📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データ分析の結果
**1. 時系列推移**:
– **総合WEIスコア**: 時間の経過とともに総合WEIスコアは着実に上昇傾向を示しています。初期段階（7月1日から3日）のスコアは比較的低かったが、7月6日から徐々に上昇し始め、7月11日に高い安定状態に達しました。この傾向は、社会の持続可能性や社会公平性が向上してきたことを反映している可能性があります。
– **個人WEI平均および社会WEI平均**: 個人WEI平均はやや不安定である一方で、社会WEI平均は着実に上昇しています。特に、7月6日から7日にかけて、社会WEIのスコアが高まり、これは社会の持続可能性やインフラ改善に関連していると考えられます。
**2. 異常値**:
異常値が観測された日は、主にデータの初期段階（7月1日から6日）で、スコアのばらつきや急激な変動が観察されました。このころのスコアのばらつきは、様々な社会的、個人的な要因が同時に変化していたことを示唆しており、新たな政策や外部の出来事があった可能性を考慮する必要があります。
**3. 季節性・トレンド・残差**:
– **STL分解によるトレンド**: 長期的には上昇トレンドが見られますが、特に7月6日以降このトレンドがさらに顕著になっています。これにより社会的サポートシステムの改善や、持続可能性を意識した政策の影響が考えられます。
– **季節パターン**: データには明確な季節性は現れませんが、社会イベントや政策変更により短期間での変化があったと考えられます。
– **残差**: 説明できない残差は主に初期の異常時期に集中しています。これらはデータの収集過程でのノイズか、突発的な外部要因（自然災害、経済ショックなど）に起因する可能性があります。
**4. 項目間の相関**:
– **相関ヒートマップ**: 社会的持続可能性とインフラ、社会公平性の間で強い相関関係が見られます。このことは、社会の持続可能性向上がインフラの改善と公平性の向上と密接に関連していることを示しています。
– 個人経済的余裕と健康、心理的ストレスの相関は中程度で、個人の幸福が経済状態に依存していることを示唆しています。
**5. データ分布**:
– **箱ひげ図**: ほとんどのWEIスコアは中央値の近くに分布していますが、一部の極端な外れ値が視覚的に確認されます。特に心理的ストレスや個人自由度の項目に外れ値が見られ、更なる調査が必要かもしれません。
**6. 主要な構成要素 (PCA)**:
– **PC1**が76%の寄与率を持ち、社会持続可能性や経済の変動がWEIに最も大きく寄与していることを示します。PC2は8%の寄与率であり、この成分は主に個人の心理的要因（例えばストレスや健康）に関連している可能性があります。
### 全体 評価と示唆
この分析から、WEIスコアの上昇は社会の持続可能性向上やインフラ投資の強化、社会の公平性の改善が大きく寄与していることが示唆されます。対策として、引き続き社会の持続可能性に関わる政策を推進し、個人の経済的余裕を安定化させる施策が重要です。特に、
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:
視覚的な特徴と洞察について以下の観点から分析します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は、評価期間の初期において約0.7から0.8の間で安定しています。
– 予測データ（赤い×）は、一定の範囲内で予測されていますが、実績データよりやや高めを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データには大きな外れ値は見られませんが、予測データとのずれが見受けられます。
– 異常値を示す黒枠のプロットは、実績データとほぼ一致しており、特に急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績値、赤い×は予測値です。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示し、紫色の線はラインフィットした予測トレンドを表しています。
– 緑の点は前年度の実績を示しています。
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は連続しておらず、前年度の実績と比較されます。
– 前年度のデータ（緑の点）は、新しい実績データ（青い点）とほぼ一致していますが、年を追うごとに少し上昇しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値と予測値はある程度の相関が見られますが、予測は実績よりも少し高めの数値を予測しています。
– 分布はやや左側に寄っている印象です。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 予測が実績を上回っているため、予測モデルに何らかのバイアスがある可能性があります。
– エネルギー業界では信頼性の高い予測が重要であり、予測と実績の差異を埋めるためのさらなる調整が求められるかもしれません。
– 社会的には、安定したエネルギー供給のための精密な予測が求められます。
**全体として**、このグラフは電力供給の予測精度を改善する必要性を示しており、持続的なモニタリングとモデルの調整が重要であることを示唆しています。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– グラフは主に、2つの異なる期間に分かれているようです。
– 最初の期間（左側）は実績データ（青と黒の円）で、WEIスコアは0.5から0.8の間を示しています。
– 後半の緑の実績データ（右側）は、0.6前後でほぼ横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青い円で囲まれた黒い丸がいくつかあることから、少数の外れ値が観測されています。ただし、それが重大な異常であるかは背景を考慮する必要があります。
3. **各プロットや要素**:
– 青色のプロットは実績データを示し、黒い囲みはその中の異常値です。
– 緑色のプロットは前年のデータを示しています。
– 紫色のラインは回帰モデルによる予測を表していますが、途中でデータが途切れています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 新しいモデル（紫色ライン）は予測を提供していますが、データ間の相関を示す明確な傾向は示されていません。前年実績と現在のデータは並行して存在しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 不規則な分布をしている部分もありますが、殆どのデータは特定の範囲内に収まっており、大きな変動は見られません。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– グラフは、一貫した電力の利用パターンが存在しないことを示しています。季節性や突発的なイベントによる影響が考えられます。
– ビジネスや社会における需要予測や効率改善のためには、さらなるデータ収集や精密な予測モデルの構築が求められます。
– 異常値の原因分析や、追加データによるモデル精度の向上が、長期的な信頼性の向上に寄与する可能性があります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– **データの集中**: データポイントは大きく2つの期間でクラスタ化されています。
– **期間初期**: 最初の部分で多くの実績が観察されます。
– **後期**: 予測と比較のデータが主に後半に集中しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ中央には、他のデータと離れた異常値がいくつか含まれています。
– 急激な変動は観測されていませんが、異常値は注意を要します。
3. **プロットや要素の意味**:
– **実績 (青)**: 過去の実際のデータ。
– **予測 (赤)**: 今後の予測値。
– **異常値 (黒の円形)**: 通常の範囲から外れたデータ。
– **前年 (緑)**: 前年のデータと比較するためのポイント。
4. **データの関係性**:
– 実績データと予測データの間に強い関係は見られず、分析のためには更なる調査が必要です。
– 前年のデータと比較することで、シーズン性や周期などのパターンを見つけることができるかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 分布の密度は、グラフの前半部において非常に高く、後半になり予測データが増えてきます。
– 実績と予測の比較により、AIモデルの予測精度を評価することができます。
6. **直感的な感覚と影響**:
– 視覚的に、グラフの大部分が過去の記録で占められており、未来の予測に関する自信度や精度が懸念されるかもしれません。
– ビジネスや社会への影響として、異常値が示す可能性のある障害や問題への対応が必要です。電力供給の安定性や、需要予測の改善が求められます。
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**
– グラフは360日間にわたるWEIスコアの時系列を示しています。グラフの左側には、初期のデータが集まり、右側には後半のデータが現れています。特定の全体的な上昇や下降トレンドは見受けられません。初期と後期で安定した状態が主に見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は黒の円で示されており、これらは初期の数値に存在しています。一方で、急激な変動は特にありません。
3. **各プロットや要素**
– 実績（青）は比較的安定しています。
– 予測（赤い×）は直接的には見えにくいですが、予測の信頼範囲や回帰モデルが示されていることから判断するに、予測範囲に対して大きなズレはないと推測されます。
– 緑色のプロットは前年のデータを示しており、それに沿った予測や実績が示されている可能性があります。
– 予測の幅（灰色）や異常値（黒円）は、初期データに集中しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 前年と今年の実績及び予測データは、特に大きな乖離なく示されています。前年のデータ（緑）に続く安定した実績（青）が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期のデータクラスタリングと比較し、最初と最後のデータ間に強い相関関係や極端な逸脱は見られません。全体として、データは無秩序ではなく、予測に基づいた安定を示しています。
6. **直感的及びビジネスや社会への影響**
– 人々はグラフから、電力カテゴリにおける個人の経済的余裕が過去から現在にかけて大きな変動がなく安定していることを直感的に感じ取るでしょう。
– 安定したWEIスコアは、この期間における個人の経済的な安心感を示唆します。また、信頼性のある予測がされているため、企業や政策立案者は効果的な計画を立てやすいでしょう。
全体として、このグラフは電力カテゴリにおいて、一定期間の間で安定した経済的状態が維持されていることを視覚的に示しています。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフでは、実績データ（青いドット）が中央に密集しており、比較的安定しています。
– WEIスコアには大きなトレンド変化は見られず、期間中に一貫して横ばいの傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一つの外れ値（黒い円で表示）がありますが、これは通常のデータからの逸脱を示しており、特異なイベントやミスの可能性があります。
– 予測結果（赤いバツ印）は、実績とは異なり未来のWEIスコアの潜在的な範囲を示しています。
3. **プロットや要素の示唆**
– 色やプロット形状により、実績と予測及び前年度データが区別されています。
– 予測方法の違い（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は異なる色の線で示されていますが、それぞれのモデルがほぼ同様の予測を出しているように見えます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 前年（緑色の点）と比較すると、中央にまとまっており、前年と当年の実績の乖離が少ないことが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績のWEIスコアは高い範囲で安定しているため、データの分散が小さいです。
– 予測結果も似たような狭い範囲に密集しており、精度の高いモデルが使われていることを示唆します。
6. **直感的な理解とビジネス/社会への影響**
– 安定したWEIスコアは、健康状態の良好さを示唆し、事業継続や運用上のリスクが低いことを示しています。
– 予測が実績と一致しているため、今後の対策の信頼度が上がります。
– 定期的な健康状態のモニタリングを続けることで、潜在的なリスクを早期に発見することができるかもしれません。
全体として、このグラフは個人の健康状態の目安としての信頼性を示しており、予測モデルが有効であるという印象を与えます。
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:
1. **トレンド**
– データは序盤に密集しており、その後、スコアに変動が見られますが、具体的な長期的トレンドは示されていません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータにはいくつかの異常値（黒い円）が識別されています。これらは通常の変動範囲を超える個々のデータポイントを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績データは青い点で示され、予測データは赤い「×」で示されています。
– 異常値は黒い枠でハイライトされており、予測の区間はグレーで示されています。
– 線形回帰や決定木回帰といった複数の予測手法がピンク色や紫色の線で表されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと予測データが重なる部分では、予測の精度を検討することが可能です。
– 同じ時点で複数の予測手法が比較されていますが、大きな差異は示されていないようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 短期間ではデータが高密度で分布しており、全体的に見ても大多数のデータが中間的な値をとっています。
6. **直感及び社会・ビジネスへの影響**
– データの変動や異常値の存在は、個人のストレスレベルに影響を与えている可能性があります。この情報は、ストレス管理の改善や効率的なリソース配分に活用できるでしょう。
– 電力分野に関連するストレス要因が要因である場合、適切な対応策を講じることが重要です。
このグラフは、ストレスレベルの変動を予測し、個人の健康管理や組織のストレスマネジメント政策に応用するための基礎情報を提供していると考えられます。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフ全体として、最初の部分で横ばい状態がありますが、時系列の後半に向けて急激な増加が見られます。
– 特に、直面する期間の後半（2026年の初期以降）において、WEIスコアが大きく上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の部分に見られる黒い円で囲まれたプロットは異常値であることが示されています。
– 異常値は早期に集中しており、その後の期間では見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを示しています。初期に頻繁に観測され、安定したスコアを示しています。
– 緑の点は前年のデータを示しており、後半部分に集中しています。
– ピンク色のライン（ランダムフォレスト回帰）が他のモデルとは異なる予測を提示していることから、特異な変化を示す要因が存在する可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データが異常値や予測値と近しい時期に重なることで、早期段階での予測モデルとの一致/不一致を検討できます。
– 異なる予測モデル間（線型回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）での予測の違いが、異常値後のデータの動きに影響を与えています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 最初の異常値が示された期間を除き、データは比較的一貫性があり、後半の増加の急激さが分析の焦点となります。
6. **直感的な人間の洞察とビジネス/社会への影響**
– このグラフは、電力消費や供給に関連する自由度と自治の指標としてのWEIスコアが、特に半年を過ぎた時期に急激に改善している可能性を示唆しています。
– 初期の異常値が何らかのシステム不具合や外的要因の影響を示唆している可能性があり、これに対する対応が極めて重要です。
– 急激なスコアの上昇は、電力市場の自由化や政策変更を反映している可能性があり、政策決定者やビジネスリーダーにとって重要な指針となります。
これらの分析をもとに、電力関連の戦略や方針の見直しを行う価値があるでしょう。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフ全体を見ると、データは今年度初期（2025年）と翌年度初頭（2026年）が示されています。初期データ（青いプロット群）は高スコアでの変動が少なく、比較的安定しています。一方、後者のデータ（緑色のプロット群）はやや散布されていますが、全体としても高いスコアを維持しており、トレンドとしては横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青いプロット群の中に、異常値とされるデータが円で囲まれていますが、数は限られており、重大な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実績を、緑色のプロットは前年を示しており、全体的に実績が過去のデータと一致している様子です。
– ピンク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、実績と一致した予測範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと前年データのスコアが非常に近しいことから、一貫性があることがわかります。予測モデルは実績のトレンドを捉えており、未来の評価に対して信頼性が高いことが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 現在の分布は密度が高く、スコアが一貫して高く保たれていることが強調されています。
6. **直感的洞察と社会的影響**
– この高いスコアの維持は、社会的公平性・公正さに対する取り組みが安定的に続けられていることを示しています。電力供給が公平に行き渡っていることを示す指標である可能性が考えられ、社会的にポジティブな反響をもたらすでしょう。また、予測モデルの信頼性が高いことで、将来の計画や方針設定にも有効と考えられます。
全体として、グラフは安定した公平性・公正さというポジティブな結果を示しており、電力供給における公正な取り組みが効果的に機能していることを示唆しています。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 現在のデータポイント（青い円）が示すトレンドは、概ね横ばいの中でわずかな変動があります。
– 紫、緑、ピンクの線は予測データを表していますが、異なるモデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）が提供する予測範囲とトレンドには一部で差異があります。今後も横ばい〜微増傾向が予測されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値（黒い円）が一部存在しますが、多くは平均から大きく外れていないように見えます。
3. **各プロットや要素**
– 青い円は実績のデータポイントを表し、黒い円は異常値として認識されています。
– 緑の円は前年のデータで、現在のデータとやや異なる位置に点在しており、昨年と今年で多少の変動が見られることを示します。
– 灰色の帯が予測の不確かさの範囲を示しており、短期間ではかなり狭い範囲であることが示唆されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データ（青）と予測データ（赤や紫、緑、ピンク）は、概ね同一トレンドに沿っており、予測モデルが実データを比較的よく捉えていることが見て取れます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 散布状況から、WEIスコアは時点ごとにほぼ同じ範囲内で分布しています。
– モデルによる異なる予測値（紫、緑、ピンクの線）は、モデル間で異なるアプローチを利用していることを示唆していますが、参照先の異なる特性や内部要因を考慮した上での提案と思われます。
6. **直感的な理解と社会的影響**
– 一般的なビジネスや社会への影響としては、電力に関連した持続可能性の推進がまだ始まったばかりで、徐々に安定的に改善しているという理解が得られるかもしれません。
– 実績データと予測データがほぼ一致しており、将来の計画や方針における見通しが比較的信頼できることを示しています。
– WEIスコアが高く維持されることで、持続可能性と自治に関する取り組みが効率的に進んでいるという評価につながる可能性があります。
このような分析を通じて、データの背景に潜むパターンやトレンドを明らかにし、より信頼性のある意思決定に資することが期待されます。
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:
分析を行います。
1. **トレンド**:
– 左側（開始日付から約半月から一か月以内）の青色プロット（実績AI）は比較的横ばいで、WEIスコアは高い値で安定しています。
– 右側（終わり頃、2026年近く）の緑色プロット（前年比較AI）もほぼ同様に高いWEIスコアを示していますが、細かいばらつきがあります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青いプロットの中に黒い円で囲まれた外れ値があり、これは通常のスコア範囲を外れた異常値を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績値を表し、一部は値が外れていて重要な異常値を示唆しています。
– ピンクや紫の線は異なる回帰予測モデルによる予測を示していますが、これらの予測は開始以降のデータにはあまり合わさっていないように見えます。
– 灰色の領域は予測の不確かさの範囲を示しており、予測インターバルです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値と予測値は、データの最初期と終わりで視覚的に分けられています。予測モデルは初期データに基づいており、新しいデータが得られにくい要素を示すかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値と前年比較値は高い相関関係があります。実績値に突発的な異常が見られます。
6. **直感的な感想とビジネス・社会への影響**:
– 初期の実績が高く安定していることから、電力部門において強固な社会基盤が支持されていることを示唆します。
– 外れ値が示す異常な事象（予期しないトラブルやシステムの不具合など）の発生に注意する必要があります。
– 緑の前年比較は持続的な安定を示唆しており、過去の実績が引き継がれていることを示しています。これはビジネス戦略の継続性に寄与します。
このグラフは、安定した社会基盤を維持していることを示しつつ、一部の予期しない異常に対処することが課題であると考えられます。
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:
以下にグラフの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**:
– データは2025年7月から2026年7月までの360日間にわたっています。
– 実績データ（青いプロット）が最初の期間に固まっており、その後消滅しています。
– 予測データは5月頃から緑色で表示され、右上に密集しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値として黒い丸で囲まれたデータが最初の期間にいくつか見られます。
– これは、早期段階での異常な変動を示唆します。
3. **各プロットや要素**:
– 青いプロットは実績データを示し、初期にのみ存在しています。
– 緑のプロットは予測データで、特に2026年のデータが濃く示されています。
– ピンク色の直線はランダムフォレストによる予測ライン、灰色のバンドは予測の不確かさ範囲を表現しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– いくつかの予測モデルが使用されていますが、最も顕著なのはランダムフォレストの予測ラインと実際のデータの間にギャップがあることです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データはほぼ横ばいであったが、予測データは上昇傾向を示唆しています。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響**:
– 初期段階での異常値は、電力部門における予測の困難さや、不確実性を示している可能性があります。
– 予測のトレンドからは、将来的に電力のWEIスコアが上昇する可能性が見受けられます。これにより、共生・多様性・自由の保障の分野での成長が期待され、企業や組織がその適応や計画を調整するための価値あるインサイトを提供します。
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:
以下に示すのは、提供されたヒートマップについての分析です。
1. **トレンド**:
– 特定の時間帯において、全体的に明るい色から暗い色へと変化しています。これは、WEIスコアが時間と共に変動していることを示唆しています。
– 日ごとに色の変化があり、一定の周期性や変動のパターンがある可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に7月6日以降、明るい黄色から暗い紫色までの急激な色変化が見られます。これは、特定の時間帯で急激な変動が起きていることを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡はWEIスコアの強度を表しており、色が明るいほどスコアが高く、暗いほどスコアが低いことを示します。
– 各プロットは、特定の日時におけるスコアの変化を示しています。
4. **関係性**:
– 異なる時間帯でのスコアの変化に周期性が見られることから、特定のパターンが存在する可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 一日の特定の時間にスコアが上昇する傾向があり、その後下降するパターンが繰り返されています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 高いスコアが繰り返されることで、電力需要が特定の時間に集中している可能性があります。ビジネスでは、この時間帯に合わせた電力供給戦略が考慮される必要があります。
– このパターンは、季節や社会的行動（例：勤務時間）に関連している可能性があります。
この洞察は、電力供給の効率化や需給バランスの最適化を図る際の有用な指標となるでしょう。
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:
### 視覚的な特徴と洞察:
1. **トレンド**:
– 色の変化に基づき、7月6日あたりから19時の時間帯でスコアが急上昇していることが観察されます。
– 縦方向（時間帯）での色の変化は、各時間帯におけるスコアの変動を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月1日から7月5日までの間、19時のスコアが他の時間帯に比較して非常に低く（濃い紫）なっており、外れ値と見られます。この後、急激に明るい黄色に変化しています。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃さは、WEI平均スコアの高さを示しています。濃い紫が低スコア、明るい黄色が高スコアとなっています。
– 時間帯ごとの色の変化から、特定の時間帯でスコアが高まる傾向が見られます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 日付ごとの色の変化を観察することで、特定の時間帯におけるエネルギー使用のパターンを理解できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯ごとに色のトーンが異なり、一部の時間帯において高いスコアが頻出しています。
– 特定の日付から急激にスコアが変化するため、エネルギー使用の変動が著しいことが示されています。
6. **直感的な理解とビジネス・社会への影響**:
– ユーザーは、特定の時間帯にエネルギー効率が上昇していることを直感的に認識できるでしょう。
– 特に、19時あたりでの急激なスコア上昇は、エネルギー消費パターンの変化または特定の経済活動の影響を示唆しています。
– ビジネスへの影響として、ピーク時のエネルギー管理やコスト最適化のための戦略を再考する必要があるかもしれません。
このヒートマップから、人はエネルギー消費の動向を効率的に把握し、必要なインフラ改善や消費パターンの見直しにつなげることができるでしょう。
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:
1. **トレンド**:
– 全体的に、ヒートマップは時間帯ごと、日ごとに異なる色を示しています。これは、特定の時間帯や日付でのWEI平均スコアに変動があることを示しています。
– 明確な周期性は特に見られないが、たとえば19時の時間帯でのスコアが最も低くなる傾向があるようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 19時の時間帯で7月1日に特に低いスコアが記録されています。これは外れ値と考えられ、特定の要因による影響が推察されます。
3. **各プロットや要素（色、密度など）が示す意味**:
– 色の濃淡がWEI平均スコアを示しており、黄色が高いスコア、紫が低いスコアを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 日毎の変動と時間毎の変動が示されているが、特定の強い関連性は観測されません。特定の日付や時間帯が他のデータポイントと独立しているというよりは、ランダムな変動があるように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 明確な相関関係は見られないが、22時以降や7月7日以降全般的にはスコアが高くなっていることが分かります。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 特定の日付や時間帯でWEIスコアの低下があるため、これが電力の需要や供給にどのように関与しているかを探ることが必要です。
– 特に19時の時間帯での外れ値の影響は、ピーク時間帯に向けた電力管理を見直す必要性を示しています。
– 社会的には、これらのデータがエネルギー使用の最適化に貢献する可能性があり、効率的なエネルギー管理が持続可能性の向上に役立つでしょう。
この分析により、特に見られる外れ点やトレンドを元に、さらなる詳しい分析や対処が必要であることを示しています。
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:
以下の情報をこのヒートマップから読み取れます：
1. **トレンド**:
– このグラフは時間の流れを直接示すものではないため、トレンド（上昇、下降、周期性など）は読み取れません。ただし、相関関係の強さが色で示されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップ自体は外れ値や急激な変動を示すものではなく、相関度合いを示しています。そのため、異常値や急激な変動については検出できません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各要素は異なるWEI項目間の相関係数を示しており、その数値は-1から1の間で変動します。赤色が濃いほど高い正の相関を、青色が濃いほど高い負の相関を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– WEIの項目間に相関がありますが、具体的な時系列データの動きは分析できません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– **強い正の相関**が見られるのは「個人WEI平均」と「個人WEI（経済的余裕）」など、特に個人の経済関連の指標間で多く見られます。
– 「個人WEI（健康状態）」は他の要素と低い相関を示しています。
– 社会WEI関連の項目も相互に強い相関を持つ傾向があります。
6. **直感的およびビジネスや社会への影響の洞察**:
– 経済的な余裕や社会的な公平性、公正さが他の個人や社会の指標と強く結びついており、政策決定においてはこれらの要素を同時に考慮することが重要であることを示しています。
– 健康状態が他の指標と関連が低いことから、健康改善には他の施策とは異なるアプローチが必要かもしれません。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**:
– WEIスコアの中央値は、全体的に高い範囲に位置していますが、スコアのバラつきが大きく異なります。
– 特定の期間にわたるトレンドは箱ひげ図では示されていないため、周期性や一貫した上昇・下降のトレンドは確認できません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのWEIタイプには外れ値が見られます。特に「個人WEI（職業充実）」「個人WEI（心理的ストレス）」などで顕著です。
– 外れ値は、特定の時点で非常に異常なスコアが記録されたことを示し、それがどのような要因によるものか調査が必要です。
3. **各プロットや要素**:
– 各箱ひげ図の箱の長さはデータの分布を示しており、箱が長いほどスコアのばらつきが大きいことを示します。
– 色分けは視覚的な区分を提供し、各WEIタイプを簡単に区別するのに役立っています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データとの関係性が直接示されていないため、このグラフ単体では特定の関連性を評価するのが難しいです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体的に高い中央値を持つWEIタイプが多い一方で、特定のタイプでは広範な分布が見られ、個々のスコアの違いが大きい。
– 「個人WEI（経済的余裕）」は最も高い中央値を示しており、経済的状況が全体的に良好である可能性を示唆します。
6. **直感的な理解およびビジネス・社会への影響**:
– 全体として、高いスコアが多いため、電力カテゴリ内での満足度や幸福度が比較的高いと直感的に感じられます。
– 社会的要素が関与する「社会WEI」カテゴリは、バラつきが見られることから、地域や文化による影響が大きいと推測されます。
– ビジネス面では、WEIスコアが高いことは、企業や社会全体の健康度や効率性の指標として活用され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、PCAの結果を示しており、電力カテゴリのデータセットがどのように異なる要素に基づいて分布しているかを視覚化しています。以下は、視覚的な特徴とそこから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– 特定の明確なトレンドは見られませんが、データは広く分散しています。
– 右上から左下への緩やかな傾向があるように見えますが、明確な線形関係ではないです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 右上と左下にやや孤立した点がありますが、極端な外れ値は見受けられません。
– データは全体として比較的一様に散らばっています。
3. **各プロットや要素**:
– 各点は異なる日または異なる測定値を表し、主成分における位置を示しています。
– 第1主成分が大きい（正の方向）のデータが集中しており、これがデータの主要なバリエーションを示していることを示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列の情報が直接表現されていないため、期間内の動きは不明です。
– 一般的な分布パターンを見る限り、時間的な関連性よりも、データの変動のパターンを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 分布は特定のパターンを形成しておらず、ランダムな散布を示しています。
– 第1主成分がデータの76%の分散を説明しており、主にこの方向に情報が集まっていることを示します。
6. **直感的な感じとビジネスや社会への影響**:
– この分布は、多様な要素があり、単一の要因ではなく複数の要因で電力カテゴリの変動が説明されることを示唆します。
– ビジネスにおいては、主成分が示す要因を特定し、それに基づいて意思決定を行うことで、より効率的なエネルギー管理や戦略の策定が可能になるかもしれません。
このPCAによって、データの高次元空間における構造が視覚的に理解しやすくなっており、異なる要因の影響を評価するための出発点を提供しています。
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。
