📊 データ分析（GPT-4.1による）
データを分析すると、以下の重要なトレンド、異常、パターン、および意味が読み取れます。
### 時系列推移
**総合WEI:** 全体的に上昇傾向が見られます。特に、2025年7月6日以降のスコアはほぼ0.85以上を維持し、7月8日からは高水準に集中しています。初旬の変動幅が大きく、その後は安定していることが特徴です。
**個人WEI平均:** スコアが7月1日から7月7日にかけて伸び続け、約0.78に達する段階が観察され、その後は高水準を維持しています。
**社会WEI平均:** 大きな上昇が7月6日以降に見られ、月末にかけてさらに安定した0.91付近のスコアが続いています。
### 異常値
異常値は主に初旬に集中しており、この期間におけるスコアの変動から考えると、調査の初期設定や測定方法の変更、外的要因（政策変更、経済イベントなど）が影響している可能性があります。特に、7月6日からの急上昇は異常値の発生を減少させ、社会及び個人要素が安定的になる兆候が見られます。
### 季節性・トレンド・残差
STL分解からは、長期トレンドとしては7月6日以降の上昇が確認されます。季節パターンというよりは、測定環境の改善やほかのソーシャル要因による一定の影響と解釈できます。残差部分としては、7月の初期の不安定さが目立ちます。
### 項目間の相関
WEIスコアの各項目間には強い相関関係があります。特に、持続可能性と社会基盤の項目で高い相関が観測され、持続可能性が全体スコアの根底にあることを示しています。
### データ分布
箱ひげ図によれば、スコアのばらつきは初期に顕著で、中央値が明らかに上昇します。外れ値は初旬に集中しており、システム的な改善の兆しが末にかけて見られます。
### 主要な構成要素 (PCA)
主成分分析（PCA）の結果から、第一主成分(PC1: 0.76)が主要な変動要因であり、これが総合WEIスコアに強く影響していることがわかります。第二主成分(PC2: 0.08)はかなり低い寄与率を持ち、個別の要因ではなく、トレンドを形成する集合的作用が影響しています。
### 結論
全体として、異常値の減少及びスコアの上昇からは、システムまたは外的条件の改善が背景にあると考えられます。主要な構成要素は持続可能性や基盤要素に依存している可能性が高く、WEIの資本的価値に対する社会的意識が高まっていることを示唆しています。変化の背景には、経済政策や社会的制度の強化が考えられ、WEI分析が成熟段階に入ってきたことが窺えます。
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
1. **トレンド**
– 実績（青い点）のデータは最初の 30 日間において比較的安定した水平トレンドに見えます。
– 予測の線形回帰（明るい緑の線）、決定木回帰（青の線）、ランダムフォレスト回帰（紫の線）が次の期間で使用されているようです。これらはWEIスコアの安定的な傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 円で囲まれた外れ値がいくつか見られますが、明らかに大きく変動している点はありません。
– データの大半が 0.6 から 0.8 の範囲に集まっているため、外れ値がスコアにどんな影響を与えるかは注視が必要です。
3. **各プロットや要素の意味**
– 灰色のエリアは、予測の不確かさ範囲を示しています。予測モデルの精度を評価するのに役立ちます。
– 青い点は実際のデータ、赤い×は予測されたデータポイントを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測データと実績データの間に多少の差異があるものの、予測は実績に対して大きく外れていません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは全般的に右肩上がりの傾向は見られず、比較的安定していますが、予測と実績間の相関関係の程度は不明です。
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**
– 全体として、短期間での実績と予測が比較的一貫しており、安定していると感じられます。
– 電力カテゴリーにおいて、安定したWEIスコアを維持することの重要性が示唆されています。これにより、電力需要の予測精度が高いと考えられます。電力供給の最適化や計画の見直しに役立つ可能性があります。
この分析から、30日間におけるWEIスコアの挙動が低変動であり、予測が一定の信頼性を持つことが示唆されます。
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:
グラフ分析に基づく洞察を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 実績（実績AI）のプロットは横ばいで、0.6から0.8付近に集中しています。
– 予測（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）の全てが、開始時の実績より高い値を示しており、特にランダムフォレストの予測値が最も高いトレンドを持っています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績の中に外れ値が含まれており（黒丸で囲まれた点）、一般的なスコア範囲からずれていることが確認できます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績値で、黒い丸で囲まれている点が外れ値を示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさ範囲であり、予測の信頼性を提供します。
– 予測（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）は異なる色の線で示され、モデルごとの異なる予測トレンドを視覚化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績のデータとそれぞれの予測モデルによる予測データは、異なるトレンドを示しており、特に長期的な予測が実績よりも高い範囲で示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの多くが0.6から0.8の範囲に集中し、予測モデルは全体として実績より高いリスクスコアを予測しています。
6. **直感的な感覚と影響**:
– 人間が直感的に感じるのは、実績よりも高いリスクが予測されており、特にランダムフォレストモデルで顕著です。これは、電力カテゴリーにおける未来の課題やリスク増加の可能性を示唆するかもしれません。
– ビジネスや社会的に見ると、電力供給の不安定さや高リスクの兆候として受け取られ、対策やリスク管理の重要性が示唆されます。
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:
以下は、グラフの分析による洞察です。
1. **トレンド**
– 実績値（青色の点）はおおむね横ばいで、安定した状態を示しています。大きな上昇や下降は見られません。
– 予測（ランダムフォレスト回帰）は、特定の期間から急に増加して1.0に達し、その後もこの値を維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績値の中にいくつかの外れ値が存在している（黒い円で示された）ことがわかります。
– しかし、これらは古いデータの範囲内です。それ以降急激な変動はあまり見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色の点は実績値で、電力カテゴリのWEIスコアを示しています。
– グレーの範囲は、予測の不確かさ範囲を示しており、実績値がほとんどこの範囲内に収まっていることがわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測値（ランダムフォレスト回帰）は、大半の期間で実績値を下回っていたが、急激に1.0まで上昇したという動きが見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値は、ほとんどの場合で0.8付近に分布しており、大きくばらつくことはありません。
– 予測手法ごとの結果は異なるが、ランダムフォレスト回帰の上昇が目立つ。
6. **直感的認識と影響の洞察**
– ランダムフォレストによる予測の急激な上昇は、初期の横ばいな観測値から逸脱しており、予測手法の選択に大きく依存していることを示唆します。
– ビジネスや社会において、電力カテゴリのWEIスコアが急激に変動する可能性を示唆しており、これに対する対応策の検討が必要かもしれません。
全体として、現状と予測のギャップに注目することで、ベストな施策を検討することが重要です。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 実績データはかなり安定して横ばい状態であり、WEIスコアは0.8の近辺で推移しています。
– 予測値は最初に少し上昇した後、そこから再度横ばいで安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の実績データに外れ値がいくつか見られ、それは平均的なスコアからやや下に位置しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績値を示しており、安定した範囲内に留まっています。
– 紫色の線はランダムフォレスト回帰による予測を示しており、実績値の範囲内で安定しています。
– また、予測の不確かさの範囲がグレーの帯として示され、予測の信頼区間を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測が一致している部分が多く、大きな乖離がないことから、予測モデルが実績を良好に捉えていることが伺えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測の間に高い相関が見られるため、予測モデルの正確性が確認できます。
6. **直感と社会的影響**
– 全体として安定したWEIスコアが示されているため、電力分野における個人の経済的余裕が安定していると解釈できます。この安定した経済的余裕は社会全体の消費傾向や経済活動にポジティブな影響を与える可能性があります。
このような分析を通じて、今後のビジネス戦略や政策決定に役立つインサイトを提供できるでしょう。
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:
このグラフは、電力カテゴリにおける個人WEI（健康状態）スコアの30日間の推移を示しています。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**:
– 実績値（青い点）に関しては、全体的に横ばいの傾向が見られます。
– 予測値のライン（紫色）は、緩やかな上昇トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのデータポイントに外れ値として黒い円が示されています。これらは、通常の範囲外の変動を意味します。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実際の実績データを示し、位置に密度が見られることから、変動が少ないことが示唆されます。
– 灰色の背景領域は予測の不確かさの範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測データの間に一貫性があり、予測モデルが過去データのパターンをある程度捕捉していることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは全体的に0.6から0.8の範囲に密集しています。
– 予測の不確かさが小さいため、予測モデルの信頼性がある程度高いことを示唆します。
6. **直感的な洞察およびビジネス・社会への影響**:
– 健康状態が安定していることを考慮すると、エネルギーの使用や効率に与える直接的な影響は少ないかもしれませんが、予測モデルの改善のために外れ値の原因を探ることが重要です。
– ビジネスにおいては、予測情報を元にリソース配分や戦略を立てる際に活用できるでしょう。特に緩やかな上昇トレンドはポジティブな方向性を示唆しています。
全体として、WEIスコアは安定しており、予測モデルは信頼性を持っていますが、外れ値の影響については詳しく調査することが望ましいです。
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:
このグラフは、個人のWEI（心理的ストレス）スコアの30日間の時系列データを示しています。以下に視覚的特徴と洞察をまとめます。
1. **トレンド**
– 実績データは全体として緩やかに上昇しています。
– ランダムフォレスト回帰の予測線は高いスコアを示し、線形回帰と決定木回帰の予測線は非常に安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフの左下部にいくつかの外れ値（黒い円で囲まれた点）があります。しかし、それ以外に特に急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績を示し、比較的一定の範囲で変動していることがわかります。
– 予測の不確かさ範囲（灰色の領域）は実績付近にあり、適度な信頼性を持っていることがうかがえます。
4. **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）の間に大きな差があります。特に、ランダムフォレスト回帰は他の予測手法よりも高いスコアを予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体的にWEIスコアは0.6から0.8の間で集中していますが、ランダムフォレストの予測は一部の期間で1.0に達しています。
6. **直感的洞察と影響**
– このデータから、心理的ストレスが徐々に高まっている可能性が考えられます。特にランダムフォレストの予測によると、今後さらに増加する危険があります。
– ビジネスや社会的には、ストレス管理やサポート体制の強化が課題となるかもしれません。
このグラフは、現在のストレス状態と今後の見通しを理解するのに役立ち、対策の必要性を示唆しています。
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:
このグラフについて分析を行います。
1. **トレンド**:
– 実績のデータポイント（青い点）は、概ね0.6から0.9の範囲で横ばいの傾向を示しています。
– 予測データ（赤い×）は、開始後すぐに0.8付近で一定しており、その後も安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値として示されている部分はグレーの囲みの中にあり、現実の変化に対する予測精度を示唆していますが、明確な大規模な外れ値は見当たりません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各データプロット（青い点）は、実際のWEI（自由度と自治）スコアを示しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを視覚化しており、予測の信頼区間に相当します。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測がそれぞれ異なる色の線で示されていますが、大きな分散は見られません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績のスコアは、予測の信頼区間内に収まっているため、予測モデルの信頼性は高いと解釈できます。
– 回帰モデルに応じた予測値の違いは確認できないため、大きな相違は見られません。
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ており、予測モデルの精度が高いことが示されています。
6. **直感的洞察とビジネス・社会的影響**:
– スコアが安定しているため、電力カテゴリにおける個人の自由度と自治はこの期間中、特に変動していないことが示唆されます。これは、電力供給や経済の安定を反映している可能性があります。
– ビジネスや政策決定において、既存の施策や管理体制が現状維持をもたらしているため、短期的には大きな修正を必要としない可能性があります。ただし、より長期的な視点での改善点を見出す必要があるかもしれません。
全体として、このグラフは、予測と実績の整合性が非常に高いことを示し、モデルの信頼性を強化しています。
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:
グラフを分析すると、以下のような視覚的な特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 開始時点では、WEIスコアが急上昇し、その後は0.8付近で横ばいとなっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– データポイントには特に大きな外れ値は見られませんが、初期の急上昇は注目すべき変動です。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青い点は実績データを示しており、主に0.8付近に集中しています。
– 紫色の線は複数の予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測を示し、特にランダムフォレスト回帰の結果が高いスコアを予測しています。
– グレーの領域は予測の不確かさを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測は近い位置にあるため、モデルの精度は比較的高いと考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは0.8付近に集中しており、均一であることがわかります。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– 電力の公平性や公正さが安定していることが示され、政策や施策が有効である可能性を示唆します。
– 将来的には、さらなる改善や予測精度の向上に努めることで、社会的な信頼性の強化が期待されます。
この分析は、電力カテゴリにおける公平性と公正さが重要な指標であることを示しています。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 実績データ（青いプロット）は最初に急激な増加を示した後、高い水準で安定しています。
– 予測データ（ランダムフォレスト回帰のマゼンタ線）は最初からほぼ横ばいで、若干の上昇傾向が見られます。
– 決定木回帰の予測（薄い緑の線）も横ばいです。
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（黒い円で囲まれた青）は初期に集中しています。その後は安定しています。
3. **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、実際の持続可能性と自治性におけるスコアの変動を視覚化しています。
– 予測の不確かさ（グレーの帯）も初期の実績データに関連付けて示されていますが、スコアが安定してからは薄くなっています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと複数の予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の間では、実績データが初期段階で変動が大きかったものの、最終的にはそれに収束する予測が共通しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期に外れが見られるものの、後に実績と予測が密接に一致していることから、予測モデルの修正が実施されたかのように見えます。
– 実績データは全体的に高いスコアを維持しています（0.8から1.0）。
6. **直感的な洞察と影響**
– 初期の不確かさと外れ値に対する調整が成功し、安定した持続可能性と自治性を確保している様子が見て取れます。
– このデータは持続可能なエネルギーへの着実な移行を示唆しており、電力部門の戦略計画にポジティブなインパクトを与えるでしょう。
– ビジネスとして、顧客や株主に対して信頼性の高いエネルギー供給を確約するための基礎データとすることができるでしょう。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 実績のデータ（青いプロット）は、7月初旬から8月上旬にかけて概ね0.8から1.0の間で推移しており、全体的にわずかな上昇トレンドがあります。
– 8月に入ってからは、予測ライン（特にランダムフォレスト回帰）が1.0に達することを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期には0.6の外れ値が見られますが、それ以外には明確な外れ値は見当たりません。
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、黒い縁取りは潜在的な異常値の指摘です。
– **灰色の範囲**は予測の不確かさを示しており、大部分のデータはこの中に収まっています。
– **ピンク、紫、青ライン**はそれぞれ異なる回帰手法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**
– 各回帰モデルの予測は実績データをかなり正確に追跡しており、特に7月末以降は一致しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測データには強い相関が見られます。分布は0.8以上に集中しており、継続的に高いWEIスコアを示しています。
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**
– WEIスコアが安定して高いのは、電力カテゴリーの社会基盤や教育機会において高水準が維持されていることを示唆しています。
– 初期の外れ値から一貫して高いスコアに移行したのは、社会的インフラが安定化した可能性を示しており、これはビジネスおよび教育の環境にプラスの影響を与えると考えられます。
– 予測の精度が高いことから、今後のインフラ計画や教育投資についても信頼性のある指標として用いられ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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は、最初の期間において0.6から0.8の間で変動しています。全体として軽微な横ばい傾向が見られます。
– 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付近で安定していますが、ランダムフォレスト回帰は最初に0.9へ上昇し、その後0.9で横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値として円で囲まれた部分があり、主に0.6付近で観測されています。これらはいくつかの実績値が他の大部分のデータポイントから外れていることを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績値を示しており、全体的なパフォーマンスを測定しています。
– X印は予測値を示し、将来的な動向をシミュレートしています。
– グレーの背景は予測の不確かさを示し、信頼区間を表現しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値と予測値の傾向を比較すると、予測値が実績の予期せぬ変動をカバーできているかが関心です。
– 予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）間では、ランダムフォレストが最も高いスコアの変動を示しており、他の手法とは異なるパターンがあります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値の中で、いくつかのデータは0.8に収束していますが、予測との差異を考慮しながら、その理由を探ることが求められます。
6. **直感的な感じ方とビジネス・社会への影響**
– 実績値がほぼ一貫していることは電力カテゴリにおける安定性を表すと考えられます。
– 予測と実績の乖離が小さいことは、予測モデルの精度が高い可能性を示唆します。
– 外れ値がいくつか存在するため、特定の条件下での不安定性や予測精度の限界を示す可能性があります。
– WEIスコアの多様性と共生の視点で電力の供給安定性を保証することが重要であり、特に異常値の背景を詳しく分析することが、今後のリスク管理や政策立案に寄与するでしょう。
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:
### グラフの分析:
1. **トレンド**:
– グラフは、特定の時間帯におけるWEIスコアの色の変化を示しています。全体的には、7月5日から7月10日にかけて青緑色から黄緑色に変わることで、スコアが上昇していることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月1日の19時には最低値（濃い紫色）を示しており、これは外れた低いスコアを示しています。
– また、7月6日の午後には急に黄色に変化し、スコアが大きく上昇しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の変化は、WEIスコアの変動を示しており、色が濃くなるほどスコアが低く、明るくなる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**:
– 同じ色が連続する時間帯に周期性があるかのように見えます。特に17時からは、一貫してスコアが高い時間帯であることが示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 日中の時間帯にスコアが高くなり、夜間になるとスコアが低下する傾向があります。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– WEIスコアが高い時間帯はエネルギーが効果的に使用されていることを示しており、これが日中の需要に関連している可能性があります。逆に、夜間にスコアが下がる現象は、エネルギーの使用効率が低下していることを示唆しています。
– 企業は省エネ対策を講じる必要がありますし、夜間のエネルギー効率の向上策を検討することで、コスト削減や環境負荷低減に繋がる可能性があります。
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:
このヒートマップの時系列分析から得られる洞察を以下に示します。
1. **トレンド**:
– ヒートマップ上の色が濃い紫から緑、そして黄色に変化している箇所があり、全体として徐々にスコアが上昇する傾向が見られます。特に2025年7月5日から7日の間で顕著です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 19時間目に濃い紫がある部分が外れ値として目立ち、そこから急激に色が変化（上昇）しています。この時間帯で何か異常や特別なイベントがあった可能性があります。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 色の濃淡はスコアの高低を示しており、濃い紫は低スコア、黄色は高スコアを意味します。これにより、時間帯ごとの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**:
– 時間（垂直軸）と日付（水平軸）によって異なる時間帯のスコアを比較可能です。例えば、16時から19時の間でスコアの変化が顕著です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 一部の時間帯（特に19時間目）で極端に低く、その他の時間帯では比較的一定のトレンドが見られ、各時間帯と日付の間に相関性があるように見えます。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 直感的には、特定の時間帯（19時）で著しく低いスコアが目立つため、この時間帯に何らかの対策が必要であると感じるでしょう。これがエネルギー効率に関するデータである場合、特定の時間帯での消費のピークを抑制するための施策が求められます。この時間帯のエネルギー使用を最適化することで、コスト削減や効率化が期待できます。
全体を通して、特定の時間帯の傾向や急激な変化を把握し、その要因を検討することが重要です。
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:
以下のように分析します。
1. **トレンド**:
– 全体的に、8時台からは高いスコアが一定で続いているのが見られます。
– 19時台に特に低いスコアが観察されており、その後徐々に上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月1日の19時台は特に低いスコアで目立っています。
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を示しており、黄色は高スコア、紫は低スコアを意味しています。
– 8時台は心理的なピークを表している可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯ごとの変動が目立ち、特に朝と夜で異なる傾向が見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 16時から19時にかけてスコアが低下する傾向があり、特定の時間帯に集中する労働や電力の使い方が影響している可能性があります。
6. **ビジネスや社会への影響**:
– 高スコアが維持されている時間帯を活用することで、電力の効率的な使用を図れる点があります。
– 19時台の低スコアを改善することが課題と考えられ、人々の活動パターンを分析する必要があるかもしれません。
直感的に、このヒートマップは人間の活動やエネルギー使用のピーク時間を示しており、特に電力消費における問題点を可視化しています。
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:
1. **トレンド**:
– このヒートマップは、30日間の各WEI項目間の相関関係を示しています。トレンドとしては、全般的に高い相関が多く見受けられます。特に、赤色の濃い部分は強い正の相関を示しています。
– 各WEI項目は全体的に関連性が高く、強いネットワークを形成している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 個々のWEI項目間において、低い相関が見られる青や薄いオレンジのマスは、他の項目と比べて異なる動きをしていることを示唆しています。特に、「個人WEI（自由度と自治）」と他のいくつかの項目間の相関が比較的低いです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡が相関の強さを示しています。赤色が濃いほど相関が強く、青色が濃いほど相関が低いことを意味します。最高値は「1.0」で完全な正の相関を表します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 個人の健康状態や心理的ストレスに関して、他の社会的要素と異なる関連性を持つ項目が見受けられます。これらは時系列的に異なる動きを示す可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人WEI（心理的ストレス）」と「個人WEI（経済的余裕）」の間に高い相関が見られます。また、「社会WEI（公共性・公正さ）」と「社会WEI（持続可能性と自治性）」の間にも強い相関があります。
6. **直感的およびビジネスや社会への影響**:
– このデータからは、個人と社会の様々な側面が互いに密接に関連しており、全体的な調和を保つことが重要であることが伺えます。特に電力供給の文脈では、社会的公正さや持続可能性が経済や個人の幸福に影響を与える可能性があります。
– 経済的余裕が心理的ストレスに強く影響し、逆もまた然りであることを考えると、政策立案者は経済支援を通じて心理健康を改善する戦略を考慮するべきです。
このヒートマップから、個人の様々な生活要素が電力の使用および社会的要素とどのように関連しているかを理解することが、持続可能な社会を構築する上で重要です。
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:
箱ひげ図は、特定のカテゴリーごとにデータの分布を視覚化するために使われます。以下のポイントでこのグラフを分析します。
1. **トレンド**
– WEIスコアの中央値は全体的に高く、特定の傾向（上昇、下降）は見られません。しかし、カテゴリ間でのスコアのばらつきが観察されます。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかのカテゴリで外れ値が見られます（例えば、「個人WEI（職業満足感）」、「個人WEI（心理的ストレス）」）。これらは、特定の期間や条件での異常なスコア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**
– 箱の中の線は中央値を示します。四分位範囲が狭いカテゴリー（例えば、「総合WEI」）はスコアのばらつきが少ないことを示しています。一方で、四分位範囲が広いカテゴリー（例えば、「社会WEI（共生、持続性、自由の保障）」）はスコアのばらつきが大きいことを示しています。
– 色の違いは視覚的デザインのためであり、特定の意味を持たない可能性がありますが、俗に異なるカテゴリを示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各WEIタイプは互いに独立したカテゴリを示していますが、その関係は明らかにされていません。ただし、似た名前のカテゴリ間での比較が可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各カテゴリの中央値が全体的に高い位置にあるため、全体的なWEIスコアは高い水準で安定しています。
– 「個人WEI（心理的ストレス）」や「社会WEI（共生、多様性、自由の保障）」では広範囲な分布が見られ、これらの領域での変動が大きい可能性が示唆されます。
6. **直感的に感じることと影響**
– 人々は特定のカテゴリでのスコアの高さや一貫性を見ることで、どの領域が安定しているか、或いはどの領域にもっと注目が必要かを判断することができます。
– ビジネスや社会への影響としては、外れ値やばらつきの大きいカテゴリは改善の余地があることを示しており、特に「心理的ストレス」や「職業満足感」などの個人や社会の幸福に関わる領域は注力が必要かもしれません。
この分析により、WEIスコアを活用したエネルギー関連の決定をより効率的かつ効果的に行え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:
このグラフは、電力カテゴリのデータを主成分分析（PCA）で視覚化したものです。以下にその特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 明確な上昇や下降トレンドは見られませんが、第1主成分軸上において、データが中央付近から右側に集中しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフの左上や右下には、他のデータポイントから離れた外れ値のような点がいくつかあります。
– これらは特異なデータとして注目すべきです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各点は電力カテゴリの異なる特性を表していると考えられ、第1主成分と第2主成分の軸に対する位置で示されています。
– 第1主成分の寄与率が0.76と高く、データの大部分の情報がこの軸にあることを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– グラフ上は30日間のデータの分布が示されており、時間ごとの傾向は示されていないが、時系列内で特異な日をあぶり出すのに有効です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分が情報を多く保有しているため、この軸に沿った分布が重要。
– ただし、明確なクラスタリングは見受けられません。
6. **直感的な感想やビジネス、社会への影響**:
– 中心付近に密集しているデータは、典型的なパターンを示しているため、通常の電力使用や需要を表している可能性があります。
– 外れ値の検出は、異常な使用や予期しないイベント（例えば、停電や異常な気象条件など）の兆候として監視する必要があります。
– ビジネス的には、電力需要や供給の効率的な管理、異常時の迅速な対応を促進するために活用できる情報です。
この分析により、電力使用のパターンを理解し、異常を早期に検出して対策を講じることが可能になります。
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。
