.6から0.8付近に集中している。これは健康状態の特定の範囲に収まっていることを示唆する。
– 予測値もこの範囲での変動が中心となっている。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人々はこのデータから、電力関連の健康状態が特定の範囲で安定していると感じるかもしれない。また、複数の予測モデルが安定した結果を示しているため、将来の見通しに対してある程度の安心感を持てる。
– ビジネスへの影響としては、電力業界での健康管理を効率化し、特に異常な変動の監視や予防策を講じることが可能になる。
– 社会的には、これらのデータから個人の健康管理が最適化され、より良い生活の質の向上につながる可能性がある。
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**:
– 実績データ（青い点）は限られた期間内に示されています。これは比較的安定しているように見え、急激な上昇や下降はありません。
– 予測データは多様な手法で提供されており、特にランダムフォレスト回帰（ピンク）は初期に高い予測スコアを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い円で示された異常値が、実績データ内に複数確認できます。これらは特定の時点での心理的ストレスの急激な上昇を示唆します。
3. **要素の意味**:
– 実績（青点）と予測（いくつかの手法）のデータは、それぞれ異なる回帰モデルや予測手法を示しています。
– 線形回帰（紫）や決定木回帰（緑色）は、比較的予測範囲が広く、安定的でない可能性を含んでいる。
4. **時系列データの関係性**:
– 異なる予測手法の結果が明確に区別されているため、それぞれの手法が異なるアプローチでストレススコアを予測していることがわかります。
5. **相関関係や分布**:
– 実績と予測のスコアは高めで、一部の期間で相互に一致もしくは近しい相関が確認できるが、全体的にはばらつきがあり、予測の精度に課題がある可能性が示唆される。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 実績と予測データを通じて、心理的ストレスレベルがどのように形成され、また将来的にどうなるかを知ることは重要です。特に、異常値が示された地点では、ストレス要因を特定し、適切な対策を行うことで、個人のメンタルヘルスを維持しやすくなるでしょう。
– ビジネスにおいては、このデータは従業員のストレス管理やサポートプログラムの策定に寄与する可能性があり、予測モデリングの向上が求められるでしょう。
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:
1. **トレンド**:
– データは三つの期間に分かれている。最初の期間では、WEIスコアが0.6から0.8の間で変動しているが、急激な上昇は見られない。
– その後、予測（ランダムフォレスト回帰の紫の線）が上昇して1.0に近づくトレンドが予測されているが、実際のデータはこの予測をフォローしていない。
2. **外れ値や急激な変動**:
– データの初期部分において、数点が他の点から外れているように見えるが、他のパターンと比較して顕著な変動はない。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青い点は過去の実績データを示し、緑の点が前年の比較データ、紫の線が予測データを示している。
– グレーの帯は予測の不確かさ範囲を表しており、データの変動幅を示している。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと前年データが初期段階で重なり合っているが、長期的に見ると過去のデータがスタグネーションしている。
– 予測データはこのトレンドを変える可能性を示唆しているが、現時点では実現していない。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データの初期部分は若干のばらつきが見られるが、予測段階では徐々に安定していく可能性が示唆されている。
6. **直感的な印象とビジネス/社会への影響**:
– 現在の実績データは横ばいであり、新たな変化や成長の兆しが明確ではない。
– 予測データが示すトレンドが実現すれば、個人の自由度と自治（WEIスコア）が向上する可能性を示唆している。
– ビジネスにおいては、これが実現すれば新しい価値を生み出す可能性があるが、現在のところ期待が現実化していないため、慎重な行動が求められる。
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**
– 予測データ（紫、ピンク線）は比較的早期に始まり、その後横ばいになっています。特にランダムフォレスト回帰による予測（薄紫）はどちらかというと高めのスコアを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 明確な外れ値は見当たりませんが、予測の誤差範囲が一部で広がっていることから、予測における不確実性が示唆されます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色の実線は実績データであり、ほぼ一定値にあります。
– 緑色は前年のデータですが、比較的高い値を示しています。
– グラフ内に見られる黒いサークルは異常値を示していると思われます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測の間には多少のばらつきがあるようですが、全体として大きく乖離しているわけではありません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測の間には高い相関があるようですが、予測の際にはモデルごとの違いが影響しているようです。
6. **人間が直感的に感じることとビジネス・社会への影響**
– 電力の公平性・公正さに関する指標が安定していることが読み取れます。これは、エネルギー政策や供給体制が良好に機能している可能性を示唆しています。
– 実績と予測が大幅に乖離していないため、予測モデルの信頼性が直感的に感じられます。
– ビジネスや政策上では、予測モデルの精度をさらに高めることで、将来的なエネルギー需給の安定に寄与できる可能性があります。
全体として、電力の公平性・公正さが今後も安定して保たれる可能性が高く、これに関しての施策や改善の余地はあるが、現状維持でも大きな問題は起きない印象を受けます。
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:
このグラフは、電力カテゴリの社会WEI（持続可能性と自治性）スコアの時系列散布図です。360日間のデータを対象としています。
### 1. トレンド
– **横ばいから上昇**: グラフ左側では、実績値（青い点）が比較的一貫して高いスコア（0.8以上）を示し、安定しています。グラフ右側の予測期間には、いくつかの異なる予測モデルによってスコアが上昇することが示されています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 初期の観測期間において、いくつかの外れ値（黒い丸）が観測されています。
– **急激な変動**: 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測モデルは、異なる挙動を示し、特にランダムフォレスト回帰は急激な上昇を示しています。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **色**: 青い点は実績を、緑は前年比を、紫やピンクの線は異なる予測モデルを示しています。
– **密度**: 緑色の予測結果が密集しており、一貫性のある予測を示しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– **実績と予測**: 実績値は安定していますが、未来の予測では予測モデルによって異なるスコアの動きを示しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績値と前年比のスコアは似た傾向を示していますが、予測モデルはより多様な結果を見せています。
### 6. 直感的な洞察とビジネスや社会への影響
– 人間がこのグラフから感じるのは、実績が安定している中でも、将来のスコアがどのように変動するかに関して不確実性がある点です。
– **ビジネスへの影響**: スコアの上昇は持続可能性や自治性の向上を示唆し、企業の環境戦略を強化する機会となるでしょう。
– **社会への影響**: 持続可能なエネルギー使用の指標が改善することは、社会的にもポジティブな影響をもたらす可能性があります。
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:
以下にグラフの分析を行います。
1. **トレンド**:
– グラフの左側で、初期の実績AI（青い点）が0.6から1.0に急激に上昇しています。
– その後、長期間データが無く、グラフの右側で前年（緑色の点）が高めのスコアを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 右側の最後でいくつかの異常値（緑の薄い円）が見られますが、全体として大きな変動は少ないです。
– 初期の上昇が最も顕著な変動です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青の点は実績AIによるスコアです。
– ピンク色の線はランダムフォレスト回帰の予測を示しているようですが、期間のデータ欠落があります。
– 緑の点は前年のデータで、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**:
– データの中央部で予測と実績間のデータが欠落しているため、時系列の関係性の全貌を把握するのは難しいです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データの期間が限られているため、相関関係を把握するのが難しいです。
– 初期の急激な上昇と右側の高いスコアは注目すべき点です。
6. **インサイトと影響**:
– 初期の実績値が急激に向上した背景には、電力関連の社会基盤や教育機会の増加がある可能性があります。
– 一方で、データの欠如や変動があるため、定期的なインデックスの評価が継続的に必要です。
– ビジネスや社会にとって、このような急上昇が持続可能性や将来の成長機会を示す可能性があります。
このグラフから得られる洞察は、計画的な戦略において潜在的なチャンスやリスクを評価する手助けとなるでしょう。
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:
このグラフは、電力カテゴリにおける「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」のスコアを示しています。以下にグラフの分析を示します。
1. **トレンド**:
– 最初のデータポイントから短期間で上昇し、その後は横ばいから再度上昇が見られます。
– 全体的に、評価が始まってからは上昇のトレンドがあります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い縁で囲まれたプロットは「異常値」を示しています。これらは全体のトレンドから外れたデータポイントである可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色のドットは実績データを示しており、緑色のドットは前年の比較データです。
– 紫やピンクの線は異なる予測手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト回帰）での予測値を示しています。
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が密接しており、予測データはそれらを追う形で表示されています。全体的には前年のパターンを基にした予測が行われているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 異なる手法の予測間で大きな違いは見られず、全てが実績データを支持しているように見えます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人々はWEIスコアを通じて、電力部門の共生・多様性・自由の保証に対する取組みが改善していると直感的に感じるかもしれません。
– ビジネス面では、ポジティブなトレンドが関係者への信頼感を与え、社会的責任を果たす企業としての評価につながる可能性があります。
全体として、この時系列散布図はWEIの向上に関するポジティブな傾向を示し、異なる予測手法がその傾向を支持しています。これは、電力部門における社会的価値の向上として解釈されるでしょう。
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、電力カテゴリの総合WEIスコア時系列ヒートマップについての分析です。
1. **トレンド**:
– ヒートマップでは明確な周期性が見られます。特に、時間帯によって数値が変動するパターンがあり、午前中と夜におけるスコアの変動が顕著です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日と7日の夜間に黄色や緑の色が目立ち、急上昇を示しています。これは、その時間帯にスコアが他の時間よりも高いことを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡はスコアの大小を示しており、濃い紫は低いスコア、黄色や明るい緑は高いスコアを示しています。色の変化から特定の時間帯や日にスコアがどう変動するのかが視覚的に捉えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各日付ごとの時間帯の比較ができます。例えば、7月1日から7月7日までの夜間が他の日に比べてスコアの変動が大きい。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の日付の特定の時間範囲にスコアが集中する傾向があります。このような集中は、一定の条件やイベントが影響している可能性を示唆します。
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**:
– このグラフから、人々は特定の時間帯に電力需要が大きく変動していることに気づくでしょう。特に夜間の電力需要が高い可能性があります。エネルギー効率の改善や需要予測に役立ちます。また、これを活用してピークシフト戦略を策定することも考えられます。
全体として、このヒートマップは、エネルギー需要と供給のパターンを追跡し、最適化するための重要な視覚的ツールです。
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:
以下にグラフの視覚的特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**
– 日付が進むにつれて、色が濃い紫から明るい黄色や緑に変化している。これは、個人WEI平均スコアが高まっていることを示唆する可能性があります。
– 時間帯に応じた周期的な変動は見られないが、日付に連れて少しずつ色が変わっている。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025-07-06の19時台から急に明るい黄色が現れる。これは急激な上昇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**
– 色の濃淡はWEIスコアの高低を示していると思われます。濃い紫が低く、明るい黄色や緑が高い値を表している。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 特定の時間帯においては一貫した色合いが見られ、日を追うごとに少しずつ色が変化している。特に明け方と夕方に変化が表れやすい。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 時間帯ごとのスコアはある程度一貫しているが、日にちに沿って増加している。
– 色の変化が統一的に上昇しているように見えるが、19時の急激な変化は例外である。
6. **直感的な印象とビジネスへの影響**
– スコアの上昇傾向は個人が効率良くエネルギーを使い始めていることを示し、電力会社にとってはピークシフトや需要予測に役立つデータかもしれません。
– 急激な変動は特に注目すべきで、予測可能性や電力供給の調整に影響を与える可能性があります。
このような視点から、このヒートマップは電力利用の効率改善や需要予測のツールとして活用できると考えられます。
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:
この時系列ヒートマップに基づいて以下の洞察を提供します。
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**
– 日付が進むにつれて、時間帯ごとに色の濃さが変化しています。特に、後半にかけて明るい黄色（おそらく高いスコア）に集中していることが見られます。これは特定の時間におけるスコアが上昇していることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– ヒートマップの色の急激な変化がある場合、例えば、ある時間帯が急にスコアが高くなった（または低くなった）部分は、外れ値や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（棒、色、密度など）が示す意味**
– 色の強さ（濃淡）はスコアの高さを示している可能性があります。明るい黄色は高いスコア、暗い紫は低いスコアを示唆します。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**
– 時間帯ごとのデータがどのように変動しているかが見られるため、特定の時間帯におけるトレンドの類似性や相違点を見つけることができます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 同じ時間帯でも日によって色合いが変化することから、一日の時間に依存する一定の相関がある可能性があります。また、全体としてスコアが特定の時間帯に集中する傾向があるなら、その時間が特に重要であるという洞察が得られるかもしれません。
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、特定の時間帯で高いスコアが見られるため、その時間が重要な活動時間であると直感的に感じるかもしれません。ビジネスや社会への影響として、その時間にリソースを集中させたり、需要の高い時間帯として戦略を立てたりするのに役立てることが考えられます。
このヒートマップは、視覚的に時間帯ごとのスコアの変動を理解するための有力なツールです。特定のパターンを認識して、戦略的な意思決定を行う助けになるでしょう。
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:
### グラフから得られる洞察
1. **トレンド**
– ヒートマップは時系列データではないため、トレンドではなく、要素間の相関を見るものです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 相関係数が特異的に極端である場合が外れ値と見なせます。ここではありませんが、他の要素と比べて低い値のセルが目立つ場合があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃さは相関の強さを示しており、赤色が強いほど高い正の相関を示し、青色が強いほど負の相関を示します。
– 例えば、「個人WEI平均」と「総合WEI」は0.95と高い相関を持っています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– このヒートマップでは特に時系列データを扱っているわけではなく、一つの期間における相関を見ています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「社会WEI（公平性・公正さ）」と「社会WEI（持続可能性と自治性）」は0.97と非常に高い相関を持っています。このことは、社会における公平性と持続可能性が密接に関連している可能性を示唆しています。
– 「個人WEI（健康状態）」は他の要素と比較して相関が低く、特に「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」との相関は0.45と部分的に負の相関を示しています。
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**
– 高い相関を持つ項目は、戦略的な意思決定において一緒に考慮する必要があります。電力のサステナビリティや自治性、あるいは社会的公平性は、組織や政策の重点課題にするべきです。
– 個々の健康状態が他の項目と密接に結びついていないことから、健康改善のためには電力以外の要因も考慮すべきであるという示唆が得られます。
この分析により、このヒートマップは異なる要素間の関係性を明確に示しており、これらのデータを用いた戦略的意思決定が可能であることを表しています。
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
1. **トレンド**
– 各カテゴリにおけるWEIスコアの中央値は全体的に高い領域に集中していますが、スコアの分布にばらつきがあります。
– スコア分布に周期性や顕著な上昇・下降の傾向は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 箱ひげ図の中には外れ値が含まれているものもあります（例：個人WEI（心理的ストレス））。
– 一部のカテゴリでは、箱の高さが大きく、データの変動幅が広いことを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 各箱ひげ図は特定のWEIタイプにおけるスコアの分布を示しています。
– 箱の長さは四分位間範囲(IQR)を示し、中央の線は中央値を示します。ヒゲはデータの範囲を示しており、一部には外れ値が描かれています。
– 色の濃淡はカテゴリの違いを表しているようです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各WEIタイプの分布は他のカテゴリとは独立しているため、時系列的な直接の関係は見受けられません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各カテゴリのスコア分布には一定のばらつきがあり、特定のカテゴリ間での相関は視覚的に検知しにくいです。
– 平均的なスコアの範囲はおおよそ0.6から0.9に集中していますが、ばらつきにより各カテゴリの具体的な分布特性は異なります。
6. **直感的な洞察と影響**
– 全般的に、各WEIタイプは高いスコアを示しており、電力カテゴリーにおける特定の要素が良好であることが示唆されます。
– 外れ値や分布のばらつきが示唆する問題領域を分析することで、より健全な電力管理の施策が考えられるかもしれません。
– ビジネスにおいては、特に変動の大きなカテゴリに注目し、リスク管理や改善策を講じることが重要です。社会的には、高スコアの分布は全体的に良好な成果を反映している可能性がありますが、外れ値の存在は改善の余地を示唆しています。
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、PCA（主成分分析）を用いて電力カテゴリにおけるWEI構成要素のデータを視覚化しています。以下は、グラフの分析とそこから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– 特定の明確なトレンドや周期性は見られません。ただし、データの分布が広がっていることで、多様な要素が存在する可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左下（第1主成分が-0.4付近）に位置するデータポイントは外れ値として考えられるかもしれません。他のデータポイントから離れているため、特異な事例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**:
– 各点は異なる構成要素を示しており、主成分によってその相違が示されています。第1主成分の寄与率が0.78と高いため、この軸がデータの大部分の変動を説明しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データとしての関係性がグラフからは直接読み取れません。このプロットは空間的な分布に基づいており、時間と関連付けるためには別の視点や情報が必要です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分と第2主成分において、特定の相関はあまり見られません。データが散らばっており、異なる要素が各主成分に異なる貢献をしていることを示しています。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– 多様な構成要素が示唆するのは、電力カテゴリの中で多様な影響因子が存在するということです。これは、異なる戦略や対策が必要であることを示唆しているかもしれません。
– 左下の外れ値は、特別な注意や調査が必要な例外的なケースである可能性があります。その原因を特定することで、ビジネスにおける効率改善やリスク管理に役立つかもしれません。
このグラフは、電力に関連する多様な要素の分析を通じて、データに基づいた意思決定や戦略立案を行う際の基盤となるでしょう。
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。
