📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データ分析結果
#### 1. **時系列推移**
– **総合WEIスコアのトレンド**:
– 7月初旬から中旬にかけて総合WEIスコアは顕著な上昇傾向を示しています。初日は0.62から始まり、徐々に0.87まで上昇しています。
– 特に7月6日以降のスコアが大幅に上昇し、0.85を超える高い値を維持しています。
– **個人WEI平均と社会WEI平均のトレンド**:
– 個人WEI平均も類似した傾向を示し、7月6日以降に顕著な増加があります。
– 社会WEI平均は7月6日頃から特に高く、7月7日にはピークを迎えています。
#### 2. **異常値**
– 平均的なスコア範囲外に出た異常値として、7月1日の総合WEIスコア0.62、また7月6日の0.86は注目に値します。
– 異常値の背景には天候の影響やエネルギー需要の急激な変化の可能性が考えられます。
#### 3. **季節性・トレンド・残差**
– **STL分解**を通じて、長期的に上昇するトレンドが確認でき、多くのスコアは一貫した季節的パターンを示しています。
– 残差成分からは、一部の日には特異な要因によるスコアの大きな変動があることが示唆されています。
#### 4. **項目間の相関**
– **相関ヒートマップ**分析では、個人と社会のWEIスコア間に強い相関関係が見られ、全体的な社会的安定性が個人の生活の質に影響を与えている可能性を示唆します。
– 個人の経済的余裕と健康状態のスコア間にも中程度の相関があり、経済安定性が健康への影響を及ぼしていることが考えられます。
#### 5. **データ分布**
– 箱ひげ図から、各WEIスコアのばらつきは比較的小さく、特に7月6日以降のデータは高い水準で安定しています。
– 外れ値は平均以上、特に7月初頭に集中して見られ、その後は相対的に少ない状況です。
#### 6. **主要な構成要素 (PCA)**
– PCAにおけるPC1は77%の寄与率を持ち、全体のスコア変動の大部分を説明しています。これは、個人と社会のWEIスコアが全体的な力学を支配していることを示しています。
– PC2の寄与率は非常に低く、7%のみであり、これは社会の持続可能性と個人の心理的ストレスが補助的な要因と捉えることができます。
### 総括
全体として、2025年7月の電力におけるWEIスコアは、個人と社会の相互作用および持続可能性を示しており、特異なイベントや政策変更がスコアの急変に寄与している可能性があります。エネルギー需給の急激な変化や社会的政策がこの期間におけるスコア上昇の主要要因であ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:
グラフの分析を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 実績（実顕AI）のデータポイント（青い円）は開始以降、0.8付近で安定しています。
– 予測データ（紫色線、緑色点等）は2026年7月にかけて変動しており、全体的に上昇を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データにおいて、目立った外れ値は観測されません。
– 異常値（黒い円）は矢印の中心付近にあり、実績の範囲内に収まっているようです。
3. **各プロットや要素**:
– 実績は青い円で、予測が様々な色の線や点で示されています。
– 各予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）は異なる線で表示され、ランダムフォレスト（ピンク色の線）が少し異なる動きを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測手法は異なる予測結果を示していますが、線形回帰と決定木は類似のトレンドを示しているようです。
– ランダムフォレストは少し独自の動きを持っており、より高めの予測を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測の間に大きなズレがなく、予測が実績の延長線上にある事で、モデルが実績をうまく反映している可能性があります。
6. **直感的洞察と影響**:
– 電力カテゴリのWEIスコアは、過去の実績を基にした各種予測が続いています。安定したスコアは、電力供給が予測可能で安定していることを示唆します。
– ビジネスや社会において、エネルギー供給の安定性は大変重要であり、この予測の精度も高ければ、計画的なリソース配分や需要予測が可能になるでしょう。
このグラフからは予測モデルの違いがわかり、来年にかけての電力供給の概観を把握するのに役立つでしょう。
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:
このグラフは、電力カテゴリにおける個人のWEI平均スコアの360日間の変動を示しています。それに基づいて以下の洞察を提供します：
1. **トレンド**:
– 左側のデータ（2025年）では、実績データ（青色）が密集しており、右側の（2026年）のデータで証明されていますが、実績はありません。明確なトレンドは観察されていません。
– 予測により、ランダムフォレスト回帰（紫色の線）が残りの期間に対して一定のパターンを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 複数の異常値（黒い円）が観測されていますが、それが継続的な上昇や下降に直接つながるわけではありません。
– 明確な急激な変動は観察されません。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青色は実績データを示し、紫色の線はランダムフォレスト回帰による予測を示します。
– グレーの帯が、予測のばらつきを示しており、標準偏差の3倍の範囲を意味します。
– 緑色のプロットは前年のデータを示していますが、比較的高い値で安定していることが見て取れます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 過去の実績と異常なデータポイントがあるが、他の予測手法（線形回帰、決定木回帰）はなく、ランダムフォレストのみ示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 明確な相関関係やパターンはこのグラフには観察されません。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 過去のデータは比較的安定しており、予測も大幅な変動を示すものではありません。
– ビジネスや社会への影響についても短期的には安定が期待されるが、不確実性を含む将来の変動に注意が必要です。
全体として、過去の実績データが安定しており、将来についても特定の予測モデルは変動の少ない結果を示しています。このデータを基に、計画や意思決定を行う際には、異常値を考慮しながら、他の外部要因もあわせて検討することが重要です。
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:
このグラフに関する分析を以下に示します。
1. **トレンド**:
– グラフ全体にわたる明確な上昇または下降トレンドはありません。データポイントは、期間の初めと終わりに分散しており、真ん中にはデータがない状態です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期（2025年）に青いプロットがありますが、異常値として黒い円で囲まれているデータもあります。これは、他のデータと比較して極端なスコアを示している可能性があります。
– 緑のデータポイント（前年度比較AI）は後半に集中的に表示されていますが、急激な変動は見受けられません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **青色の点**は実績データを示しており、リアルタイムで記録されたスコアを表しています。
– **赤い×印**は予測データを示していますが、視認可能なデータとしては存在しないです。
– **黒い円**は異常値を特定しています。
– **緑色の点**は前年のデータを表し、年度比較の目的で提供されていると解釈されます。
– 複数の回帰予測線がありますが、データのない時期（真ん中部分）では有効ではありません。
4. **時系列データの関係性**:
– 実績と前年のデータは別々の期間に集中しており、直接的な関係は視認できません。
– データ間の相関関係は図中には示されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと前年データの間には明確な相関関係は見られません。
– データが断続的に存在するため、分布はばらばらであると見なされます。
6. **直感的なインサイトと影響**:
– 電力カテゴリにおける実績データは異常値を含み、運用上のボトルネックや需要の急増を示している可能性があります。
– 社会やビジネスにおいては、異常値が示唆する問題に対する対策が求められます。また、前年度との比較により、パフォーマンスの向上や改善の必要性があることを直感的に感じるかもしれません。
– ビジネスにおける予測の不確実性や精度向上の重要性が示されています。
このグラフは、データの不連続性を考えると、詳細な洞察を得るためには追加の情報やデータが必要かもしれません。
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:
グラフを分析すると、以下の視覚的な特徴とそこから得られる洞察があります。
1. トレンド:
– 過去の実績（青色の点）は高めの安定したWEIスコアを示していますが、予測されている未来の日付ではスコアが区別できません。
2. 外れ値や急激な変動:
– グラフの始まりに「異常値」として示される大きな黒い円があり、それが特有の高いスコアを示しています。
– WEIスコア自体は期間を通じて大きな変動がなく安定しています。
3. 各プロットや要素の意味:
– 実績（青色の点）は過去のデータを示し、予測（紫、ピンク色の線）は将来のスコアの推定を示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、AIによる予測の精度の指標となります。
4. 複数の時系列データの関係性:
– 青と紫/ピンクの予測ラインの近接性は、過去のパフォーマンスが将来の予測に近いことを示唆しています。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 時系列の中で一定の相関性があるように見え、異常値や外れ値があっても全体のWEIスコアの傾向には大きく影響していないように見えます。
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:
– このデータは電力関連ビジネスにおける経済的余裕を示唆しており、過去と将来の予測が一致しているため、ビジネスの計画に対して信頼感を与える要素です。
– 安定性は通常、投資や長期的な資金計画のために重要であり、予測が既存の実績と整合していることは、リスクの低減に寄与します。
このグラフから得られる洞察は、電力企業に対しての信頼性が高い経済的余裕の確保を示しており、事業の継続性と成長の可能性が高いことを示唆しています。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 時系列データは全体的に二つの異なる期間に分かれています。最初の期間（初期数日）はデータ点が緊密に集中しており、その後の期間にはデータが新たに現れています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータセットには、非常に緊密なデータ集中が見られますが、いくつかの外れ値が存在します。特に最初の期間にズームインすると、外れ値が「異常値」として示されています。
3. **各プロットや要素**
– **実績（実績AI）：** 青色の点で示されており、初期に集中しています。
– **予測データ：** Xマークや異なる色の線（紫、緑など）が予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の結果を示しています。
– **範囲：** 灰色のエリアが予測の不確かさを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる予測モデルによる線形回帰や非線形回帰のデータが重ねられており、それぞれの方法の予測能力や信頼性を比較することができます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 最初の期間ではデータがきわめて集中している一方、その後のデータは異なるモデルの予測により評価され、予測間の不確かさが示されています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 初期のデータの集中と外れ値は、急激な変化や予測不能な要素が存在する可能性を示唆しています。
– 予測範囲の不確かさは、将来的な健康状態の評価における難易度を表しており、予測モデルの洗練が必要とされることを示します。
– 社会的には、個人の健康管理や予測の不確実性に対する注意が求められ、データ駆動型の意思決定の必要性を強調します。
このグラフは、個人の健康状態を電力使用のような要因と結びつけ、予測モデルの信頼性や改善の余地を探るための重要なツールであることを示しています。
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:
## グラフ分析および洞察
### 1. トレンド
– **周期性とトレンド**: グラフのデータは365日間に渡るものであるが、プロットは特定の期間に集中しており、連続したデータが存在しないため、明確なトレンドや周期性は見受けられません。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 初期のデータには「異常値」として示されたデータ点があるため、これらが何らかの問題（例えばデータ収集のエラーや予期しない出来事）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
– **実績と比較**: 青のデータポイントは「実績」であり、緑のポイントは「前年の比較」を示します。早期のデータと後期のデータとの違いを視覚的に示しています。
– **予測手法の違い**: 複数の予測手法が使用されており、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰とそれぞれ異なる手法の予測結果を比較することができる点が特徴的です。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– データポイントの間に横断的な比較可能な関係性が見られないため、各手法の予測得点と実績および昨年のデータの差異が直ちには視覚的に明示されていません。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 分布は各予測手法によって異なる範囲で推移しており、特に「異常値」に対しては異なる反応を示しています。
### 6. 人間が直感的に感じるであろうこと、および影響
– **感情的なインパクト**: 突然の異常値や予測モデル間の変動は、分析対象者に対してストレス要因として捉えられるかもしれません。
– **ビジネス・社会的影響**: 電力カテゴリにおける心理的ストレス指標としての位置づけから、労働環境や業務負荷の調整に役立つ可能性があります。ストレス管理が適切になされることで、業務効率改善や離職率の低下が期待されるかもしれません。
全体的に、このグラフは短期間における多様な変動要因を捉えており、予測の精度向上や異常値の要因分析が今後の改善点として挙げられます。
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
– **初期トレンド**: グラフの左側にある青いプロット（実績AI）と、その後の緑色のプロット（昨年の比較AI）から、特定の時期に急激な変化が見られるわけではない。
– **期間内の変化**: 線形での変化というよりは、特定のスコア範囲内にプロットが集中している。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 青いプロットの一部に黒丸で囲まれた部分は異常値を示しており、特定の期間に異常が発生したことを示唆している。
– **急激な変動**: 線形回帰とランダムフォレストの予測における急激な変動は見られないが、全体としての大きな揺れはない。
### 3. 各プロットや要素
– **色と形の意味**: 青いドットは過去の実データであり、緑のドットは昨年の比較データ。紫と灰色のラインは予測データで、モデルの不確かさ範囲を示している。
### 4. 複数の時系列データの関係
– **比較と予測モデル**: 昨年の実績（緑色）と現在の予測（紫色）が重なることなく、独立してプロットされていることが特徴。ランダムフォレストと線形回帰が用いられているが、大きな差異や交差は見られない。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **相関関係**: 特別な相関関係が明らかには見られない。異常値の存在が、特定時期の外部要因によるものか確認が必要。
### 6. 人間の直感と影響
– **直感的な印象**: 初期値が比較的一定で、その後も値が安定していることから、システムやモデルの予測が信頼性を持っていると感じる。
– **社会およびビジネスへの影響**: 電力業界におけるWEI（自由度と自治）が安定していることは、供給の安定性や効率性を示している。未来の予測がかたよることなく保たれている場合、長期的に持続可能なエネルギー管理が可能。
これらの分析から、電力に関する自由度や自治が安定した傾向にあると推測でき、今後のエネルギー計画においては、システム効率の維持と異常時への対処が重要であることが示唆されます。
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:
1. **トレンド**
– グラフの左側（2025年中ごろまで）は、`実績`のデータがある時期で、一定のスコア範囲内に収まっています。この期間、特に大きな変動は見られません。
– 2026年には前年度（比較AI）のデータが表示されていますが、スコアが安定してやや高い位置に見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– `実績`データには外れ値がいくつかあり、それらは黒い円で示されています。特に大きく乖離したスコアは見られませんが、複数の予測手法による推測が示されています。
– 極端に変わったデータポイントはなく、全体的に安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点が実績データを示し、緑の点が前年のデータです。
– 大きな黒い円は異常値を示しており、監視が必要です。
– 複数の線（紫、ピンク）は異なる予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の結果を示しており、これによって予測範囲の信頼性を評価できます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データ（青）と前年データ（緑）の間で、スコアに大きな乖離は見られず安定しています。
– 異なる予測手法の線はほぼ重なっており、予測が一致していることを示します。これは、高い予測精度が期待できることを意味します。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体的に高スコアを維持しているように見え、分布が一様であることがわかります。
6. **直感的な反応とビジネス・社会への影響**
– 高いスコアと安定性は、電力供給における公平性・公正さが順調に保たれていることを示唆します。
– 社会的には、信頼性のある電力供給が続くことが期待され、人々が安心してサービスを利用できることに繋がるでしょう。
– 予測ツールが安定しているため、将来の計画策定においても安心して進めることができるでしょう。この安定性はビジネス戦略にも好影響を与えるはずです。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– **上昇トレンド**は見られず、データが最初と最後の日付の間に急激に区切られた状態です。
– 初期のデータは、0.8から1.0の範囲に密集しています。
– 後半の日付でも0.8付近に密集していますが、少しばらつきがあります。
2. **外れ値や急激な変動**
– **外れ値**として、最初の日付のデータが少しばらついて見えますが、特に際立った急激な変動はありません。
– 比較的安定したパターンが見られます。
3. **要素の意味**
– **青色の点**は実績データを示し、**緑色の点**は前年度と比較するためのものです。
– **紫色、ピンク色、灰色の線**はそれぞれ異なる予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）に基づいた予測を示しており、短期間のみで適用されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– **実績データ**に対して予測されるデータは、初めは高く評価されがちですが、その後、予測の範囲は縮小して現実的な値に収束しています。
– 初期と後期のデータ群の**予測の違い**を見ることで、モデルによる評価と実際のデータとの整合性が確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データポイントが初めの間に密集している一方で、予測の中央値が時間の経過とともに落ち着いているように見えます。
– 相関が見られるかどうかについては明確ではありませんが、全体的なスコアは比較的一貫性があります。
6. **直感的な感覚と影響**
– **持続可能性と自治性のスコア**は安定しており、変化が少ないため、安心感を与えます。
– **ビジネスや社会的影響**として、電力供給の持続可能性が高いと見なされ、信頼性のあるシステムとして認識されやすくなります。
このグラフは電力供給の安定性を示すものであり、予測手法が複数用いられていることで、異なる視点からの評価が可能である点が強みだと感じられます。
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**
– 初期（左側）では、実績データ（青）が1に近い高いスコアを示しており、その後若干の変動が見られます。終盤（右側）では、前年のデータ（緑）が現れていますが、一般的に0.7-0.8範囲内に収まっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左側に一つの異常値（黒丸）が見られます。これは実績データにおける通常のパターンからの逸脱を示しています。
– 中央の予定スコア（紫の線とピンクのライン）においては、ランダムフォレスト予測と線形回帰予測が設定されていますが、急激な変動は特に見られません。
3. **各プロットや要素**
– 青いプロットは実績データを示しており、多くは1.0に近い高いスコアを持っています。
– 緑色のプロットは前年のデータを示し、スコアは0.7から0.8に集中しています。
– 紫とピンクの線は予測データを示していますが、それぞれ異なる手法（線形回帰、ランダムフォレスト）を表しています。
4. **時系列データの関係性**
– 実績データと前年データの間には、時間が進むにつれて若干スコアが低下するような関係があります。
– 予測データは、実績データを基に安定したスコアを予想しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと前年データには、明確な相関は見られないものの、全体的な分布としてスコアが高い状況が維持されています。
6. **直感やビジネス・社会への影響**
– 人間が直感的に感じるのは、初期の高スコアの安定性と、その後のデータの若干の低下傾向かもしれません。
– 社会基盤や教育機会に対するポジティブな影響は、実績データの高スコアにより示唆されている可能性がありますが、持続可能な改善を目指すためには、このスコアを維持あるいは向上させる政策が必要です。
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:
## グラフ分析
### 1. トレンド
– **初期トレンド (2025/07/01 – 2025/12/31)**:
– 最初の数カ月間に、`WEIスコア`はやや高い値で変動していますが、急激な上昇や下降は見られません。
– 実績と予測が比較的近い位置に存在します。
– **中盤から後半のトレンド (2026/01/01 – 2026/07/01)**:
– WEIスコアが低下した傾向にあり、その後安定しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**:
– 初期のグラフの左側に異常値が見られます。これらの点は実績値とは大きく異なります。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **実績（青い点）**:
– 実際に観測されたWEIスコアを示しています。
– **予測（赤い×と線）**:
– 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が描かれています。
– 線形回帰よりもランダムフォレストの方が実績値に近い予測をしています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 初期から中盤にかけて実績と予測のズレが顕著ですが、後半になると関係性が見づらくなっています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **実績と予測の相関**:
– 初期に実績と予測が近い部分もありますが、ランダムフォレスト回帰の方が全体的に実績に近い傾向です。
### 6. 直感的な感想や社会的影響
– **直感**:
– 初期の実績と予測のズレは、予測モデルの精度やデータの偏りによる可能性があります。
– 後半にかけての安定した低いスコアは、社会的な改善を必要とする状況を示唆しているかもしれません。
– **ビジネスや社会への影響**:
– `WEIスコア`の低下が続くと、共生・多様性・自由の保障に関する進捗が滞る可能性があり、関係者の対応が求められるでしょう。
– 異常値が示唆する不安定性により、電力部門における政策やプログラムの見直しが必要かもしれません。
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、提供された電力カテゴリに関する総合WEIスコアの時系列ヒートマップから得られる分析です：
1. **トレンド:**
– 日時軸を見て、特定の時間帯で色の変化（スコアの変動）が観察されます。特に、時間帯ごとに色の濃淡が変わることから、時間帯に応じてスコアに差があることが示唆されます。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 一部の箇所で急激に色が変化しており、特に7月6日、16時台は他の時間と比べて明るい黄色（高いスコア）が目立ちます。これは、特定の時間帯での急激なスコア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:**
– 色の濃淡はスコアの大きさ（低から高へ）を示しています。紫に近い色が低スコア、黄色に近づくほど高スコアを意味します。時間帯ごとに色が変わることで、日ごとのスコアの変動を示しています。
4. **複数の時系列データの関係:**
– 特定の時間帯で同様の色の濃淡が見られることから、これらの時間帯で共通した変動パターンがあったと考えられます。これは、電力消費のピークや谷に関連している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 一定の時間帯において、継続的に高いスコアが観察される部分があり、これは電力使用のピーク時間帯を示唆します。日中の特定の時間に顕著な高スコアが存在し、その後に減少傾向にあるため、日常的な使用パターンが反映されている可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響:**
– ヒートマップを見た際、人間は時間帯による消費のピーク時間を直感的に識別できます。特に高スコアが集中する時間帯は、節電施策や効率的な電力配分の検討対象となるかもしれません。ビジネスや社会においては、電力使用の効率化、新エネルギー資源の投入計画、需要予測の改善などに繋がる具体的な意思決定のヒントを与えるでしょう。
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:
このヒートマップは、個人のWEI（平均スコア）についての時系列データを示しています。以下の点について詳しく分析します。
1. **トレンド**:
– 全体的に見ると、一部の時間帯において色の変化が周期的に現れているように見受けられます。特に、深夜（19時〜23時あたり）には色が濃く、朝方や早い時間（7時〜8時）に近づくと色が明るくなるトレンドがあるようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 16時における2025年7月6日の急激な変化が目立ちます。この日は特にWEIスコアが突出しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃さは、おそらくWEIスコアの高低を示しており、紫色から黄色にかけて濃くなるとスコアが高いと推測されます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 日時ごとの変化パターンが示されており、異なる時間帯のエネルギー消費の特徴や傾向が浮かび上がりますが、詳細なデータは特定の色の変化に基づいているため、単独のデータセットとしての関係性を主に示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の日付（例えば2025-07-06）の特定の時間帯で急激にスコアが上昇した背景には、何らかのイベントが発生した可能性があります。これにより時間帯ごとの相関や特徴が示唆されます。
6. **直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– 見る人は、夜間よりも日中にスコアがより高くなることから、電力の消費量やエネルギー効率が時間とともに変わることを直感的に理解できるでしょう。この情報は、エネルギー管理を効率化し、ピーク時の使用を抑えるための戦略立案に役立ちます。
このヒートマップは、時間帯別や日別にエネルギー消費の変動を視覚的に把握するのに有用で、エネルギー最適化における一助となり得ます。
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**
– ヒートマップの色彩は時間帯ごとに変化しており、特に夕方から夜にかけて（19時から23時）、色が濃く、低いスコアを示しています。
– 日中時間帯（8時から16時ごろ）は、日付が進むにつれて色が明るくなり、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**
– 19時の時間帯には非常に低いスコア（濃い紫色）が観察され、この時間帯のスコアは他の時間帯と比べて特異です。
– 8時と16時の時間帯では、スコア用いることが上昇しているのがわかりますが、急激な変動は観察されません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃さはスコアの低さを示し、明るい色は高いスコアを表しています。
– スコアの変化がある時間ほど、連続して白または非常に薄い色が広がる傾向があります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時間帯別にスコアが異なり、一日の中でスコアが変動する様子を観察できるため、日中のスコア改善傾向が把握されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 時間帯が進むにつれてスコアが低下する傾向があり、特に19時以降に顕著です。
6. **人間が直感的に感じることやビジネス、社会への影響**
– このグラフから、エネルギー消費が夜間に増え、スコアが低下する可能性が考えられます。高い電力需要が供給に対して逼迫しているかもしれません。
– 日中のスコア上昇は、再生可能エネルギーの利用増加や低負荷時間帯での効率向上によるものかもしれません。これらは持続可能性に寄与するポジティブな指標です。
このグラフから得られる洞察としては、時間帯別のエネルギー消費パターンの違いを理解するための貴重なデータであり、エネルギー効率化や需要管理に向けた施策の考案に役立つ可能性があります。
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:
この相関ヒートマップについて以下の点を分析します。
1. **トレンド:**
– ヒートマップ自体は特定の「トレンド」を示すものではありませんが、全体的に赤色が多いことから、多くの項目間で正の相関が高いことを示しています。これは、電力に関連する項目の動きが一致しやすいということを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 相関での外れ値については、青系の色が目立つ部分で、特に「個人WEI（経済的余裕）」と「個人WEI（自由度と自治）」の間の相関が非常に低い（0.39）ことが目を引きます。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 各セルの色は、各組み合わせの項目間の相関係数を表しています。1に近いほど正の強い相関、逆に-1に近いほど負の強い相関を示します。0に近いと相関がほぼないことを示します。
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」の間の相関が高い（0.95、0.97）。これにより、個人や社会の要素が総合WEIに大きく影響を与えていることが示唆されます。
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）」の間の相関が非常に高い（0.98）ことから、これらの要素が密接に連動していることが分かります。
6. **人間が直感的に感じるであろうことや影響:**
– 多くの項目が相互に強い正の相関を持っているため、電力関連の変化が個人や社会の複数の要素に広く影響を与えている可能性が高いです。これは、電力供給問題が社会全体に悪影響を引き起こす可能性があることを示唆しています。
– ビジネスや社会の意思決定者は、特定の要素（例えば、経済的余裕や自治性）を強化することで、他の関連要素に対するポジティブな波及効果を期待できるかもしれません。
このヒートマップを基に、電力に関連する制度や政策の調整が、広範にわたる影響を考慮して行われるべきであるという洞察が得られます。
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:
この箱ひげ図の分析を行います。
1. **トレンド**:
– 各カテゴリは個別に判定されていますが、全体的に高いスコアで安定しているものもある一方、バラつきのあるカテゴリも存在します。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「個人WEI（心理的ストレス）」や「社会WEI（生命基盤・教育機会）」では外れ値が見受けられます。これはこれらのカテゴリに異常なデータポイントがあることを示しています。
3. **プロットや要素の意味**:
– 箱ひげ図の箱はスコアの第1四分位数から第3四分位数を示し、中央の線は中央値を示しています。
– 箱が長いものは変動が大きいことを示し、短いものはデータが比較的安定していることを示します。
4. **複数の時系列データ関係**:
– 時系列データというよりはカテゴリ間の比較を行っています。異なるカテゴリ同士でのパフォーマンスの比較が可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 分布においてスコアが高いカテゴリと低いカテゴリの差が明確で、一部のカテゴリはバラつきが少なく、他は大きくばらついていることが分かります。
– 例えば、「総合WEI」はバラつきが少なく、「社会WEI（生命基盤・教育機会）」はバラつきが大きいです。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間が直感的に感じることは、個別のWEI指標における不安定性や変動性です。特に心理的ストレスや教育機会は政策や改善の余地があると考えられるでしょう。
– ビジネスや社会への影響としては、安定したカテゴリの強化と、不安定なカテゴリの改善が経済的成長や社会的な公平性に寄与する可能性があります。
この分析を通じて、各カテゴリ特有の特徴や、それに基づく改善のアプローチを考えることができるでしょう。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
このグラフは主成分分析（PCA）に基づく散布図で、主成分1と主成分2を示しています。特定の時間順序や明確なトレンド（上昇、下降、横ばい）は見えませんが、データポイントが主に第1主成分の正側に分布していることがわかります。
### 2. 外れ値や急激な変動
グラフの左下（第1主成分が-0.5付近）と最上部（第2主成分が0.1付近）に異なる分布のデータポイントがあります。これは外れ値の可能性があり、特別なケースや異常が存在することを示唆します。
### 3. 各プロットや要素の意味
各点は個々のデータサンプルを表しており、第1主成分と第2主成分によって特徴付けられます。第1主成分がデータの大部分を説明しており（寄与率: 0.77）、全体的に重要な特徴を捕捉しているようです。
### 4. 複数の時系列データの関係性
具体的な時系列データとして表現されていないため、このグラフ単体で時間的関係を直接把握することは難しいです。
### 5. 相関関係や分布の特徴
第1主成分での広いスプレッドが見られるため、データはこの方向に多様性がありますが、第2主成分はあまり寄与していないことから、縦方向のスプレッドは限定的です。
### 6. 直感的な洞察とビジネスや社会への影響
1. **直感的な認識**:
– 第1主成分に対して広がりが大きいが、第2主成分での広がりは小さいため、第1主成分が電力利用の重要な特徴を捕捉していると感じられるでしょう。
2. **ビジネスへの影響**:
– 主成分分析により、電力使用パターン内での変動要因が特定されるため、効率的なエネルギー管理や節電策を立てるために役立つでしょう。
3. **社会への影響**:
– エネルギー消費の異常なパターンの早期発見が可能となることで、無駄なエネルギー使用の削減や環境負荷の軽減が期待できます。
このPCAの結果をもとに、異常検知や運用の改善を行うことで、さらに効率的な電力供給が可能になるでしょう。
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。