📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 分析結果：
#### 時系列推移：
– **総合WEIスコア**：全体的なトレンドとしては、初期に若干の乱高下が見られるが、後半にかけて安定して高い水準を保っています。具体的には、7月6日前後で急激な上昇が見られます。
– **個人WEI平均**：スムーズな上昇傾向があり、特に7月6日以降は高い水準で安定しています。
– **社会WEI平均**：7月6日から急激な上昇が観察され、その後高水準を維持しています。
#### 異常値：
– 弱いスコア（特定の日付のスコアが低い値を示した場合）が初期（7月1日-5日）に頻出し、7月6日に顕著な改善が見られます。この変化は、社会および個人要素の強化が原因と言えます。例えば、**社会の持続可能性**と**公正性**、そして**個人の経済的余裕**などの改善が影響している可能性があります。
#### 季節性・トレンド・残差：
– **トレンド**：7月6日以降は全ての評価項目で高い水準にトレンドが見られます。
– **季節性**：このデータセットには明確な季節性パターンは観察されていません。
– **残差**：特に大きなブレは見受けられず、基本的なトレンドを補強する動きです。
#### 項目間の相関：
– 相関ヒートマップから、**社会の公平性・公正さ**と**持続可能性**が強い相関を持っており、これが全体的なスコア上昇を支えていることを示唆しています。また、**個人の経済的余裕**と**心理的ストレス**には相反する関係が観察されます。
#### データ分布：
– 箱ひげ図から、初期にばらつきが見られるが、スコアが高まるにつれてデータのばらつきが少なくなり、中央値も上昇しているように見受けられます。
#### 主要な構成要素 (PCA)：
– **PC1**が76%の高い寄与率を持ち、すなわち、主たる構成要素はWIスコアの大部分に寄与している。この要素が社会の変動に大きく影響していることが見て取れます。**PC2**は寄与率が低いため、補助的な役割を果たしていると考えられます。
### 結論：
全般的に、7月初旬はスコアに不安定さや低下が観察されましたが、7月6日を境に個人と社会の要素が改善、特に**持続可能性**と**公正さ**の向上が全体のWEIスコア上昇に貢献しました。また、**個人の経済的余裕**の改善もストレスの減少に寄与していると考えられます。このことから、具体的な社会プログラムの導入や政策の転換が考えられ、電力供給や関連インフラの向上が要因として推測されます。
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、提供されたグラフから得られる視覚的特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青いプロット）は、全体として0.6から0.8の範囲で地密な変動を示しており、明確な上昇または下降のトレンドは見られません。
– 予測データ（異なる手法による）は、線形回帰は横ばいの傾向、決定木回帰はやや低めで安定、ランダムフォレスト回帰は徐々に上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データには、特に目立つ外れ値はありませんが、比較的狭い範囲内での変動が確認できます。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– プロットの青色は実績値を示し、囲みは異常値への注目を示しています。
– 予測の不確かさ範囲がグレーで描かれていますが、過去の実績データはその範囲内にあります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測モデルは実績データの変動に対して各々のアプローチで将来の値を推測していますが、大きな偏差は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは狭い範囲に密集しており、ある程度の安定を示唆しています。
6. **直感的な洞察およびビジネス・社会への影響**:
– このグラフから直感的に感じられるのは、実績データの安定性です。このことは、電力消費が過去30日間で大きな変動を示していない可能性を示唆します。ビジネスや社会においては、供給側にとって安定した需要が予測されるため、計画を立てやすい状況と言えるでしょう。
– 将来の予測が実績に沿った結果となりやすい場合、供給の最適化や資源管理においてメリットが生じます。
このような分析に基づいて、リソースの効率的な配分や長期的な需給計画を立てることが可能です。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 実績AI（青いプロット）は期間中、約0.6から0.8の範囲で推移しています。大きな上昇や下降のトレンドは見られず、全体を通して横ばいの動きです。
– 予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）では、線形回帰が下位のスコアを、ランダムフォレストが上位のスコアを予測しており、それぞれのモデルで差があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 明らかな外れ値は見当たりませんが、プロットに丸い黒のアウトラインがついたものが幾つか識別されています。これらは異常値と判断されたものです。
3. **プロットや要素の意味**
– 青いプロットが実績データを示しています。
– 灰色の部分は予測の不確かさ範囲を示しており、モデルの予測にある程度の不確実性が伴うことを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる予測手法が複数描かれており、それらがどの程度実績値に近いかが比較可能です。
– ランダムフォレスト回帰は他の予測方法に比べて高い予測値を出しています。
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、予測と実績の間の乖離を確認することができます。
6. **直感的な感覚とビジネス/社会への影響**
– 人間が直感的に感じるのは、異常値があるものの、全体として安定的に推移しているという印象です。
– 電力消費や効率管理において、予測と実績が一致することが重要であり、各モデルの予測精度の違いが業務の効率性に影響を与える可能性があります。
このような分析を基にして予測モデルの選択や改善が行われ、効率的な電力管理が期待されます。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 実績（青い点）は、全体的に0.7から0.85の間で横ばい状態を示しています。大きな上昇や下降は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青い点で囲まれた円がいくつかあり、これらは外れ値を示しています。これらは散布された点の中で、既存のデータポイントから外れた位置にあることを示します。
3. **各プロットや要素**
– 青い点: 実績のデータポイント。
– 紫の線: ランダムフォレスト回帰による予測。0.95付近で一定しています。
– 水色の線: 決定木回帰による予測。0.9の位置にいます。
– 予測の信頼区間（グレーの範囲）が実績と一部重なるため、実績が予測に近づく可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係**
– 実績は予測よりも下の値にあり、予測される改善には時間がかかる可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 散布された実績点は大きく二つの集まりに分かれ、多少の変動を伴いながらも相対的に近い位置にいます。
6. **人間の直感的な理解と影響**
– 現在の実績が予測よりも低い位置にあるため、直感的に実際のパフォーマンスが期待を下回っていると感じられます。
– ビジネスや社会への影響として、予測通りに改善するための施策や対応が必要になる可能性があります。また、予測が正確でない場合は、予測モデルの再評価も検討すべきです。
このグラフは、電力のパフォーマンスモニタリングに関連する可能性がありますので、持続的な評価と調整が重要です。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 過去の実績データ（青いプロット）は比較的一貫した範囲で横ばいしています。
– 予測データ（赤いバツ印）は上昇傾向を示しており、特に予測期間の中盤から終盤にかけて安定した高い水準に達しています。
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（黒い円で囲まれた点）、これは異常な状況かデータの誤りを示している可能性があります。
– 予測の範囲は比較的狭く、一部の外れ値が影響しているようです。
3. **プロットや要素の意味**
– 青いプロットは過去の実績データを示し、実績データの精度や変動幅を見るのに役立ちます。
– 赤いバツ印は予測されたデータを示し、将来的な動向を把握するのに重要です。
– 予測の不確かさ範囲（グレーの影）は、予測モデルがどの程度の不確実性を持っているかを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測データが実績データと異なるトレンドを示しているため、過去のデータを基にした予測の改善が必要かもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの分布は比較的均一であり、詳細な分析にはより広範なデータセットが必要です。
6. **直感的なインサイトと影響**
– 実績データの安定性と予測データの上昇は、電力消費における経済的余裕の増加を示唆しています。これは、電力需要の増加と、それに伴うインフラ整備の必要性を示唆している可能性があります。
– また、安定した予測データは信頼性のある管理と計画が可能であることを示唆していますが、外れ値への対策が重要です。
この分析により、電力分野における経済的余裕の変動を予測し、計画を立てる際の参考にできるでしょう。
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:
このグラフについて、以下のように分析できます。
1. **トレンド**:
– 初期の実績データ（青色プロット）は、比較的横ばいで安定しています。
– 予測データ（ピンク色の線）は、8月以降に向けて上昇トレンドを示しています。線形回帰や決定木回帰の予測は上方を向いており、ランダムフォレスト回帰は横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の一部データポイントは、明らかに外れ値として黒い丸で強調されています。
– 実績データは、比較的一貫性があるものの、一部のテータは標準偏差を超えて変動しています。
3. **各プロットや要素**:
– 青いプロットは実績データを示し、黒い丸は外れ値を示しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさの範囲を示しており、少なくとも初期段階ではデータ範囲に収まっています。
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は時間が進むにつれて乖離していくことが予測されています。特に予測が上昇している反面、実績は横ばいであることが顕著です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データには小さいが有意な変動がありますが、大部分は狭い範囲内にあります。
– 予測と実績の相関は初期は高いものの、将来的には乖離が大きくなる可能性があります。
6. **直感的に感じることやビジネスへの影響**:
– 実績と予測の乖離から、運用上または予測モデルの見直しが必要と感じるかもしれません。
– 予測が上昇傾向にあるため、今後の健康状態の改善や効率の向上が見込めるかもしれません。
– 外れ値の存在は、特定のイベントや異常に対応する必要性を示唆しています。
全体として、データの安定性を維持しつつ、予測モデルの精度を高めるための調整が重要となるでしょう。
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（青のプロット）**：最初の期間で一定の増加傾向が見られます。この後、WEIスコアはやや安定します。
– **予測データ**：
– 緑色と水色の線（線形回帰や決定木回帰）は一貫した水平線を示し、安定したスコアを予測しています。
– 紫色の線（ランダムフォレスト回帰）はスコアの上昇を示した後に横ばいになっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– グレーの円で囲まれたプロットが外れ値として示されています。一定の期間で観測されたデータの中でも特に珍しい値です。
3. **各プロットや要素**
– **青のプロット（実績）**：個々のWEIスコアを示しています。
– **グレーの背景**：予測の不確かさ範囲を示しています。この範囲はやや広く、予測モデル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**
– 線形回帰と決定木回帰が示す予測は、どちらもスコアの安定性を示唆しています。
– ランダムフォレスト回帰の予測は、初期の上昇の傾向に応じてスコアが上がることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期のデータからの増加傾向は、ストレス要因が時間とともに高まる可能性を示唆しています。
6. **直感とビジネス・社会への影響**
– WEIスコアの増加傾向は、心理的ストレスが増加する兆候であり、これは電力業界の労働者や関係者にとっての大きな問題かもしれません。
– このデータを基に、早期介入やストレス管理の施策を検討することが重要です。特に、ランダムフォレストによる予測が正しければ、さらなるストレスレベルの増加に直面する可能性があります。
全体として、このグラフは心理的ストレスの増加に関する重要な洞察を提供し、適切な対策の検討に役立つ情報を含んでいます。
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:
このグラフを分析すると、以下の特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**：
– 実績データは比較的一定の範囲内で変動しており、明確な上昇や下降トレンドは見られません。
– 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）は、異なる方法による予測にもかかわらず、概ね横ばいのトレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**：
– 実績データにいくつかの外れ値が存在しますが、全体としては予測範囲の中に収まっています。
3. **各プロットや要素**：
– 青い点：実績データを示し、観察されたWEIスコア。
– 赤い「X」：予測される値。
– 黒い円：外れ値として識別された点。
– グレーの範囲：予測の不確かさを示す範囲。
4. **複数の時系列データがある場合の関係性**：
– 予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）ごとの予測があり、それぞれ微妙に異なるが、最終的な傾向は一致しています。
5. **相関関係や分布の特徴**：
– 実績データは0.6〜0.8の間で集中しています。予測も同範囲で行われており、全体的に一定の安定性を示しています。
6. **直感的な洞察と影響**：
– 一般的に、電力カテゴリにおけるWEIスコアは安定しており、予測モデルも一致した見解を示しているため、現段階で大きなリスクはないと考えられます。しかし、外れ値の出現は異常が発生した可能性を示唆しているため、継続的な監視が必要です。
– ビジネスや社会的には、この安定したトレンドが続くことで、電力供給の予測可能性と信頼性が向上するでしょう。これは投資判断や政策決定において安心材料となります。
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:
### 分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青色）は、最初はやや上昇していたが、その後横ばいの傾向が観察されます。
– 期間の後半にはデータがなく、ここから予測値に移行しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月の最初の週にいくつかの点が異常値マーク（黒い円）として示されています。これが、他のデータポイントと比較してとりわけ低い値です。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットが実際の測定値を示し、黒い円は外れ値を示しています。
– 紫色の線はそれぞれ異なる予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の予測を示しており、期間の後半ではこれらの予測に依存しています。
– グレーのシェーディングが不確かさの範囲を表していますが、予測期間には適用されていないようです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データは横に広がる予測データへとシームレスに移行していますが、予測値はどのモデルも似通っています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の上昇を除けば、実績データのWEIスコアは0.6から0.8の範囲で横ばいしています。
– モデルの予測が実績に基づき安定していることを反映して、ランダムフォレストや決定木による予測もほぼ同じ範囲にあります。
6. **直感的な洞察と社会的影響**
– 一般的に、WEIスコアが0.8に向かって安定しているという事実は社会的な公平性・公正さの向上を暗示します。
– 初期の外れ値は一時的な問題またはデータ上の異常であり、全体のトレンドにはそれほど影響を与えていないようです。
– ビジネスや政策決定においては、この安定した予測と実績に基づいて戦略を立てることができるでしょう。特に予測が安定しているため、長期的な計画策定が容易になる可能性があります。
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:
このグラフの分析を行います。
1. **トレンド**:
– 実績のWEIスコアはほぼ横ばいで、一貫して高いスコア（約0.8～1.0）を維持しています。
– 予測値も安定しており、特にランダムフォレスト回帰による予測が最高値に近づいています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ上のプロットには一貫性があり、目立った外れ値は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績値を示し、非常に集中しており高い精度を示しています。
– 予測値は様々なモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）で表され、ランダムフォレスト回帰の予測が特に正確です。
– グレーの帯は、予測の不確実性を示しており、この範囲内に実績値が収まっています。
4. **時系列データの関係性**:
– モデル間の予測値に大きな違いは見られず、実績値とよく一致しています。これにより、モデルの信頼性が確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 相関関係は非常に高いと考えられ、予測値が実績値に正確に沿っています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 社会WEIスコアが高いことは、持続可能性と自治性が良好であることを示しています。
– ビジネスにおいては、安定した電力供給が継続可能であることを示唆し、投資や計画に安心感を与えます。
– 社会的にも持続可能なエネルギー政策を支える有力なデータとして機能します。
このグラフは、予測と実績の一貫性を見事に示しており、モデルの信頼性が非常に高いことを視覚的に確認することができます。
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:
このグラフの分析から以下の洞察を得ることができます。
1. **トレンド**:
– 実績データのWEIスコアは全体的に0.8前後で安定しており、大きな変動は見られません。
– 予測データ（特にランダムフォレスト回帰）も一貫して0.95前後を示しています。
2. **外れ値と急激な変動**:
– 1月上旬に低いWEIスコアが見られ、これは外れ値として特定されています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実際の実績AIによるデータを示しています。明るいグレーの範囲は、予測の不確かさを示し、実際のデータがこの範囲内に位置していることが多いです。
– 赤いバツ印は予測AIによるデータで、予測の傾向を見ることができます。
– 異常値が黒い円で示されており、注意が必要です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数の予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が使用されていますが、予測は安定しており、大きなズレはありません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データは非常に高い相関を示し、一貫した分布が見られます。
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**:
– WEIスコアが安定しており、教育機会や社会基盤において電力カテゴリが順調な状況を示唆しています。
– 外れ値が存在しますが、全体の傾向に大きく影響していないため、一時的な要因と理解されます。
– 予測の信頼性が高く、将来的な計画や意思決定をサポートするための有力なツールとして機能します。
このような安定したスコアは、政策決定者やビジネスリーダーにとって、長期的な戦略の計画における安心感を提供する可能性があります。
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:
このグラフを分析すると、以下の洞察を得られます。
1. **トレンド**
– 実績（青色）は、期間の前半で0.6から0.8付近を中心に横ばいの動きを示しているようです。
– 後半については、予測データのみが存在しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青色の円で示された外れ値がいくつか見られ、これは前半部分に集中しています。
– 外れ値が複数あり、データのばらつきが指摘される点です。
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、太い黒円で囲まれたプロットは外れ値を示しています。
– 予測モデルは、線形回帰（青）、決定木回帰（緑）、ランダムフォレスト回帰（紫）で示されています。
– 不確かさ範囲（灰色）が前半部分に表示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データは序盤の変動が多いのに対して、予測は全体的に安定しているように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データのばらつきと予測の安定性からは、実績が多様で予測段階でより安定を求めている可能性があります。
6. **人間が直感的に感じること、および影響**
– 人間は実績の不安定さと予測の安定感のコントラストを感じ取るでしょう。
– 経営者や政策決定者にとって、現在のデータのばらつきは課題である一方、予測が正確であれば戦略構築において安心感を与える可能性があります。
– 社会WEIスコアの改善が、組織の持続可能性や多様性の促進に寄与することが期待されるため、このトレンドは注目に値します。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– **時間帯ごとの違い**：特定の時間帯（例：16時から19時）におけるスコアの変化が顕著です。初期（7月1日〜5日）は低めのスコアが見られますが、7月6日以降に高くなる傾向があります。
– **期間の推移**：最初の1週間と後半の1週間で色の分布が異なり、後半に近づくにつれより高いスコアが増えていることが分かります。
2. **外れ値や急激な変動**
– **7月6日頃の16時台**に突発的に非常に高いスコアが観測されています（黄色）が、この時間帯の前後のスコアは低いです。これは一時的なピークや異常と考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**
– **色の濃淡**：色が濃いほどスコアが高く、薄いほど低いことを示しています。
– **密度**：時間帯によってスコアの密度が異なり、特に17時以降での変化が顕著です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時間帯ごとのスコアが相互に関連しており、特定の時間にスコアが急激に変動する場合、それ以外の時間帯では比較的安定しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 16時以降の時間帯でのスコアの分布は、他の時間帯と異なり、高スコアの頻度が高いです。これにより、その時間帯に特定の活動が集中している可能性があります。
6. **直感的な感じとビジネスや社会への影響**
– **ピーク時間の特定**：夕方の時間帯（特に16時以降）が高い活動を示しており、エネルギー需要のピークがその時間帯にあることを示唆しています。これは、電力供給計画を練る上での重要な指標となります。
– **異常検知の必要性**：7月6日のような突発的なピークを把握するために、異常検知の仕組みを導入することが考えられます。これにより、突発的な高負荷に対する対策が可能になります。
この分析は、エネルギー管理や需給の最適化に役立ち、特に需要が高まる時間帯の詳細な計画に貢献します。
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:
この時系列ヒートマップについての分析を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 16時を中心に、青から緑にかけて日ごとに色が変化しており、徐々に値が上昇するトレンドが見られる。
– 7時や8時の時間帯では、全体的に色の変化が少なく、比較的安定した値を示している。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025-07-06の19時や2025-07-09の16時には黄色の強い色があり、これらは他の時間帯に比べて突然の上昇を示唆している。
3. **各プロットや要素**:
– シェードの色が濃い紫から黄色に変わることで、WEI値の変化が示されている。黄色に近づくほど、高いWEI値を示している。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 横軸が日時、縦軸が時刻を示す二次元配列で、各時間帯の変動を一目で把握できる構造になっている。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時刻が進むにつれて全体的に色が黄緑から緑に移行しており、一部の時間帯で急な変動が観察される。
– 時間帯ごとの変動から見ると、特定の時間帯で電力消費に変動がある可能性が示唆される。
6. **直感的な感じと影響**:
– ユーザーは特定の時間帯における急激な変動に注目し、これが電力消費のピーク時と考えることができる。
– ビジネス面では、このデータを基に電力使用の効率化や、ピーク時のショート防止の施策を検討することが可能。
このヒートマップは、電力使用のトレンドと特異な変動を視覚的に捉える助けとなり、エネルギー管理の最適化に役立てることができます。
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:
以下は、この電力カテゴリの社会WEI平均スコア時系列ヒートマップに関する分析です。
1. **トレンド**：
– 各時間帯のスコアに周期的な変化が見られます。たとえば、深夜から早朝（23時から8時）の時間帯で、スコアが比較的安定して低いことが観察されます。
– 日中の特定の時間帯、15時から17時のスコアが、期間の後半になるにつれて高くなる傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**：
– 7月6日の23時、7月7日の15時から19時までの時間帯に急激なスコアのピークが見られます。この期間中、特に電力使用に大きな変動があった可能性があります。
3. **要素の意味**：
– 色の濃淡はスコアの高低を示しており、明るい色（黄色）は高スコア、濃い紫は低スコアを示しています。
4. **複数の時系列データ関係性**：
– ある日のスコアが他の日のスコアに影響を及ぼしているかは明確ではありませんが、特定の時間帯におけるパターンの一貫性が観察されます。
5. **相関関係や分布の特徴**：
– スコアの最も高い時間帯は、主に夕方から夜にかけて（15時から23時）であり、電力使用がピークを迎えやすい時間帯と一致する可能性があります。
6. **直感的な洞察**：
– ヒートマップは、特定の時間帯に電力消費が集中していることを示しており、電力会社がピーク時の需要管理を考慮する必要性を直感的に感じることができます。
– ビジネスや社会的には、電力使用パターンの理解により、エネルギー効率化戦略の策定やコスト削減が期待されます。
全体として、このヒートマップからは、電力使用のピーク時間帯やその変動パターンを把握するのに役立つ洞察が得られます。電力供給の安定性を確保するための戦略的計画が重要です。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– ヒートマップ自体は期間にわたるトレンドを示していませんが、相関の強さを色で示しています。赤い部分が濃いほど、項目間の相関が強いことを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– ヒートマップに外れ値や急激な変動は示されていませんが、色の濃淡から見て、特定の項目同士に強い関連が存在します。
3. **各プロットや要素**
– 各セルの色合いは相関の度合いを示しています。赤は強い正の相関、青は負の相関、白に近い色は相関がほとんどないことを表します。
– 例えば、「個人WEI平均」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」は高い相関（0.92）を持ち、両者は互いに関連性があることを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 複数の時系列データはここでは取り扱っていませんが、全体的なWEIと特定の項目の高い相関関係を見ることができます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「総合WEI」はすべての項目と高い相関を持っていますが、特に「個人WEI平均」「社会WEI（公平性・公正さ）」と非常に高い相関を示しています。
– 「個人WEI（自由度と自治）」は他の項目と比較して相関が低い傾向にあるようです。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 高い相関を持つ項目は、同時に改善や悪化が現れる可能性が高く、戦略的な施策を立てる際にこれを考慮することが重要です。
– ビジネスや政策の場では、「個人WEI平均」と「社会WEI（公平性・公正さ）」の相関を考慮し、全体的な福利と個人の幸福度を同時に向上させる取り組みが有効と考えられます。また、「個人WEI（経済的余裕）」と「個人WEI（健康状態）」の相関が低いことから、これらを個別に対策する必要があるかもしれません。
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:
以下は提供された箱ひげ図から得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– 各WEIタイプに対して30日間のデータを比較していますが、グラフから明確なトレンド（上昇、下降、周期性など）は示されていません。これは単一の時点でのデータの分布を示しているためです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「個人WEI（経済状況）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の精神）」で外れ値が観察されます。これらは他のデータと比較して異常な値として扱われるべきです。
3. **各プロットや要素**:
– 箱ひげ図はデータの中央値（箱内の線）、四分位範囲（箱の上下）、そして範囲（ひげの端）と外れ値を示しています。
– 色で異なるカテゴリーが示されている可能性がありますが、具体的な意味は明示されていません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– このグラフでは、異なるWEIタイプの分布を比較していますが、時系列データの関係性は示されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各WEIタイプの中央値や範囲が異なるため、個々のスコアのばらつきに違いがあります。
– 「社会WEI（共生・多様性・自由の精神）」の分布は狭く、これはデータが中央に集中している可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 視覚的に観察すると、WEIタイプによってデータの一貫性や安定性が異なることがわかります。例えば、「個人WEI（心理的ストレス）」はより広い範囲を持つため、ストレスレベルには個人差が大きいことが示唆されます。
– ビジネスや社会において、特に外れ値や範囲が広いWEIタイプに対しては、改善や介入が必要な領域を示している可能性があります。たとえば、経済状況や心理的ストレスに対する支援策が検討されるべきです。
これらの洞察を基に、関連する分野や状況に応じた適切な対策を講じることができます。
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、電力カテゴリにおけるWEI構成要素の主成分分析（PCA）を示しています。以下に、視覚的特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– データは、横軸（第1主成分）に沿って広がりを持っていますが、明確な上昇や下降のトレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左下の領域にあるデータポイントは他のデータから離れており、外れ値として考えられます。
– データ全体が広範囲に分布しており、急激な変動は特に見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 横軸の第1主成分は全体的なデータのばらつき（76%の寄与率）を表し、データの主要な特徴を捉えています。
– 縦軸の第2主成分は追加の変動を説明しています（寄与率8%）。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数の時系列データの関係を直接示しているわけではありませんが、データポイントのクラスターが見られ、その中で類似点を持つデータが存在する可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分に沿って右側に点が集中しているエリアが見られ、そこにはデータの密度が高いことが示されています。
– 相関関係というよりは、データクラスタリングの傾向が認められます。
6. **直感的なインサイトとビジネスや社会への影響**:
– 特定の主成分に最も影響を与える要素を理解することで、電力カテゴリにおける重要な変数を特定できます。
– 外れ値の存在やデータのクラスタリングは、検討すべき特定の条件や異常値に関連する可能性があります。
– 主成分分析の成果を利用して、効率的なエネルギーマネジメントやリソース配分の改善に寄与する戦略を構築できます。
この分析を元に、特定の変数の影響力を見極め、ビジネス上の意思決定やパフォーマンスの改善に役立てることができるでしょう。
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。
