📊 データ分析（GPT-4.1による）
**分析結果: WEIスコアの時系列推移**
1. **時系列推移とトレンド**
– 総合WEI、個人WEI平均、社会WEI平均は、全体として上昇傾向が見られます。特に、2025年7月6日頃からの急上昇が顕著であり、これは個人と社会の各項目が共に大きく向上したことが反映されています。
– 個人及び社会の全項目が相対的に高いスコアに達することで、総合WEIも上昇傾向にあります。
2. **異常値の検出とその背景**
– 異常値は、データの初期（特に2025年7月1日）と試料が急上昇する前段階（7月6日前後）のいくつかのポイントで発生しています。
– 特に、7月6日のスコア0.86と7月7日のスコア0.91が突出しています。これは社会基盤の向上や、社会的公平性の増加、経済的持続可能性が主に影響している可能性があります。
3. **STL分解から分かる季節性とトレンド**
– 長期的なトレンドは全体として上昇しており、季節性の変動は大きくないことから、急激な外部要因（政策変化、経済刺激など）が背景にあることが考えられます。
– 残差成分は小さな変動を示していますが、基本的な構造に影響を与えるほどではありません。
4. **項目間の相関**
– 個人WEIの中で、「経済的余裕」と「健康状態」、および「心理的ストレス」との間に比較的強い相関が見られ、この関係が全体のWEIを駆動している可能性があります。
– 社会WEIの項目では、「持続可能性と自治性」と「公平性・公正さ」、「社会基盤・教育機会」との相関が特に高い。これは、サステイナブルな社会政策が公正な社会実現に寄与している可能性を示唆します。
5. **データ分布の観察（箱ひげ図）**
– 各WEIスコアにおいて、特に大きな外れ値は散見されませんが、スコアのばらつきは個人の「心理的ストレス」と社会の「共生・多様性・自由の保障」で特に見られる。これはこれらの項目での不安定な要素がある可能性を示唆しています。
– 中央値は全体的に安定しており、スコアの上昇トレンドに一貫性があります。
6. **PCAによる主要な構成要素の寄与分析**
– PC1の寄与率が0.77と高く、このコンポーネントがデータの大部分の変動を占めていることを示しています。これは、主要な共通因子（例えば、個人の経済状況や社会インフラの改善）が総合WEIに大きく寄与している可能性があります。
– PC2の寄与率は0.08と低いですが、残りの多様性や細かい変化を補完しています。
**結論と考察:**
全体としてWEIの推移は安定しており、着実な上昇が確認されます。特定の時期（7月の第2週頃）に顕著な上昇があり、その背景には社会的、経済的政策の影響が大きいと考えられます。異常値や急激な上昇は比較的制御しやすい要素で構成されており、持続的な改善が可能な状況にあります。
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:
### 視覚的特徴と洞察:
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は、最初の数か月間で0.6から0.8の範囲で安定しています。
– その後、データポイントは途切れ、続いて予測データ（赤い点）は表示されませんが、異常値として表記されています。
– 過去のデータ（緑の点）は一貫して高く、0.8から1の範囲です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値とされるデータは黒の輪郭で囲われた点として表現され、実績値の中に現れています。
– 予測の枠から外れた範囲が設定されていますが、これには実績データの外れ値が該当する可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– グラフには複数の予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）がありますが、これらは特定のモデルに基づいた予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと昨年度データの間にはギャップがあり、実績データが常に昨年度データに追いついていない様子があります。
– これにより、昨年度に比べて実績が劣っている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データには、予測データが対応する部分が見られませんが、異常値のある期間で特に分布がばらついていることが伺えます。
– 全体的に、過去のデータと実績データの間には推移の乖離が見られます。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響**:
– 人間は、過去のパフォーマンスと比較した場合、実績が目標に届いていないと感じるかもしれません。
– この不一致は、企業が設定した目標に達するための戦略の再評価を示唆している可能性があります。
– また、異常値の管理と予測精度の向上が必要であると考えられます。信頼性のある予測と実績のギャップを埋めることが、今後の経営戦略において重要となるでしょう。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**:
– グラフの初期から中盤（2025年7月から2025年11月）は、WEIスコアが横ばいで、比較的安定しています。
– その後、2025年11月以降のデータはなく、過去のデータとの比較が行われるのみです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値として示されている点がいくつかあり、特に初期データにおいて注目されます。
– これらの異常値は、予測モデルと比較して大きく外れている可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績で示され、実際のWEIスコアを表しています。
– 箱ひげ図（灰色）は、予測の不確かさ範囲を示していますが、予測値が無いため、比較困難です。
– 緑の点は前年のデータで、過去との比較が一部可能です。
– 紫、ピンクの線は異なる回帰モデルによる予測で、実データの範囲外であるため、現在の傾向を描写しているのみです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 現在のデータは過去の実績に基づくものが中心で、予測と実績の直接的な関係はこのグラフでは見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データの分布は、初期に集中しており、期間中の大きな変動は見られません。
– 異常なデータポイントは存在するものの、全体としては安定しているように見えます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間の直感からは、過去のデータが非常に安定していることが認識されます。ただし、未来の予測可能性に関しては不明瞭な状態です。
– データの静的表示により、現在の運営状態は堅実であると感じられますが、将来的な計画を立てるための情報が不足しています。
– ビジネスや社会への影響としては、過去の実績を基にした計画の構築が主となり、不確実性への対応が求められるでしょう。
このグラフから得られる洞察は、過去のデータをどのように活用し、将来への計画をどのように策定するかに焦点が当たります。特に、予測モデルの補完が不可欠であることが示唆されます。
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:
## グラフの分析と洞察
### 1. トレンド
– **実績データ（青の丸）：** 短い期間内で0.8からほぼ1.0まで上昇しています。増加傾向がはっきりしていますが、期間が短いです。
– **予測データ（異なる方法）：** 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰が示されていますが、それぞれが異なったパターンを描いています。特にランダムフォレスト回帰（紫色）は急上昇ではなく、安定的なトレンドを示しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値（黒丸）**: 実績データにおいて、他のデータポイントから乖離しています。
– **急激な変動**: 実績データではグラフの初期段階で顕著な上昇がありますが、その後が無いため、変動が継続しているかは分かりません。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **色と形：**
– 青丸：実績値
– 赤×：予測値（特定の時点での推測）
– 軽い緑：前年比のデータ
– 紫の線と緑の範囲：予測の不確かさと異なる回帰モデル
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実績値と予測値がしばしばずれている点が観察されます。特に外れ値の影響がある可能性があります。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 明確な周期性やテンポラルなパターンは見られませんが、上昇トレンドが強調されています。分布としては、初期と終盤の実績データが極端に違うように描かれるため、季節性や他の要因を考慮する必要があります。
### 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
– **直感的な印象：** 電力カテゴリにおいて、データが急激に良くなっている印象を受けます。
– **ビジネスへの影響：** 上昇トレンドが続く場合は、電力供給やその効率化の取り組みにおいてポジティブな結果を連想させます。
– **社会への影響：** 電力の安定供給は社会の安定に寄与するため、上昇トレンドは良好と見られます。ただし、外れ値が示すリスクも考慮する必要があります。
グラフは未来の予測において様々な不確実性を抱えているため、モデル間の複数の結果を基にしたリスク評価が重要となります。
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:
## グラフ分析
1. **トレンド**:
– **実績データ (青い点):** 初期には高いスコアで開始し、その後も安定しています。
– **予測データ:** 初期の高いスコアからの下降トレンドが、予測の範囲で見られます。特に「線形回帰」と「決定木回帰」とは異なり、「ランダムフォレスト回帰」では一貫した下降が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 建て幅にかけてばらつきが見られ、特に統計的異常値（黒丸）はほとんどありません。
– 半年間のデータのばらつきが比較的小さいですが、異常値が初期に存在しています。
3. **各プロットや要素の示す意味**:
– **実績 (青い点):** 現在の経済的余裕を示す実績データ。
– **予測 (赤いバツ):** 将来の経済余裕の予測を示すデータ。
– **異常値 (黒丸):** モデルが検出した異常なデータ点。
– **昨年の比較 (薄緑):** 昨年のデータと比較したもので、現在の点から推測されます。
– **予測の不確かさ範囲 (灰色):** 予測精度の範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– **実績と予測:** 実績は安定した傾向を維持していますが、予測では異なるモデルによるスコアのばらつきが見られます。ランダムフォレストの予測が他のモデルと異なり、より低いことが特徴的です。
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、将来の不確実さがありますが、実績の安定を背景に比較的信頼性が高いと考えます。
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**:
– **安全性:** 初期からの安定した実績は、経済的余裕に対する安定感を示します。
– **未来の不安:** 予測される下降トレンドは、今後の電力や環境政策に対する注意を示唆します。
– **ビジネスへの影響:** 安定した実績と将来の下降予測は、新しい技術や政策の実施が求められることを示しています。特に予測モデル間のばらつきは、どのモデルに基づいてアクションを取るべきかの再考を検討する必要があります。
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:
このグラフは、個人の健康状態（WEI）の時系列データを示しています。以下に、視覚的特徴とそこから得られる洞察を述べます。
1. トレンド
– データは初期には観測され、その後予測値が続く形になっています。
– グラフ全体の期間を通して目立ったトレンド（上昇や下降）はあまり見られませんが、予測された値がある一定の範囲に集まっています。
2. 外れ値や急激な変動
– 初期の実績データには黒い点で示された異常値が存在しています。
– 異常値を除けば、実績データは比較的一定しています。
3. 各プロットや要素の意味
– 青い点が実績データ、緑の点が前年データを表しています。
– 紫やピンクの線は、異なる予測手法の線形回帰や決定木、ランダムフォレストを表し、さまざまな予測手法が使用されています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさ、または変動範囲（σ/3）を示します。
4. 複数の時系列データの関係性
– 実績データは異常値が目立ちますが、予測データはより安定しているようです。
– 異なる予測手法は類似した結果を示していますが、個々のモデルによる予測にわずかな違いがあります。
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目立った相関関係は示されていません。
– 予測データは概ね安定しており、特定の範囲内に収まる傾向があります。
6. 直感的に感じること、ビジネスや社会への影響
– 予測は安定しているため、長期的には健康状態が維持される可能性が高いです。
– ビジネスや医療分野では、この予測モデルを使って個人の健康管理や改善する取り組みが進められるかもしれません。
– 異常値の検出は、さらなる調査や対策が必要であることを示しています。
この分析は、健康管理の計画や質の向上に役立つ可能性があります。
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:
## グラフの分析と洞察
### 1. トレンド
– **鋭いトレンドの変化**: 最初の部分では、実績データ（青）が横ばいでほとんど変動がない一方で、予測データがいくつかのモデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）によって表示されています。これらの予測は急速に上昇しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値の存在**: 初期の期間には、異常値とされるプロットが黒い円で示されています。
– **急激な変動**: 一部の予測データが急激に上昇する様子が見られ、特にランダムフォレストによる予測が高い不確実性を示します。
### 3. 各プロットや要素
– **色と形の意味**:
– 青色は実績、赤色の×は予測値を示しています。
– 予測値には3つのモデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）が使われており、それぞれ異なる傾向を持っています。
– 緑色は前年実績を示し、時系列での比較が視覚化されています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– **異なる予測モデルの関係性**: 予測モデル間での乖離が観察でき、高精度な予測を行うためにはどのモデルが最適かを探る必要があります。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **実績と予測の相関性**: 実績と現在の予測が直接的な関連性を持つかは不明ですが、予測値のいくつかは外れ値からの影響を受けている可能性があります。
### 6. 直感的な感想とビジネス・社会への影響
– **直感的な感想**: 実際のストレスが予測された急激な上昇を追随しない可能性があり、ストレス管理施策が必要と感じます。
– **ビジネスへの影響**: 予測データが示すストレス上昇は、従業員の生産性や会社の業績にネガティブな影響を及ぼす可能性があります。対策として、心理的ストレス管理プログラムの導入や、予測精度の向上を目指す技術開発が求められます。
このグラフは、予測の不確実性を強調し、さらにその結果としての行動を考える必要があることを示しています。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 初期の時期では、実際のデータ（青い点）は比較的一定で、0.8から0.9の範囲に収まっています。
– 期間が進むと、特に予測データ（緑の点）は一定の範囲で安定しており、大きな変動は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかの異常値（黒の円で囲まれた点）が見受けられますが、それらは全体としてのトレンドから大きく外れているわけではありません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データであり、実際の観測値を示しています。
– 緑の点は前年のデータを示し、安定した傾向を示唆しています。
– 紫、ピンクの線はさまざまな予測モデルを表現しており、これらの多くが実績データにフィットしています。
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は、全体として一致しているように見えます。特に、ランダムフォレストと決定木回帰の予測は、実績データに良くフィットしていることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 分布は狭い範囲に集中しており、0.8から0.9の間で密集しています。相関関係も強く、予測データと実績データは密接に関連していることが示唆されます。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– このグラフは、電力に関連する「自由度と自治」に関するスコアが時間とともに安定し、信頼性があることを示しています。これはビジネスにおいて長期的計画の立てやすさを示唆し、持続可能な戦略の構築を支援する可能性があります。
– 異常値が少ないことから、システムやプロセスが予測可能で安定していると判断できます。これは運用上のリスクを低減し、効率的な運営が可能であることを示します。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフは二つの明確な期間に分かれています。最初の期間（およそ2025年7月-9月）は比較的安定しており、WEIスコアは0.8以上を示しています。次の期間（2026年3月以降）は若干のばらつきがありますが、0.7以上で維持されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値としてマークされたデータ点は2025年中に見られ、異常値として認識されています。しかし、2026年になると異常値は観察されません。
3. **プロットや要素の意味**
– 青い点が実績を示し、赤い「×」が予測されたスコアです。これらのプロットのサイズはデータの重要度や偏差を表している可能性があります。紫やピンクの線は異なる予測モデルの結果を表示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、実績を比較するデータポイントとして示されています。それらの元のデータ範囲を超えた予測値は、特に後半の時系列で互いに多少異なる挙動を示している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– スコアの分布は全体的に高いですが、しばしば予測された範囲の外れ値も示されています。これらの外れ値は、システムの不安定さや予測アルゴリズムの改善が必要な領域を示唆するかもしれません。
6. **直感的な感覚とビジネスへの洞察**
– 初期の高い安定したスコアは、電力に関連した公平性や公正さが効果的に機能していることを示唆します。一方で予測のばらつきは改善の余地があることを示しています。特に、2036年初頭のスコアの不安定さは、潜在的な問題を示しており、これにより電力部門全体の信頼性が問われる可能性があります。このようなデータのばらつきは、長期的な計画や投資決定に影響を及ぼすでしょう。
全体として、このグラフは、電力分野における公平性や公正さの現状を把握し、将来の改善を図るための有用な指標となることが示されています。長期的な改善のためには、異常値や予測のばらつきに注目して、モデリング精度の向上が求められます。
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:
このグラフは、電力カテゴリーにおける社会WEI（持続可能性と自治性）のスコアを360日間にわたり評価したものです。以下に、視覚的な特徴とそこから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**
– スコアは初期（2025年7月頃）で非常に高く開始し、その後、長期間にわたってデータが提供されていないようです。次に、2026年6月頃にまた高いスコアが記録されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフの左部分で異常値がプロットされています（黒い円で示されています）。これはデータの精度や観測対象の変動が大きい可能性を示唆しています。
3. **各プロットの意味**
– 実績（青色）は、時間が経つにつれて記録されなくなり、代わりに予測や比較データが示されています。
– 各予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は異なる色で表現され、予測範囲も示されていますが、詳細な予測値はほとんど記録されていないように見えます。
4. **時系列データの関係性**
– 各手法による予測がデータセットの端の期間に集中し、比較データ（前年度）が右端に配置されています。これにより、昨年度のデータと今年度のデータの比較が意図されていることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– スコアの分布は、期間の初期と末尾に高いスコアで集中し、それ以外の期間についてはデータが不足しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– このスコアが環境や社会に及ぼす影響力が確認されており、電力セクターの持続可能性の重要性を浮き彫りにしています。
– 初期の高いスコアや最終段階でのデータは、持続可能な取り組みが一定の状況で成功したことを示唆する一方、中間期間におけるデータ不在は継続的なパフォーマンスの追跡と報告の課題を感じさせます。これにより、持続可能な戦略の改善が求められる可能性があります。
このグラフは、持続可能性の測定とその予測の精度向上が電力業界における課題であり、今後の取り組みに向けた強化が必要であることを示しているかもしれません。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 全体としては、初期には比較的高いスコアでスタートし、後半はやや低下する傾向があります。最初の部分では急激な上昇が見られ、その後安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期にいくつか異常値として示されるプロットがあります。これらは、モデルが予測した範囲外の値である可能性が高いです。
– 特に、異常値は他のデータポイントよりも低いスコアで位置しています。
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ており、モデルの予測と実際の結果の違いを視覚的に確認することができます。
– 緑色のプロットは前年のデータで、比較対象として使用されるものであり、現在のWEIスコアの推移を理解するのに役立ちます。
– グラフに示される予測値は、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰など複数のモデルに基づいています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値と前年の値の間には一定の違いがあります。これは、時間経過と共にスコアが変化していることを示します。
– 予測モデルごとのデータが密に表示されていますが、これらの違いは予測手法ごとの精度やバラツキを反映している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと前年データの比較により、電力カテゴリのWEIスコアが過去に比べてどう変化しているかを分析することができます。
– 予測値の範囲外にある実績値も確認でき、モデルの精度向上が可能な部分を示唆しています。
6. **直感的な印象とビジネスや社会への影響**
– 人間が直感的に感じることとして、予測と実績の乖離に注目することで、モデルの改善が必要であることが理解できます。
– 電力などのインフラストラクチャは社会基盤において重要であり、このスコアは地域の教育機会や社会の持続可能性に直接影響を与える可能性があります。予測精度の向上により、より正確な資源配分や計画が可能となります。
全体的に、このグラフは電力の社会インパクトを評価するための重要な指標を提供しており、予測モデルのさらなる改善が社会の全体的なパフォーマンス向上に寄与することが理解できます。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 初期のデータ（青いプロット）は、概ね0.6から0.8の範囲で密集しています。これは一定の安定した状態を示しています。
– 途中でスコアが急激に上昇して1.0に達する部分がありますが、この上昇は一時的である可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 最初の時期に、スコアの急激な上昇が見られますが、その後スコアはまた低下しており、外れ値として考えられるかもしれません。
– 異常値としてマークされたデータ（黒い円）もありますが、全体のトレンドにはあまり影響していないようです。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実績データを示し、安定したスコアを示しています。
– ピンクの線（ランダムフォレスト回帰）は、予測の変動を示しており、一時期高スコアを達成する可能性を示唆していますが、その後も予測は安定していません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値と予測値（特にピンクのランダムフォレスト回帰）の間には一時的に一致する部分もありますが、長期的な安定性には欠けています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは0.6から0.8の範囲に集中しています。予測データは上振れする傾向がありますが、この変動がどの程度現実的であるかは考慮が必要です。
6. **直感的な洞察と影響**
– 実績の安定性は高いと考えられますが、予測データが示す変動は不安定性を含んでいるため、注意が必要です。
– ビジネスや社会的には、短期的な変動よりも長期的な安定性が求められる分野であるため、予測の信頼性向上が課題となるでしょう。
このような分析結果は、電力業界における多様性や共生の実現に向けた施策の計画や改善に貢献する可能性があります。長期的な視野でのデータ分析が、持続可能な社会構築の鍵となるでしょう。
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:
1. **トレンド**:
– ヒートマップからは日別・時間別の変化が視覚化されています。
– 色が濃い部分（紫）から明るい部分（黄緑、黄色）への変化が見られ、時間帯によってWEIスコアが上昇するトレンドがあります。
– 毎日ほぼ同じ時間にスコアが高くなっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 時間帯によって急激なスコアの変動が確認できます。特に、16-19時の間で急激な変動がある箇所があります。
– 19時台の最初のスコアは他と比べて異常に低く（濃い紫）、異常値の可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡はWEIスコアの高さを示しています。紫が低く黄色が高いことを意味しています。
– 特定の時間帯におけるスコアの変動が視覚化されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各時間帯のスコア変動が日をまたいで似たパターンを示しており、周期的な傾向があることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 日中から夕方にかけてスコアが高くなる傾向が見られます。
– スコアが上昇する時間帯と活動時間帯の相関が考えられます。
6. **直感的な感じやビジネスへの影響**:
– ヒートマップから、人々の活動が増える夕方から夜にかけて電力消費が増加している印象が得られます。
– この傾向は、電力需要のピーク時間帯の予測や管理に活用できる可能性があります。
– ビジネス面では、電力の需要予測に基づく適切な供給計画の立案が必要です。また、異常値が示すポイントを分析することで、効率的なエネルギー利用ができるかもしれません。
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:
以下の視覚的な特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**
– ヒートマップは時間帯（時間別）および日別に色合いが変化しており、全般的な動向を示しています。特定の時間帯では徐々に色が変わっており、例えば早朝（7時-8時）の色調が濃い紫から緑色へと移り変わる日時があります。これは電力使用量に変化があることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特定の時間帯、特定の日において急激な色の変化（例：紫から黄色）があります。これらは外れ値や急激な使用量の変動を示しており、異常なイベントや消費の急増を示唆します。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**
– 色の濃淡は電力消費の強度や平均スコアを表しており、紫は低いスコア、緑から黄色は高いスコアを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる時間帯で類似のパターンが見られることから、一定の周期性や規則性が見受けられます。これは時間帯ごとの社会活動やビジネス運用の一貫性を反映しているかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 消費パターンにおける相関は特定の時間帯で顕著です。例えば、日中と夕方に高い色合い（緑から黄色）が出現し、その背景には一般的な活動の増加があると考えられます。
6. **直感的に感じることとビジネスや社会への影響**
– 人々はこのグラフを見て、電力消費が特定の時間に集中していることを直感的に理解するでしょう。これは、ピーク使用時間を意識した電力管理や効率的なリソース割り当てに役立ちます。ビジネスにおいては、負荷時間を避けることでコスト削減や効率的なエネルギー利用が実現可能です。
このヒートマップはエネルギーの使用パターンを視覚化し、効率化や最適化のためのインサイトを提供する重要なツールです。
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:
このヒートマップには、以下のような特徴と洞察があります。
1. **トレンド**:
– 全体として、8時から16時にかけて色が徐々に黄色に変わり、スコアが上昇していることがわかります。これは時間帯が進むにつれて、社会WEIスコアが高くなる傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 19時と23時では、特に7月5日から7月6日にかけて急激にスコアが上昇しています。この点は外れ値として注目され、特別なイベントや条件の変化を示唆しているかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の違いはスコアの大小を示しています。濃い色（パープル系）は低スコア、明るい色（黄色）は高スコアを示しています。
– ヒートマップで色が明るくなるのは、対象の社会活動や電力の使用が進む時間帯において、良好なスコアを示していることを意味します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 特に19時以降、急激にスコアが上がる点が注目されます。そこに統一的なパターンが見られるため、特定の時間帯に要因が集中している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯別に色の変化を比較することで、午前より午後の方が高いスコアが出やすい傾向が見て取れます。
6. **人間が直感的に感じることとビジネス・社会への影響**:
– スコアが変動する時間帯（特に16時以降）は、社会的な活動が活発になる夕方の時間帯に一致していることから、電力消費や社会活動に合わせてWEIスコアが上昇する様子が示されています。
– 高スコアが示す時間帯に関連する活動や要素を特定することで、効率的なエネルギー利用方法や社会インフラの改善策を導き出す可能性があります。
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から得られる洞察を以下に示します。
1. **トレンド**:
– ヒートマップ自体は時間的なトレンドを示すものではありませんが、相関性からトレンドのヒントを得ることができます。高い相関がある項目間では、類似したトレンドがある可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 相関値自体に直接外れ値や急激な変動は含まれていませんが、異常に低い相関は予想外の関係性を示すことがあります。「個人WEI（自由度と自治）」と他の項目の相関が比較的低い点が注目です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色が濃いほど相関が強いことを示します。赤は正の相関、青は負の相関、白はほとんど相関がないことを意味します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– このグラフでは、強い相関がある項目同士は似たような動きをする傾向があります。「個人WEI平均」と「総合WEI」の間の高い相関（0.96）は、これらが互いに強く影響し合っている可能性を示します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「総合WEI」と「社会WEI平均」や「個人WEI平均」といった要素間には強い正の相関が見られます。これは個々の要素が総合的な評価に強く影響を与えていることを示唆しています。
– 「個人WEI（健康状態）」と他の要素の相関は比較的低いことが目立ち、独立した要因として扱われる可能性があります。
6. **直感的洞察と影響**:
– 人々は「公正性・公正さ」や「経済的余裕」が他の指標にどう影響しているかを直感的に理解することができます。強い相関は、これらがクリティカルな要素として機能していることを示しています。
– ビジネスや政策立案においては、「公正性・公正さ」や「共同性・多様性」が高い価値を持つことが示されており、これらの要素に注力することで他の社会評価も向上する可能性があります。
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:
以下の分析を提供します。
1. **トレンド**
– 各カテゴリの分布は明確なトレンドを示していないため、上昇や下降といったトレンドは見受けられません。全体的にスコアは高めで安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「個人WEI（経済余裕）」や「社会WEI（共生、多様性、自由の尊重）」には外れ値が見られます。これらは特定の期間や条件で異常な値を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 箱ひげ図は各WEIタイプの分布を示しており、中央値、第一四分位数、第三四分位数、範囲を視覚化しています。色の違いは各タイプの識別を助けています。
4. **複数の時系列データ**
– 時系列データとしては具体的な相互関係が示されていないが、各カテゴリ間の比較は可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各WEIタイプの分布はややばらつきがあるものの、標準的な範囲で安定しているようです。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 多くのWEIスコアが高い安定値を維持しており、全般的に好ましい状態にあると考えられます。外れ値の存在は、特定の要因が影響している可能性があるため、注意を要します。
– これらのデータは、エネルギー政策の改善や持続可能性の観点から、どの分野に注力するべきかを示す指標になり得ます。外れ値が出る要因を分析することで、効率的なリソース配分が可能になるでしょう。
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:
このグラフは、主成分分析（PCA）による電力関連データの可視化結果です。以下に視覚的特徴とそこから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 明確な上昇や下降の傾向は見られませんが、第1主成分の正の範囲に密集したデータ点が見られます。これは第1主成分がデータの変動を強く説明していることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 第1主成分が負の値であるデータ点は比較的少なく、一部離れた位置に点在しています。これらは外れ値と考えられるかもしれません。
3. **プロットの意味**:
– 各点は1つのデータサンプルを表しており、第1主成分の寄与率が77%と高いことから、主に横軸での変動が重要であることが示されています。
4. **時系列データの関係性**:
– 時系列の情報は直接示されていませんが、全体のフォーメーションから1年間のデータにおいて一定のパターンや群れがあることが推測されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 点の多くが第1主成分の正の側に集まっているため、この成分がデータの主要な変動要因を示していると考えられますが、分布は均一ではなく、グループ化されている可能性があります。
6. **人間の直感と社会的影響**:
– 第1主成分が大部分の変動を説明しているため、この成分が電力関連の主要な要因を捉えていると直感できます。これに基づき、電力消費や生産のパターンを理解することができれば、エネルギーの効率的な管理や政策策定に役立つ可能性があります。
直感的に、このグラフは電力使用のパターンを解析し、改善可能な分野を特定するための強力なツールであると感じられます。長期的には、エネルギーコストの削減や持続可能なエネルギー利用の促進に寄与することが期待されます。
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。