📊 データ分析（GPT-4.1による）
提供されたデータを精査し、WEIスコアに関する分析を以下に示します。
### 時系列推移
– **全体のトレンド**: データの時間範囲内で、総合WEIは7月6日以降にかなり上昇しており、特に7月6日から8日にかけて高いスコアが観察されます。
– **顕著な変動期間**: 7月6日には総合WEIが0.8625でピークを迎え、その後も高いレベルを維持しています。この期間における急激な上昇は注目に値します。7月9日以降、若干の降下がありますが、依然として高いスコアを保っています。
### 異常値
– **検出された異常値**: 序盤（7月1日から3日）と中盤（7月6日から8日）にかけて、一時的な異常スコアが観察されました。特に7月6日の0.8625は著しい浮き上がりと見なされ、可能性として特定のイベントや政策変更が影響した可能性があります。WEIの構成要因のいくつか、特に経済的余裕や社会的公平性、持続可能性がこの変動に寄与したと考えられます。
### 季節性・トレンド・残差（STL分解）
– **長期的なトレンド**: トレンド成分は概ね上昇傾向を示し、特に7月の中頃以降に顕著です。
– **季節的なパターン**: 明確な季節性は特定できませんが、特定期間（7月6日以降）に顕著な変動があるため、その期間が分析対象となります。
– **残差の分析**: 残差は比較的小さく、観測された変動はおおむねトレンドおよび季節性で説明可能です。
### 項目間の相関
– **相関ヒートマップ**によると、社会的持続可能性、および社会基盤は各WEIスコアとの相関が高く、特に社会的な要因が大きく影響していることが示唆されます。個人の自由度と経済的余裕なども重要な相関を示しています。
### データ分布
– **箱ひげ図**: WEIスコア分布は比較的広がりを持っており、健康状態やストレス指標は顕著なアウトライヤーを示します。特に心理的ストレスの変動は大きく、この要素が全体の変動を引き起こす力のひとつである可能性があります。
### 主要な構成要素 (PCA)
– **主要な構成要素の寄与率**: PCAの結果からは、第一主成分(PC1)が全体の77%を説明しており、これは主にWEIの総合的な評価に対する主要な変動要因を意味します。この成分は特に社会的要因に関連している可能性が高く、社会的な活動や変化がこの期間における全般的なWEIの上昇に強い影響を及ぼしたことを示唆しています。
全体として、WEIスコアの上昇および変動は、特定の政策変更、社会的イベント、または市場条件の変化など、外部要因が影響した結果であると推測されます。また、個人および社会的な指標の動きが相互に関連しており、これがWEIのダイナミックな変動を生んでいると考えられます。
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:
以下は与えられたグラフの視覚的特徴とそこから得られる洞察です。
1. **トレンド**
– 実績（青色のプロット）：初期から上昇傾向がありますが、変動が多く、一定の上昇ではありません。
– 予測（線）：すべての予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は緩やかな上昇または横ばいを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の実績データには変動がありますが、顕著な外れ値（黒い円で囲まれたプロット）は一つしかなく、それ以外はおおよそ一定の範囲に収まっています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色プロットは実績データ、Xマークは予測値、灰色の陰影部分は予測の不確かさ範囲を示しています。不確かさ範囲は初期の実績に基づいていると考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データは予測の不確かさ範囲内に収まっていますが、強い変動が観察されます。予測値は3つの手法で似た傾向を示しており、比較的信頼できる予測を提供している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの変動が多いことから、基礎的な相関は見られません。予測の信頼性は限界があるかもしれません。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**
– 電力カテゴリであることから、このWEIスコアは電力の消費効率や持続可能性を表す可能性があります。実績の変動を踏まえると、電力利用に不安定性があるかもしれません。予測による安定性向上が期待されますが、実績の変動により、対策や改善のためのさらなる分析が必要とされるでしょう。
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:
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は、最初はわずかな上昇を示し、安定しています。その後は横ばいの傾向があります。
– 予測データのランダムフォレスト回帰（紫色の線）は、途中で急上昇し、その後再び横ばいの傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データの中に外れ値としてマークされた点（黒い円で囲まれた青い点）がいくつか見られます。
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ます。
– 黒い円は外れ値を示しています。
– 矢印で示された不確かさ範囲は、予測の信頼度を視覚的に表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– ランダムフォレスト回帰の予測は、実績データと乖離していますが、全体的な傾向を捉えています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データの間には高い相関性は見られず、予測の精度には改善の余地があるかもしれません。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 実績データが最初の揺らぎを超えて安定しているため、システムの信頼性が向上していると直感的に感じることができます。
– 予測モデルの精度向上が求められており、それが達成されれば、より正確なリソース配分や需要予測が可能になり、エネルギー効率向上に寄与するでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンドの特定**
– 実績（青いプロット）は、おおむね一定の範囲で推移しています。大きな上昇や下降の傾向は見られません。
– 予測値（紫色の線）は、直近ではやや高めに設定されており、予測モデルの期待値が高いことを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかのデータポイントが外れ値として黒い円でマークされています。これらは異常値としてさらに分析する必要があります。
– 外れ値はデータの信頼性や測定の一貫性に疑問を投げかける可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 青いプロットは実績値を示しており、実際のデータを反映しています。
– 紫の線は予測モデルに基づく予想値で、それぞれ異なる回帰モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト回帰）が使用されています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、予測の信頼区間として理解されます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 現在の実績と予測データの間に大きなズレはなく、予測が実績を無難に追随している印象です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測がほぼ同じ範囲に収まっていることから、データはある程度の予測可能性を持っていることが伺えます。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 実績と予測が一致していることから、電力供給の安定性が確保されていることを示唆しています。
– 外れ値の存在は、例外的なイベントや予期せぬ需要変動に対応する必要があることを示しています。これに対応することで、ビジネスの柔軟性や持続可能性を強化することができます。
これらの点は、電力供給の緊密な監視と予測精度の向上が、効率的な資源管理と需要応答戦略に貢献する可能性があることを示しています。
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（WEI）を30日間にわたる時系列で示したものです。以下に視覚的特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）は、7月初旬に開始し、0.8付近で横ばい状態を保持しています。
– 予測データ（赤い “X”）は、横ばいから次第に上昇し、8月初旬にかけて1.0近くまで上がっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値として黒い円で囲まれたプロットがいくつか見られ、これらがグラフ内での異常な値を示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 実績のプロット（青い点）は、日々の実際のWEIスコアを示しています。
– 予測の不確かさ（灰色の領域）は、予測の信頼区間を示し、現実の値がこの範囲内に入ることが期待されます。
– 予測の線（紫）は、ランダムフォレスト回帰によるもので、将来のWEIスコア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**:
– 実績データは安定している一方で、予測データは時間とともに増加していることから、制度改革や外部要因などが今後の数値にポジティブな影響を与える可能性を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 現在の分布は比較的一定であり、予測ではそれが改善傾向にあることを示しています。相関としては、実績と予測に一貫性があり、特に大きな乖離は見られません。
6. **直感的な洞察と影響**:
– WEIが上昇する予測は、個人の経済的余裕が改善することを示唆しています。これは電力消費に対する支払い能力や家庭の経済状況の改善を意味するため、電力使用の増加や市場へのポジティブな影響が期待されます。
このグラフは、経済的余裕の安定化と向上が予測されることを示しており、それにより電力消費に関連するビジネスへの恩恵が見込まれます。
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:
以下は、グラフの視覚的特徴と洞察です。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青点）は全体的に横ばいで、大きな増減は見られません。
– 予測には三種類のモデルがありますが、特に線形回帰モデル（紫の線）はわずかに右肩上がりのトレンドが見える一方、ランダムフォレスト回帰（ピンクの線）は安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 始めの数日に、いくつか外れ値（黒い円で囲まれた）が観察されます。これらは他の日と比べて低めのスコアです。
3. **要素の意味**:
– 青のプロットは実績を示しており、日々のWEIスコアの変化を表しています。
– 横棒は予測値を示し、異なるモデルが提供する将来のスコアの異なる予測を表しています。
– 灰色の背景は予測の不確かさ範囲を示し、予測の信頼性を示唆しています。
4. **時系列データの関係性**:
– 実績データは予測範囲内に収まっており、予測モデルの妥当性を一部確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは特定の範囲内に密集しており、全体としてスコアが非常にばらつくことはないことを示しています。
6. **直感的な感じや影響**:
– 実績が安定しているため、電力関連の健康状態が概ね良好であると感じられます。
– ビジネスや社会への影響として、予測モデルの信頼性が高ければ、電力使用や管理計画の作成に役立ちます。
– 外れ値の回避が今後の安定化に重要となる可能性があります。
このグラフからは、現在の健康状態の安定を示し、予測によりさらなる改善や問題回避のためのインサイトが得られます。
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:
グラフ分析に失敗しました: Error code: 400 – {‘error’: {‘message’: ‘Timeout while downloading https://felix.games/news/wp-content/uploads/2025/07/電力_personal_stress_scatter_30日間_20250710205054.png.’, ‘type’: ‘invalid_request_error’, ‘param’: None, ‘code’: ‘invalid_image_url’}}
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:
以下は、提供されたグラフに基づく分析と洞察です。
1. **トレンド**:
– 実績（青いプロット）は、最初の期間で密集しており、全体的には0.6から0.8の範囲内で変動しています。この期間には明確な上昇または下降トレンドは見られません。
– 予測（ランダムフォレスト回帰のピンクの線）は、0.8から上昇し、終盤にかけて横ばい状態が続いているようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の実績データにはいくつかの異常値（黒い丸で囲まれたポイント）が見られます。これは、データに予期しない変動があったことを示している可能性があります。
3. **プロットや要素の示す意味**:
– 青いプロットは実際の実績データを示し、ピンクの線はランダムフォレスト回帰による予測結果を示しています。
– 灰色のシェードは、不確かさの範囲を表しており、これが広い場合はデータの予測精度が低いことを示します。
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比較により、予測モデルが実績のトレンドをどの程度正確に捉えているかを評価できます。特に、決定木回帰（水色の線）とランダムフォレスト回帰（ピンクの線）で予測がどのように変わるかを観察することが重要です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは濃密に集まりながらも一部に外れ値が存在し、不規則なパターンを示しています。
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**:
– 個人の自由度と自治に関連する指標の変動は、社会全体の動向や政策変更の影響を反映している可能性があります。
– 安定した予測は、電力カテゴリにおける戦略的な意思決定をサポートする上で重要です。このようなデータは、政策立案者やビジネスリーダーに対して、将来のリスク管理や戦略的計画の参考情報を提供することができます。
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:
## 分析と洞察
1. **トレンド**:
– 30日間の内、初期にはWEIスコアが0.4から0.6の範囲で上下し、徐々に上昇している様子が見られます。
– 途中から0.8まで急激に上昇し、横ばい状態に入っています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最初の数日間において、0.8付近の異常値が一つあります。
– 期間の中盤での急激なスコア上昇があり、それに続く期間ではスコアが高い状態を維持しています。
3. **各プロットの意味**:
– 青い点（実績値）は、WEIスコアの実際の計測値を示しています。
– 灰色の範囲は、予測の不確かさを示し、これは実際に計測されたデータがこの範囲に収まる可能性が高いことを示しています。
– 予測線（紫色）は、将来的なWEIスコアの予測値を示しています。ランダムフォレスト回帰モデルにより、スコアは高水準を維持することを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値は予測モデルの不確かさの範囲内にあり、予測と実績の間には整合性が見られます。
– 複数の予測手法が示されていますが、結果としてどの手法もスコアの安定性を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データには初期段階での変動があるものの、期間の後半での急激な上昇とその後の安定性が見られます。
– 異常値が全体の傾向に影響を与えている可能性があります。
6. **社会やビジネスへの影響**:
– WEIスコアの上昇により電力部門における公平性や公正さが向上していることが伺えます。
– ビジネスにおいては、安定したスコアが信頼性を示し、特に中長期的な政策決定においてポジティブに働く可能性があります。
– スコアの急上昇とその維持は、何らかの施策が効果を上げつつあることを暗示しており、現状の取り組みを継続するための根拠になり得ます。
このグラフは、電力部門における社会的な公平性の指標が改善されている実態を示しており、政策立案や事業戦略において参考になると考えられます。
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:
1. **トレンド**:
– 実績値（青い点）は、最初の期間で比較的安定しており、スコアは0.8から0.9の間で横ばいです。
– 線形回帰や決定木回帰では予測のラインが僅かに異なるものの、両方とも上昇傾向を示しています。
– ランダムフォレスト回帰はより高い水準を維持していますが、変化は少ないです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ上では1つの異常値（黒い円で示された箇所）があり、通常の範囲外での変動を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績値を示し、日々のWEIスコアを表しています。
– 赤い「×」は予測された値を示しており、将来のトレンドを把握するのに役立ちます。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示し、信頼区間を反映しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実際のデータと様々な予測方法の比較から、モデルによって異なる予測結果が示されています。線形回帰と決定木回帰は非常に似た傾向を示しますが、ランダムフォレスト回帰は若干高めの安定した予測を示します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値は広がりが少なく、予測範囲内に収まっていますが、異常値の存在が注目されます。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、ビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– 安定した実績値といくつかの予測結果が提示されているため、持続可能性と自治性が今後も改善されると考えられます。
– 異常値の存在は、特定の要因（例えば外部からの影響や不測の事態）を示唆しており、この点の詳細な分析が必要です。
– ビジネスや社会への影響としては、安定した持続可能性のスコアが電力供給の信頼性を高め、投資や政策決定において前向きな影響を与える可能性があります。
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:
以下は、このグラフの分析です。
1. **トレンド**:
– 実績（青の点）は横ばいの推移を示しています。
– 予測（ピンクの線）は微増しているように見えますが、概ね一定の範囲に留まっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかの実績データに明らかな外れ値（黒い円で囲まれた部分）が存在します。これらは特定の日における予期しない変動を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績は青い点で示され、予測値との対比を確認できます。
– 予測範囲（影付きの領域）は大きな変動がないことを示し、予測が比較的信頼性の高いことを示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測データの間に大きな乖離はなく、予測モデルがうまく機能しているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの大部分が高いWEIスコアを示し、安定した電力供給と社会基盤が整っていることが反映されています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 外れ値の存在は、電力供給の突然の変動を示す可能性があり、これに対する適切な対策が求められます。
– 予測が概ね正確で、今後の運営や計画に対し信頼がおけると感じるでしょう。
– 社会や教育の機会にも直結する電力供給の安定性は、重要なインフラとしての役割を示します。
全体として、WEIのスコアが高く安定しており、電力供給が適切に管理されていることが示唆されます。外れ値への注視が必要ですが、予測モデルの信頼性は高く評価できそうです。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 「実績（実績AI）」のデータポイントは、主に0.6から0.8の間で上下しています。ただし、明確な上昇や下降の傾向は見られないため、全体的には横ばいのトレンドと考えられます。
– 予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、0.8から1.0のレンジで安定しているように見え、新たな傾向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**
– 「実績」の中にいくつかの外れ値が見受けられます。それらは黒い円で囲まれており、特に最初の期間に集中しているようです。
– 外れ値の存在は、異常なイベントや測定エラーを示唆しているかもしれません。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 青色のプロットは実績を示し、黒い円は外れ値を意味しています。
– 灰色のシェードは、予測の不確かさ範囲を示しています。これは予測の信頼性を視覚的に理解するのに役立ちます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と各種予測の間に乖離が見られる時点があります。特に外れ値の部分で予測と実績の差が顕著であることが示唆されます。
– 異なる予測手法間（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の予測結果の違いはあまり見られず、これは安定した予測モデルの品質を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは、0.6から0.8の間に集中していますが、外れ値がこの範囲を超えており、分布が一様でないことが伺えます。
– 予測データは一貫性があり、それぞれの手法間での強い相関を示しています。
6. **直感的な感想とビジネス・社会への影響**
– 人間がこのグラフを直感的に見ると、予測の方が実績よりも高いスコアを安定して示しているため、今後の改善可能性やポテンシャルがあると感じるかもしれません。
– 外れ値の分析を通じて、共有されている要素や背景要因を特定することで、スコア改善やリスク管理に役立てることができるでしょう。
– 社会的、ビジネス的には、このスコアが持続可能性や多様性の向上を目指す指標として使用される可能性があり、電力業界での戦略的な意志決定に寄与するかもしれません。
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、提供された時系列ヒートマップについての分析です。
1. **トレンド**:
– 時間帯ごとに色の変化が観察され、特に7月6日以降は明るい色（高スコア）が目立ち、右側に向かって高いスコアが継続しています。
– 全体として、時期に伴う上昇トレンドがあることが示唆されますが、特定の時間（特に初期の日付）では低スコアの傾向も見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日は特に色が黄色くなり、他の日と比べて急激な上昇を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色はスコアの高さを示し、明るい色ほど高いスコアを示します。時間帯ごとのスコア変動が視覚的に明示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各時間帯のデータがあり、それぞれの日に異なるスコアを示していますが、全体としては、2025年7月6日から7月10日にかけてスコアが高くなる傾向があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯に応じたスコアの変動があり、スコアが高い時期と低い時期がはっきりと色分けされています。
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**:
– 明確な色の変化は、消費者やビジネスにとって戦略的な活動時間を示唆します。高いスコアの時間は、電力供給の需要が高まることを示し、エネルギー供給管理の最適化に寄与する可能性があります。
– このデータにより、ピーク時間の電力消費を制御するための政策やプロジェクトが考慮されるかもしれません。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 時間帯によって色の濃淡が異なることから、時間帯によるWEI平均スコアの変動があることが伺えます。
– 午前の時間帯である8時は、開始時点で低いスコアから始まり、徐々に高くなっているように見えます。午後の時間帯（16時、19時）でも同様の上昇傾向が見られます。
– 全体を通して、緑色から黄色への移行は上昇トレンドを示唆しており、時間の経過とともにWEIスコアが向上している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月6日と7月10日に黄色のブロックが見られ、これは急激なスコアの上昇を示しています。特に16時と19時に顕著です。
3. **要素の意味**
– 色の濃淡はWEI平均スコアを示しており、青から緑、黄色へと変わるにつれてスコアが高まっています。
– ヒートマップの密度が高い時間帯は、電力使用が活発である時間帯を示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 8時、16時、19時の時間帯でスコアのトレンドが似ていることから、これらの時間帯で共通の要因が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**
– スコアが高い日は限られており、全体として一定の周期性があるものの、特定の要因によって急上昇するケースが確認できます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– スコアの上昇は、電力の効果的な使用や管理が行われていることを示唆しており、エネルギー効率の向上が期待されます。
– 特定の時間帯にスコアが高まることから、その時間に注力した対策や管理が生産性向上やコスト削減に寄与する可能性があります。
このヒートマップは電力使用のパターンを視覚的に把握するために有用であり、エネルギー管理の最適化や効率的なリソース配分のためのデータを提供します。
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:
このヒートマップは、電力カテゴリにおける社会WEI平均スコアの時系列データを示しています。30日間の期間において、時間帯ごとの変化が色で表現されています。
### トレンド
1. **時間帯ごとの変化**:
– 朝の7時から8時、夜の19時から23時にかけて、異なる色が見られます。このことは、時間帯に応じたスコアの変動を示唆しています。
2. **一定のパターン**:
– 日中のスコアは、夜間のスコアと比べて高い傾向があります。これは電力需要が多い時間帯を示している可能性があります。
### 外れ値や急激な変動
– 色の変化が劇的な場所があるため、特定の日や時間帯に急激な変動が発生していることが伺えます。特に、紫から黄への変化は急激なスコアの上昇を表すかもしれません。
### 各プロットの意味
– **色合い**: 色の濃淡がスコアの高低を示しています。紫は低スコア、黄色は高スコアです。
– **密度**: 色が濃くなる部分は、スコアが高く密集していることを意味します。
### 複数の時系列データの関係性
– データは、1日の中で特定の時間帯に応じてスコアが異なる可能性があり、人々の活動や電力使用状況に関連している可能性があります。
### 相関関係や分布の特徴
– 時間帯に沿ったパターンが見られるため、電力使用のピークタイムに関連している可能性が考えられます。
### 直感的な洞察と影響
– **社会影響**: 電力の使用傾向を把握できれば、効率的な電力供給の計画や管理に寄与する可能性があります。
– **ビジネスインサイト**: 電力消費のピークを把握することで、コスト削減や効率的なエネルギー管理が可能になるでしょう。
このグラフは、電力消費のパターンを明らかにし、エネルギー管理の改善やピーク時間の予測に役立つ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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– ヒートマップ自体は時系列データではなく、異なる指標間の相関を示しています。そのため、トレンドというよりは関係性が中心になります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特定の相関値が極端に高い（1.00）または低い場合、注目するべきです。このグラフでは、主要な相関は0.9以上の濃い赤で示されており、強い正の相関を示しています。
3. **プロットや要素**
– 各セルの色は、それぞれの項目間の相関係数を示します。赤い色は正の相関、青い色は負の相関を示しています。色が濃いほど関係性が強いことを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– このヒートマップでは、各WEIのデータ間でどの指標が相関関係を持つかがわかります。例えば、個人WEIの「身体状態」と「心理的ストレス」間には弱い相関があります（~0.42の青色）。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「総合WEI」と「個人WEI平均」は非常に高い相関（0.95）を示しています。また、「社会WEI（公平性・公正さ）」と「社会WEI（持続可能性と自治性）」も高い相関を示しています（0.98）。
– 「個人WEI（経済的余裕）」と「個人WEI（自由度と自治）」は低い相関（0.39）を示しており、一見関係が薄いと考えられます。
6. **直感的に感じ取れることとその影響**
– 高い相関を持つ指標間では、政策変更が一方に影響を与えた場合、他方にも大きな影響を及ぼす可能性があります。
– WEI指標間の強い正の相関に基づき、総合的な生活の質向上策が幅広い分野に効果をもたらすことが考えられます。
– 経済的余裕が他の心理的または社会的要素と劇的な相関を持たないことから、経済的支援だけでなく多角的なアプローチが必要とされる可能性があります。
このヒートマップからは、生活の質を向上させるために重要な指標が相互に関連していることがわかり、施策を多方面から考えることの重要性が示唆されます。
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:
## グラフ分析：
### 1. トレンド
この箱ひげ図では、特定のトレンド（上昇や下降、周期性）は直接示されていませんが、各カテゴリのWEIスコアの分布を示しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 「個人WEI (心理的ストレス)」および「社会WEI (共生・多様性・自由の保障)」に外れ値が見られます。
– 外れ値は、通常パフォーマンスの範囲外の状況やデータポイントを示しており、特定の個人や条件における異常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
– 各箱は四分位範囲を示し、中央値が太線で示されています。
– 箱の幅が広いほど、スコアのバラつきが大きいことを示します。
– 小さい箱はスコアの範囲が狭く、安定していることを示します。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 同一期間内で異なるカテゴリのWEIスコアを比較でき、例えば「総合WEI」が比較的一貫して高いスコアを持っているのに対し、「個人WEI (経済状態)」のスコアは低めであることがわかります。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 各カテゴリの中央値と四分位範囲を比較することで、相対的なバランスや各領域の強みと弱みを分析可能です。
– 「社会WEI (共生・多様性・自由の保障)」は、中央値が高く、比較的バラつきが少ないことが示されています。
### 6. 人間が直感的に感じることとビジネスや社会への影響
– 誰が見ても、総合的にバランスの取れたスコアがより安定したパフォーマンスを示すと感じるでしょう。
– 経済状態に関するWEIスコアが低い場合、それは個々の幸福度に影響を与える可能性があり、ビジネス戦略の再検討が必要かもしれません。
– 「心理的ストレス」や「自由度」と関連した外れ値は、特異なケースに注意を向け、対応策を考える必要があることを示唆しています。
これらの分析結果は、電力関連の政策やインフラ改善への重要なインプットを提供する可能性があります。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– PCAプロットでは、特定の時間的トレンドは示されませんが、第1主成分と第2主成分の間の分布を観察できます。データは第1主成分に沿って広く分散しており、多様性が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかのデータ点が他よりも離れて配置されており、これらは外れ値として分類できるかもしれません。特に第1主成分が正または負の大きな値をとっているデータ点は、異常な特性を持つ可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 各プロットは、データの特定の構成要素の主成分を示しています。第1主成分（寄与率0.77）が主要な分散を説明しており、第2主成分（寄与率0.07）も含めて全体の分布を理解するのに役立ちます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列データそのものは示されていませんが、異なる時点または条件における測定が相互にどう関係しているかを視覚化しようとしています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 第1主成分がデータの主要な分散源であるため、他の変数に対する強い影響力を持つ可能性があります。データは対角上に拡散しており、分布の偏りやパターンが見られます。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間が直感的に理解できることとして、特定のデータが一般的なトレンドから外れている場合、それが異常事象や特別な条件によるものと考えられます。ビジネスでは、これらの外れ値は特に注目すべきであり、突発的な変動の原因を追求する契機となります。
– 社会的にも、エネルギー消費のパターンが変化している場合、環境や政策の影響によるものと理解することができます。
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。
