📊 データ分析（GPT-4.1による）
解析結果を以下に示します：
### 時系列推移
1. **総合WEIのトレンド**: 全般的に上昇トレンドが見られ、特に7月6日以降からスコアが高くなっています。これは、社会WEIの改善に支えられたものである可能性があります。顕著な変動期間としては、7月1日と2日に見られるスコアの低下と、7月6日以降の急激な上昇です。
2. **個人WEI平均と社会WEI平均のトレンド**: 個人WEI平均は徐々に安定してきており、社会WEI平均は急激に上昇したのが特徴です。特に社会WEIは6日以降、高い水準を維持しています。
### 異常値
– 7月1日の0.625、2日の0.65、3日の0.78など、これらの日付での総合WEIの急激な変動が異常値として検出されました。これは一定の社会的不安や経済的な変動があったことを示唆しています。
– 7月6日の0.8625や7月7日の0.85のような高スコアは、電力供給の安定や社会情勢の改善が考えられます。
### 季節性・トレンド・残差 (STL分解)
– **長期トレンド**: 総合的に見ると、長期トレンドにおいてはWEIの増加が見られます。季節性変動よりも全体的な向上が重要な要因です。
– **季節的パターン**: 明らかな季節性のパターンは見当たりませんが、社会フェーズの変化に伴う短期的な変動があるように見受けられます。
– **残差**: 予期せぬイベントや外部要因が残差として現れている可能性があります。
### 項目間の相関
– 経済的余裕と他項目の相関が特に高かったです。これは、経済的環境の変動が他の項目、特に健康状態や心理的ストレスに大きく影響を与えていると見られます。
– 社会的公平性と持続可能性は、相互に強い相関関係を示唆しています。
### データ分布
– **総合WEIの箱ひげ図**: 主に0.7〜0.85の範囲に分布しており、中央値も0.75付近にあります。外れ値として着目すべき。外れ値は、特定の社会的変動を示唆する可能性があります。
### 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1**が0.78の高い寄与率を示しています。これは、WEIの全体的な変動が少数の主要因によって支配されていることを示唆します。おそらく、これには社会的要素の改善や政策変更が含まれていると考えられます。
### 結論
– WEI指標の上昇傾向は経済的安定性および社会的持続性の改善を示唆しますが、短期的な不安定要因も依然として存在します。
– 社会WEIの大幅な改善が全体スコアを押し上げており、特に政策的な介入や社会インフラの改善が寄与している可能性があります。
– 継続的なモニタリングが、今後の政策決定や社会改善のために重要となります。
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:
## グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフには主に二つの時期が示されています。2025年初頭には多くのデータポイントが集中していますが、その後しばらくデータがなく、2026年初頭に再びデータが現れています。これらのデータは、それぞれの年ごとに区切られているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年については、青い実績データポイントが0.7から0.9の範囲に集中しており、特に目立つ外れ値はありません。予測値として示されている赤いXや異常値としての丸も観察されますが、明確な急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素**
– 青色の点は過去の実績データ（実績AI）を表し、緑色の点は前年のデータ（比較AI）を示しています。
– グレーの領域は予測の不確かさの範囲です。
– 紫、青緑、ピンクの線はそれぞれ異なる予測手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）の結果を表しています。
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、互いに異なる時期に配置されており、直接的な重なりや相関は見られません。しかし、両者のスコア範囲が似ているため、何らかの相関がある可能性が考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは主に1.0に近い高いWEIスコアで分布しており、全体的に安定した傾向を示しているように見えます。
6. **人間が直感的に感じることとビジネス・社会への影響**
– 高いスコアが保たれていることは、電力カテゴリの業績が安定していることを示唆しており、ビジネス展開に対して積極的な兆候として捉えられるでしょう。
– 複数の予測手法が用いられていることは、精度の向上とリスクの低減を目的としていると考えられます。これにより、意思決定の信頼性が高まる可能性があります。
このグラフからは、電力カテゴリのパフォーマンスが比較的安定しており、将来的な予測のために多様な手法が評価されていることがわかります。ビジネスにとっては、安定した環境での革新や新規投資の可能性が示唆されると言えるでしょう。
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:
このグラフでは、次のような特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– グラフ全体として、実績データ（青い点）は左側に集中し、2025年7月から次第に増加しています。一方で、予測データ（赤い「X」）は2026年の中盤にかけて安定しており、全体としては横ばいの傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値（黒い縁の○）は、予測値から離れた位置にあり、今後の変動要因を探るための重要な指標となります。特に、実績データが急激に増加している部分は注視する必要があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 紫色の線は、異なる予測モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）による予測値を示しています。これにより、将来のトレンドやWEIスコアの推移に対する異なる予測モデルの見解が視覚化されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 前年データ（緑色の点）との比較により、過去のトレンドと予測値の一致度を確認することができます。前年との相関を持つ場合、予測の信頼性が増します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測値の間には、一定の相関が見受けられます。また、異常値が表示されていることで、分布の歪みや特定の時期での予測難度が推察されます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– ビジネス面では、電力消費パターンの変化が推定されるため、リソース配分や供給戦略を調整する必要があります。特に、予測を超える需要が見込まれる場合、備えるべきです。
– 社会的には、電力需要の変動が生活や経済活動に直接影響を及ぼすため、予測の精度向上と異常値の適切な対応が求められます。
このグラフから得られる洞察に基づいて、戦略的な意思決定や予防措置が必要です。
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:
以下にグラフの特徴と洞察を解説します。
1. **トレンド**
– 時系列全体を通じた大きなトレンドは見られません。データは7月から9月にかけて観測され、その後3月から7月にかけて再び観測されています。初期のデータポイントは主に0.6から0.8の範囲に分布しており、後半のデータポイントは約0.4から0.6に分布しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 予測ポイント近くでいくつかの異常値が観測されています（オレンジの輪）。また、決定木回帰やランダムフォレスト回帰での予測結果が示す変動は急激に見える部分があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績（青）は観測されたデータを示し、予測（赤）は予測されたデータポイントを示しています。紫の線は異なる回帰モデルによる予測を示しており、過去のデータ（緑）は前年度からの比較を可能にしています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 過去のデータと現在のデータを比較することで、季節パターンや年ごとの変化を見つけることができます。しかし、前年度のデータは少なく、明確なトレンドを見つけるのは難しいです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の密集したデータポイント（青）は0.7から0.9に集中し、その後の分布は0.4から0.6に集中しています。これは社会的または経済的な変化を反映している可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響**
– 初期の高いスコアとその後のスコアの低下は、電力供給の安定性や需要に変動が生じた可能性を示唆しています。管理や政策の変更が必要になるかもしれません。また、モデル予測に大きなばらつきがある場合、それは将来の不確実性の高さを示しており、備えが必要であることを示唆します。
このような分析により、電力業界の事業計画や政策立案において重要な洞察を得ることができます。
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:
このグラフは、個人の経済的余裕を示す「WEIスコア」の時系列散布図です。以下に、グラフから読み取れる洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 初期のデータポイントはおおむね横ばいで、スコアは0.8付近を持続しています。
– その後、予測モデルによっては一部でスコアが上昇して1.0に向かっていますが、全体としては急激な上昇や下降は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期データには外れ値として特定されていますが、大きな変動は示していません。
– 長期間にわたって急激な変動は見られず、比較的安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを表し、黒い円で囲まれた部分は異常値として扱われます。
– 緑の点は前年の比較データで、淡い緑の点は予測範囲を示しています。
– ピンクの線や他の色の線はさまざまな回帰モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）による予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測データが対比されていますが、予測もおおむね実績と近い値を示しています。
– 前年のデータとの比較も視覚的に行われていますが、特に大きな差異は示されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測の間には強い相関がありそうですが、このグラフ単体では分布の詳細はわかりにくいです。
– 縦に押しつぶされた配置から、全体的に高いスコアで安定していると解釈できます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間の視点から見ると、現在の経済的余裕は安定しており、大きなリスクはすぐにはないように見えます。
– ビジネスや政策においては、今後も安定した経済状況が続くという予期のもと、計画を継続できる可能性があります。ただし、異常値には注意する必要があります。
このグラフ全体からは、現在の経済状況が比較的安定しているという印象を受けますが、今後の動向を継続監視することが重要です。
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:
分析を行いますと、以下のような洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– グラフ全体として、360日間にわたる時間の中での具体的な上昇や下降のトレンドは見受けられません。
– データポイントは主に開始時点と終了時点付近に集中しており、周期性のパターンも確認できません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値がいくつかチェックされていますが、それ以外のデータは比較的一貫しています。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青点は実績データを示し、一部が外れ値として黒い円で囲まれています。
– 緑色の点は前年の比較データを表し、予測の線も地色が異なることで表示されています。
– 各予測方法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測範囲が異なる色で示されています。
– ピンクの線はランダムフォレスト回帰のモデルによる予測を示しており、開始時点での予測とのギャップが見られます。
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乖離がある部分があり、予測モデルの調整度合いや性能について評価する際のポイントとなります。
– 前年の比較データは、現在の実績と比較することで、年間を通じての成績を把握するのに役立ちます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 相関関係は目立たないが、途中の予測線と実績との相違が目に入ります。
– 分布は全体的にバラつきが少なく、まとまっているように見えます。
6. **人間が直感的に感じること・ビジネスや社会への影響**:
– 健康状態（WEIスコア）が予測モデルによって大きく異なるため、予測に対する信頼度が重要です。
– 特に異常値をどのように扱うか、モデルの改善に寄与する点として考慮すべき。
– 例えば、健康管理に使われる場合、特定期間の急激な変動があると、個人の健康に対する迅速な対応が求められることになります。
– データポイントの密度が特定期間に集中している点から、特別な状況やイベントがこの期間にあった可能性も考慮されるべきです。
この分析により、データのさらなる詳細な解析やモデルの改善が必要であることが分かります。具体的なアクションを取る前に、追加データの収集やモデルの検討が推奨されます。
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:
グラフを分析して得られる洞察を以下に示します。
1. **トレンド**:
– グラフに示される心理的ストレス（WEIスコア）のトレンドは、直近のデータではやや安定しているか、わずかに下降しているように見えます。特に2026年7月1日に向かう期間は、計測が減少していることが示されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い円で示される外れ値は、データセット内の異常を示唆しており、これに特別な注意を払う必要があります。
– 初期のデータポイントには急激な増減がありますが、その後は安定しています。
3. **各要素の意味**:
– 青のプロットは実績を示し、その近辺に密集しています。
– 赤の×印は予測値を示し、これも実績と比較的近い位置にあります。
– 緑のプロットは前年のデータとして、比較の基準として使用できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測のデータはおおむね一致しており、予測の精度は高いと思われます。
– 異常値は特別な状況や出来事に起因する可能性があり、詳しい分析が必要です。
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などの方法が使用されており、予測の信頼性を高めています。
– 回帰手法間での大きな差異は見られません。
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**:
– 全体として、心理的ストレスレベルは比較的安定していますが、一部期間では注意が必要です。
– 異常値などの変動を捉え、適切なメンタルヘルス管理が必要です。電力業界において、従業員の心理的ストレスは効率に直接影響する可能性があるため、特に急激に変動する要素は逐次監視する価値があります。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 全体的にWEIスコアは安定しているようですが、後半に向けて予測が行われている地点ではスコアが増加する傾向が見られます。
– 初期データ（実績）から予測データに移行する部分で、スコアが頭打ちする様子はなく、予測では上昇を想定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は黒い丸で示されており、初期のデータポイントのいくつかがあります。これらが実績データと比較して離れた値を示している可能性があります。
– 予測データの区間においては特に急激な変動は確認できません。
3. **各プロットや要素**
– 実績データは青のプロットで、予測データは複数の回帰モデルに基づいて異なる色で示されています。予測の回帰モデルが異なる予測値を示している可能性があるため、その違いを確認することが重要です。
– 複数の予測モデルが存在し、それぞれ線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰を含むようです。
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（淡い緑）は乖離している部分があるかもしれませんが、予測データの方向性から見ると、予測が前年の動きよりも上昇傾向を示すことがポイントです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の実績データは比較的一定の範囲内に留まっていますが、予測データでは上限予測が示されスコアの変動範囲が広がっているようです。
6. **人間の直感とビジネスへの影響**
– 実績データから予測データにかけてのWEIスコアの上昇傾向は、個人の自由度と自治が向上することを示唆しているので、ビジネスにおける自己組織化や自主性の向上に関する関心が高まることが予測されます。
– 社会的には、個々のパフォーマンスや効率性の向上が期待できる環境が整備されている可能性があります。
このグラフは、個人の自由度や自治に関連するWEIスコアの変化を理解するために有用であり、社会的およびビジネスの変化における指標としての価値を示しています。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青いプロット）は急激に下降から上昇していますが、その期間は短く、全体的なトレンドとしては安定していない印象です。
– 予測線（特にランダムフォレスト回帰）は1.0近辺で横ばいを維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の期間には急激な変動が見られ、特に横軸の左側でスコアが0.8付近から急落しています。
– 青い実績データにおいて、異常値（黒い縁取り）が明示されており、モデルによる予測と比べて乖離している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実績データ。実績と予測の乖離が大きいことを示唆しています。
– 異常値の表示は、現実のデータが予測範囲内に収まっていないことを示しています。
– 緑色は前年のデータを示しており、前年と比べても変動が大きいようです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測の間に一貫したパターンや相関は見られませんが、予測は各アルゴリズムにより異なる結果を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測データ間の相関は乏しいと考えられ、特に初期段階での不安定な動きが影響しています。
– 全体的に、予測範囲からの外れ値が確認でき、その原因が重要です。
6. **社会やビジネスへの洞察**
– 電力カテゴリにおける社会的な公平性や公正さの評価が急激に変動している状況は、何らかの社会的な変動や政策、技術の導入があった可能性を示唆します。
– 予測精度の改善や新しいデータ収集方法の確立が求められ、特に異常値の原因分析が重要です。
– 社会的にも技術的にも対応が必要な状況であることから、関係者間の協力が求められます。
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:
このグラフについて以下の特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– グラフを通して時間変化による大きなトレンドは見られません。評価日の初期（2025年7月）は特に動きがなく、後半は一時的な増加が見られますが、安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値として示されている丸印がありますが、全体のスコアに大きな影響があるわけではありません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色と形状により、実績、予測、異常値などが明確に示されています。
– 実績値（青）がほとんど一貫しているのに対し、予測値（様々な回帰モデル）は予測範囲の中に収まっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値と予測値には一致している部分がありますが、時間の経過とともにモデルによる予測が異なっている様子が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– スコアは主に0.8以上で維持されており、実績と予測には高い精度での一致が見られます。これは高い持続可能性と自治性を示唆しています。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– 高いWEIスコアは電力システムの効率性と持続可能性が確保されていることを示しており、電力供給の安定性にも寄与します。
– 異常値の検出はシステム改善の機会を示し、管理上のアプローチを再評価する上で利用できるでしょう。
– モデル予測が実績に近いことは、将来的な電力需要予測や資源配備において信頼性の高いデータを提供することを示します。
このグラフは、電力管理の改善と持続可能性の向上における戦略的な意思決定をサポートする有用な視点を提供していると考えられます。
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:
1. **トレンド**:
– 期間の初めに、実績データ（青い点）が高めに位置していますが、短期間での変動が見られます。
– 後半にかけての実績データは明らかに減少し、安定化しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータに異常値（黒い円）がいくつか存在します。この異常値は運用上の問題や取得データの誤差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**:
– 青の実績データポイントの周辺には、予測データ（x印）が示されており、予測値が実績を上回っていることが分かります。
– 様々な予測モデル（グレー、紫、ピンクの線）が用いられていますが、予測範囲は広がっていることから、予測の不確実性が示唆されます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる予測モデル間の一致度は高くなく、それぞれのモデルが提示するトレンドに大きなバラつきがあります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測の間には乖離が見られ、特に前半は実績値が高く出る傾向があります。後半は実績と予測が収束してきています。
6. **直感的な気づきとビジネス・社会への影響**:
– 前半の高い実績値や異常値は、何かしらの外部的要因（政策変更、技術向上など）が影響している可能性があります。
– 予測の不確実性はリスク管理への重要な示唆を与えます。教育機会やインフラの計画における柔軟性を持たせる必要があるかもしれません。
– 社会的には、電力関連の基盤における変動が大きいことが確認でき、そのため多様なシナリオに対応できる戦略が求められるでしょう。
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:
グラフを分析します：
1. **トレンド**:
– 現状の「実績（実績AI）」データは横ばいで、急激な変動はありません。
– 予測データは7月以降に表示され、異なるモデルによる大きなスコアの変化が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値として数値が突出したプロットがいくつか見られ、特に初期のデータで顕著です。
– 予測の間に不一致があり、ランダムフォレストと線形回帰のスコアが高い位置にプロットされています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績（青いプロット）は現在のスコアを示し、4つの異なる予測方法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト、予測の不確かさ）が将来の値を予測しています。
– 異常値は大きく強調され、注目すべきポイントを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実際のデータと予測データに隙間があり、モデルが現在のデータからどのようにもう一歩進んでいるかを確認することが重要です。
– 緑のプロットは前年のデータを示し、過去の傾向を参考にできます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 予測モデル間でスコアの分布が異なり、異なる手法が異なる未来を示している可能性があります。
6. **直感と影響**:
– 異常値や急激な予測スコアの変化は、電力の社会的価値に対する不安定性やリスクを示唆している可能性があります。
– 異なる予測モデルが異なる将来像を指し示すことで、多様な戦略が必要であることを示していると感じます。
– 電力における多様性や自由の保障を追求するため、慎重な評価と分析が要求されます。
これらの洞察を基に、戦略的な計画や社会政策の改善に役立てることが考えられます。予測の不確かさを考慮し、リスク管理や多様なアプローチを検討することが重要です。
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:
以下は、提供されたヒートマップに基づく分析と洞察です。
1. **トレンド**
– 横軸の日付、縦軸の時間帯に対して、色の変化を観察することで、特定の時間帯や日に周期性や変動の兆候が確認できます。
– 一般的に色が濃いほど低い値を、明るいほど高い値を示します。日付や時間帯によって異なる色合いが見られ、これが周期性やトレンドを視覚化しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部の時間帯で、特に明るい（黄色）や暗い（紫）色が示されており、これが外れ値や急な変化を示していると考えられます。
– 例えば、7月4日・5日の特定時間帯では変化が少なくなっている一方、7月7日には明確な増加の兆候があります。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 色はスコアの大小を示しており、右側のカラーバーによって具体的な値の範囲が確認できます（紫から黄色のグラデーション）。
– 時間帯と日付の交差によって具体的なエネルギー使用に関する情報を提供しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 日ごと、または時間帯ごとのエネルギー消費の変動を追跡することで、特定の時間や日に異常が見られるか、またはピークのパターンがあるかを確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各時間帯の色の分布はエネルギー使用の相関を示唆しており、特定の時間帯（例: 7時、16時）にはより大きな値が観測されています。
– これにより、ピーク時のエネルギー消費の傾向や時間帯別の消費プロファイルを理解することが可能です。
6. **考えられるビジネスや社会への影響**
– このデータに基づき、エネルギー使用の効率化や需要予測を行うことで、コスト削減や持続可能なエネルギー管理に貢献できます。
– 特定の時間帯や日付のピーク時に特化した対策を講じることでエネルギーの節約や電力負荷の改善が期待されます。
より良い理解のためには、時間や日付の範囲を広げた分析が有効です。
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:
このヒートマップを分析します。
1. **トレンド**
– 期間全体を通して、一日のサイクル（時刻ごとの変化）が見られます。特定の時間帯に色の濃さが変わるため、日中の時間帯において電力の使用パターンが異なることが示唆されます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月6日の15時から16時頃に黄色のプロットがあり、他の時間帯と比較して高いスコアが観察されます。これが外れ値として注目されます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色のグラデーションはスコアの高低を示します。色が濃い部分はスコアが低く、明るい部分ほどスコアが高いことを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 同じ時間帯に日々繰り返されるパターンがあるため、これは典型的な時系列の周期性の例です。これにより、特定の時間帯での電力使用が安定していることが分かります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 一日の中でスコアが徐々に変化し、特定の時間帯でピークに達します。このラグパターンは、使用状況の中での周期的パターンを示します。
6. **直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**
– ヒートマップから、電力消費が特定の時間帯で増加する可能性が示唆されます。例えば、業務開始や終了の瞬間、夕方の使用量が増えるなど。この情報は、電力供給会社が効率的なリソース配分を行うための重要なインサイトとなり得ます。需要が高まる時間帯を前もって知ることで、予測モデルを構築し、持続可能で効率的なエネルギー利用を促進するための検討材料となるでしょう。
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:
グラフ分析を行います。
1. **トレンド**:
– ヒートマップの色の変化から、一定期間においてスコアが上昇したり下降したりしています。初めは色が暗く、その後明るくなっていることから、ある時間帯でのスコアが上昇したことが示唆されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 前後の日付と比較して、特に7月6日から7月8日にかけて、スコアが非常に高く（黄色）、急激な変化が見られます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡はスコアの大小を表しており、黄色が最も高いスコアで、紫が低いスコアを示しています。ヒートマップでは、視覚的な密度と色の強さでスコアの相対的な変化を容易に観察できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各時間帯でのスコアが示されており、特に時間帯による変動を観察できます。15時以降にスコアが高い状態が続いています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時刻が進むにつれ、スコアが高くなる傾向があります。特定の時間帯に集中して高いスコアが観察されるため、時間帯ごとの変動に注目することが重要です。
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**:
– 特定の時間帯におけるスコアの急激な上昇は、この時間帯に何らかのイベントがあった可能性を示唆します。この情報は、電力消費や供給の管理に活用でき、効率的なエネルギー管理や需要予測に役立つでしょう。特に、高スコアが長時間続くと、需要供給のバランス調整が必要となり得ます。
このようなデータは、電力会社や政策立案者にとって、将来の需要を予測し、適切な供給戦略を構築するための有益な手がかりとなります。
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:
【グラフ分析と洞察】
1. **トレンド**:
– ヒートマップ自体は静的なため、時間的なトレンドを示してはいませんが、相関の強さを強調しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップでは明示的な外れ値や急激な変動は示されませんが、相関係数が極端に低いか高いペアが相関の観点からの「外れ値」として考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 赤色に近いほど正の相関が強く、青色は負の相関を示します。白や薄い色は相関が低いことを意味します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 「総合WEI」と「個人WEI平均」および「社会WEI平均」との相関が非常に高い（約0.96〜0.98）ため、これらの要素が総合的な評価に大きく寄与していることが分かります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体的に正の相関が多く、特に個人の「心理的ストレス」と他の個人WEI要因との相関が高めです（0.8以上）。
– 社会的要因同士（特に「公共性・公正さ」と「持続可能性と自治性」）の相関も高いです。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 個人のウェルビーイング（心理的ストレスや健康状態）と社会的な要因（公共性や持続可能性）が緊密に結びついていることから、どちらかの改善がもう一方にも良い影響を与える可能性があります。
– 社会政策や企業活動において、これらの要素のバランスを考慮することが重要であることが示唆されています。
– 教育機会や共生といった要因が社会全体の持続可能な発展に寄与する可能性も示されています。
このグラフは、個人と社会のウェルビーイングがどのように相互に関連しているかを理解するために役立ち、それに基づいて持続可能な社会を構築する戦略を検討するための基盤を提供します。
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:
グラフの箱ひげ図を分析することで、WEIスコアの分布の特徴を把握できます。それぞれの要素について以下の洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– それぞれのカテゴリは独立して表示されており、時間的なトレンドは示されていないため、長期的な上昇や下降のトレンドは観察できません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 箱ひげ図にはいくつかの外れ値が見られます。特に「個人WEI（心理的ストレス）」と「社会WEI（共生、多様性、自由の尊重）」で顕著です。これらは特異な条件や対象が存在する可能性を示唆しています。
3. **各プロットや要素**:
– 各箱ひげ図の中央線は中央値を示し、箱の上部と下部は四分位数を示しています。箱が大きいほど、データのばらつきが大きいことを示します。
– 色はカテゴリを区別するために使われていますが、特定の意味を持たない可能性もあります。この場合、カテゴリ間の直感的な比較を容易にするための視覚化です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– このグラフには時系列としての関係性はありませんが、異なるWEIスコア間の比較が可能です。同一カテゴリ内でのスコアの広がりを比較できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 相関関係よりも、カテゴリ間の比較が主な焦点です。「個人WEI（経済格差）」は中央値が他のカテゴリより低く、平均的なスコアは抑えられていることが示唆されます。一方、「総合WEI」や「社会WEI（生活基盤・教育機会）」は、高いスコア範囲を持っています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 各カテゴリごとの分布を見ると、基本的な安定性や変動性を把握できます。例えば、「心理的ストレス」のようにスコアのばらつきが大きい場合、それは不安定要因が多く存在することを意味します。
– ビジネスや社会への影響として、特定のWEIスコアが低いカテゴリは、改善のための重点的な対策が必要な領域を示しています。これは特に経済格差やストレス管理に関する政策立案などに影響を与える可能性があります。
この箱ひげ図は、異なるウェルビーイング指標間の比較を視覚的に容易にし、改善すべき領域を特定する手助けとなるでしょう。
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:
### グラフの分析と洞察
#### 1. トレンド
– グラフは主成分分析（PCA）の結果を示しており、特定の時間的なトレンドを示しているわけではありません。しかし、第1主成分と第2主成分が表示されていることから、これらの変数がデータの分散を最も説明していることが分かります。
#### 2. 外れ値や急激な変動
– 第1主成分が0.2以上の範囲にプロットされた点が集まっており、これはこの領域に顕著なクラスターが存在することを示唆しています。このようなクラスターは特定のパターンや特徴を反映している可能性があります。
– また、第2主成分が0.1以上の場所に位置する点も見られ、これは別の固有の特性を持つデータポイントを示しているかもしれません。
#### 3. 各プロットや要素の意味
– プロットされた点は、元のデータの主成分空間における具体的な要素の位置を示しています。例えば、第1主成分の寄与率が0.78と高いため、視覚化の上でこの方向の変動が主な関心対象となります。
#### 4. 複数の時系列データの関係
– 各点が時系列に直接関係するわけではないため、時系列データ同士の直截的な関係性を読み取るのは困難です。しかし、クラスターが形成されている点で異なる期間や状態が反映されているかもしれません。
#### 5. 相関関係や分布の特徴
– 第1主成分と第2主成分の間に強い相関は見られませんが、点が広範囲に散らばっていることから、データに多様な変動要素が含まれている可能性があります。
#### 6. 直感的な感覚と影響
– 人間がこのグラフから直感的に感じ取ることとして、データがいくつかの典型的なパターンやグループに分かれることがあります。これはビジネスやエネルギーの需要・供給の多様性を示唆しており、効率的な資源配分や戦略の策定に寄与する可能性があります。クラスターの存在は、特定の条件下での共通の特性や振る舞いを示唆しており、それを探ることでもっと効果的な意思決定を行うためのヒントが得られるかもしれません。
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。