📊 データ分析（GPT-4.1による）
### WEIスコアデータの分析結果
#### 時系列推移分析
– **総合的なトレンド**: 総合WEIスコアは、期間の初めから終わりにかけて全体的に上昇傾向を示しています。特に、7月6日以降、スコアが急上昇し、7月8日から13日にかけて高止まりしています。この上昇は、おそらく社会的要因が寄与したと考えられます。
– **顕著な変動期間**: 7月6日に観測された0.8625という異常に高いスコアが、翌日以降の続く高スコアの序章となっています。この日は他の項目でも同様の急激な上昇が見られます。
#### 異常値の検出とその背景
– **初期の低スコア**: 7月1日には総合WEIが0.625と低値を記録しました。これは、各項目でのスコアが全般的に低めであることから、システム上の調整不足やデータ収集の不正確さが原因かもしれません。
– **中期の急上昇**: 7月6日からの急上昇は、特に社会的な要因（社会的持続可能性や社会基盤など）のスコアの劇的な向上によって説明できます。大規模な社会的イベントや政策の発表があった可能性があります。
#### 季節性・トレンド・残差(STL分解解析)
– **トレンド**: 期間を通じて一貫して上昇するトレンドが見られます。
– **季節性**: 季節的な変動は強くなく、むしろ特殊なイベントが変動の原因と考えられます。
– **残差**: 残差に関しては、特に7月1日と6日に異常値として現れ、予測されない要因が存在する可能性があります。
#### 項目間の相関
– 相関ヒートマップを仮に作成した場合、特に**個人の経済的余裕**と**社会的持続可能性**が高い相関を示すことが予想されます。これは個人の経済的な状況が社会的状態への関与度と影響力を持つことを示しているかもしれません。
#### データ分布（箱ひげ図）
– 各WEIスコアのばらつきにおいて、個人の心理的ストレスと経済的余裕のスコアが特に幅広い分布を持ち、データセットに異常値が含まれる可能性を示しています。中央値は比較的高いものの、数値のばらつきが目立ちます。
#### 主成分分析(PCA)
– **PC1**は0.76の寄与率を持ち、これから主要な変動要因が一つの大きなファクターに依存していることがわかります。この成分は、おそらく全般的な社会的安定性や政策の影響を強く受けていることを示唆します。
– **PC2**の寄与率は0.08と低いため、他の要因による大きな影響は少ないと考えられます。主に外部の小さな変動やノイズが影響している可能性があります。
### 結論
これらの結果から、7月1日の低スコアは調整不足またはデータ収集の問題に起因し、7月6日以降の上昇は顕著な社会的イベントまたは政策の成果によるものと考えられます。全体として、今後も社会的因子を注視しつつ、データ精度の向上が必要です。
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:
このグラフは、電力カテゴリーの総合WEIスコアの時系列推移を示しており、以下の点で分析できます。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青いプロット）は、初期の数日間で増加した後、横ばいの状態が続いています。
– 予測の線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰はすべて、一定のトレンドを示していますが、ランダムフォレスト回帰はわずかに増加しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値は黒い円で示されていますが、グラフ内に外れ値がほとんど見受けられないため、データの整合性が高いことを示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは過去の実績値を示し、青と黒の境界付きマーカーは異常値を示します。
– 予測範囲は灰色のエリアとして示され、予測モデルの不確かさを視覚化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる予測モデル（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、それぞれ異なる方法で未来を予測しており、結果としての差異が確認できます。特にランダムフォレスト回帰は少し上昇傾向にあります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは比較的一定しており、大きな変動は見られません。予測範囲内に収まっています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– このデータの安定性は、電力供給が一定であり予測可能であることを示唆しています。これにより、電力供給の計画を立てる際に安心感を持つことができます。
– 異常値が少ないことは、予測モデルの適合度が高いことを示し、信頼できる計画策定が期待されます。これは特にエネルギー管理や政策立案において重要です。
全体として、このグラフからは電力需要の予測可能性と安定性が見て取れ、それに基づく効率的な管理が可能であると考えられます。
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:
以下は、提供されたグラフについての詳細な分析です。
1. **トレンド**:
– 初期15日間ほどのデータでは、特定の周期性や明確なトレンドは見られず、スコアは0.6から0.8の間で安定しています。
– その後、複数の予測モデルの結果に基づく2つのトレンドラインが続いていますが、横ばい（決定木）と上昇（ランダムフォレスト）が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 散布図のデータポイントにいくつかの外れ値が見られ、これは黒い円で囲まれています。これらは、全体のデータセットから外れていた時期の異常値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**:
– 青い点は実績データを示し、データのばらつきを視覚化しています。
– 赤い「×」印は予測データを示し、その予測値と実績値の間の差異を見ることができます。
– グレーの影は予測の不確かさの範囲を示しており、特定の異常値を除く大部分のデータがこの範囲内に収まることが期待されます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと異なる予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）の関係性を見ると、ランダムフォレストが最も変化を示しています。
– 決定木の予測は横ばいを強調する形で、変動を抑えた予測を行っています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは0.6から0.8の間で密度が高く、データの集中が見られます。
– 外れ値を除けば、比較的狭い範囲に密集しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このデータからは、電力カテゴリにおける個人のWEI平均スコアが一定の範囲内で安定していることを示しています。
– 予測モデルは異なるアプローチを提供していますが、全体の変動は少なく安定した供給や消費が見込まれます。この安定性は、ビジネス計画や政策立案、リソース管理に良い影響を与えると期待できます。
グラフの各要素が示す情報を組み合わせることで、データの統計的な安定性と、それに基づく戦略的な意思決定の支援が可能です。
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:
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は全体的に横ばいで、0.6から1.0の間で比較的安定しています。
– 予測（ランダムフォレスト回帰）は時間の経過とともに一貫した上昇傾向を見せており、最終的には1.0に達しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青い実績データにいくつかの外れ値が見られ、これを示す黒い円があります。
– これらの外れ値は、通常の動きから外れたデータポイントで、特定の要因（イベント、異常な使用パターンなど）によって引き起こされた可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実際の実績AIのWEIスコアを示しています。
– 黒い円は異常値を示しており、通常の範囲から外れていることを示唆しています。
– ピンクの線（ランダムフォレスト回帰予測）は、将来的なWEIスコアの上昇を示唆しています。
– 灰色の帯は予測の不確かさを示しており、スコアがその範囲内に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**:
– 実績とランダムフォレスト回帰予測の間に明確な偏差が見られ、実績は常に予測よりも低く推移しています。
– 他の予測手法（線形回帰、決定木回帰）と比較して、ランダムフォレスト回帰が最も安定した予測を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは0.8付近に密集しており、短期間では大きな変動が少ないです。
– 予測データは一定の上昇傾向を持っていますが、実績との相関は弱いように見えます。
6. **ビジネスや社会への影響**:
– 安定した実績スコアは電力カテゴリが相対的にリスクが低いことを示唆します。また、外れ値の分析は改善すべき領域を示すかもしれません。
– 予測が高いスコアを示すことから、将来的な成長や改善の機会が見込まれるかもしれません。
– 長期的に予測が実現すると、より良い電力利用や効率の向上が期待でき、経済的にも有益です。
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:
このグラフは、電力カテゴリにおける個人の経済的余裕（WEI）スコアを30日間追跡したものです。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**:
– グラフの最初の部分では、実績データ（青い点）に大きな変動はなく、スコアは比較的安定しています。
– 予測データ（ピンク色の線）は徐々に上昇しており、改善が見込まれています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青い点の中に黒い円で囲まれた部分があり、これは外れ値を示しています。特に、この外れ値はスコアが通常の変動範囲を超えていることを示しています。
– 他のデータポイントは比較的安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを表し、毎日の経済的余裕のスコアを示しています。
– ピンク色の線は、ランダムフォレスト回帰による予測を示し、今後の経済的余裕の改善が期待されています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示しており、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**:
– 実績データと予測データを比較すると、今後の傾向が将来的に改善する可能性を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 現在の実績データ間には大きな変動は見られず、安定した分布をしています。
– 予測では、ゆるやかに上昇するトレンドが見られます。
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**:
– 現在の安定したスコアは、個人の経済的余裕に大きな変化がないことを示唆していますが、将来的に改善する予測は前向きな見通しを与えます。
– エネルギー管理に関連した施策や政策が個人の経済的余裕にプラスの影響を与える可能性を示しています。
– ビジネスにおいては、今後の経済状況の改善の予測をもとに、長期的な戦略を調整する機会を提供します。
全体として、このグラフは現状の安定性と将来のポジティブな見通しを示しており、政策決定やビジネス戦略に有益な情報を提供します。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– 実績データ（青色のポイント）は、一貫して約0.6から0.8の間に位置しています。全体としては、横ばいか若干の上昇トレンドが見られます。
– 予測データ（線）は、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰のそれぞれで異なる傾向があります。特に線形回帰は明確な上昇トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値として示されているデータ（黒い縁のあるポイント）が数カ所認識されます。このようなデータは、特定日の健康状態が他の日と比較して異常だったことを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の実績データは過去の実際の健康状態を示しています。
– 赤い「予測」マークは、AIによる予測値を示しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさの範囲を表し、予測の信頼区間を提供しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 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）の予測が、異なる未来のトレンドを示唆しています。これにより、モデル間での予測の不一致や比較が可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データには大きな変動は見られず、比較的一貫したトレンドが観察できます。外れ値としてみられるポイントの影響を受けていない場合、全体的な分布は安定しているといえるでしょう。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会的影響**:
– 健康状態の指数が安定していることは、個人の健康管理がうまく行われている可能性を示唆しています。
– しかし、外れ値が示すように、ある特定の条件や環境で健康状態が悪化する可能性があるため、その要因を特定することが重要です。
– 予測データに基づいて計画を立てる際には、複数のモデルの結果を考慮に入れ、リスク管理を行うことが推奨されます。たとえば、健康管理プログラムを企画・運営している企業は、これらのデータを利用してより個別化された介入を行うことが可能です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 初旬から中旬にかけての実績データは、WEIスコアが0.6から0.8付近で比較的安定しています。
– 中旬以降、予測データが急上昇して1.0付近で安定しています。この予測の安定性は、モデルが期待するストレスの増加または別の要因によるものである可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初旬にいくつかの外れ値が見られますが、その後は実績データが密集しています。
– 外れ値は心理的ストレス要因の急激な変化を示唆している可能性があります。
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、黒い円で囲まれたものが異常値を示しています。
– 予測は複数の色の線で示され、それぞれ異なるモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の予測を表しています。
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は時期により明確な変動があり、特に中旬以降で予測の方が高くなっています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初旬から中旬にかけて見られる分布は、ストレスが特定の範囲内に収まっている様子を示しています。
6. **直感的な感じ方とビジネスへの影響**
– グラフを見る限り、ストレスレベルは初旬では比較的低く、安定していましたが、中旬以降予測モデルの期待値が高くなっているため、要注意です。
– このような予測が当たる場合、電力関連の職場では人員のメンタルヘルスや生産性の低下を考慮に入れる必要があります。モデルによれば、特定の時期にストレス管理を強化する方策が求められるかもしれません。
全体的に、実績と予測のギャップを調査し、その原因を特定することが業務改善につながる可能性があります。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– 実測値（青いプロット）は全体として横ばいに見えますが、徐々にやや上向いている様子が見られます。
– 予測値（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）のトレンドは、全てのモデルで時間が進むにつれてWEIスコアが上昇していく方向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかの異常値（黒い円）がデータセット内に存在し、特に初期の段階でスコアが極端に低下する日があります。ただし、異常値の数は少なく、トレンドに大きな影響を与えていません。
3. **プロットの要素**
– 実測値は青点で示され、予測値の各線はそれぞれの回帰モデルを表しています。灰色の背景は予測の不確かさを示しており、実測値がその範囲内におおむね収まっています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測線は、実測値に対して比較的一貫性のある予測を示しており、特にランダムフォレスト回帰が他の手法よりも緩やかな増加を描いています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 見た目全体として、実測値と予測値の間に緩やかな相関関係があることを示唆しています（予測や実測値が一般的に同じ方向に動く）。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– このグラフから、人間が感じ取ることは、WEIスコアが捉える自由度と自治が今後少しずつ改善すると予測されることです。
– 企業や政策立案者にとって、個人の自由度と自治を重視する経営戦略や社会施策の重要性を示唆しており、対応策のプランニングに役立つ情報となります。
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:
### グラフの解析
1. **トレンド**
– 実績（青色のプロット）は、おおよそ0.6から0.8の範囲で推移し、周期的な変動は見られません。
– グラフの後半部分で、予測値（様々な線色）が0.8以上を示していることから、今後のWEIスコアが上昇する期待があることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 0.6付近に外れ値と見られるプロットが存在しますが、全体的なトレンドに大きな影響を与えているようには見えません。
3. **プロットや要素の意味**
– 青の実績プロットは実績AIによる過去の実績データを示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを表し、xAI/3σで示されています。
– 赤の「×」や異なる色の線は、予測AIによる未来のWEIスコアの予測を示しています。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）により異なる線が引かれています。
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は区別されていますが、未来の予測が複数の手法により行われており、全体としてWEIスコアの改善が示唆されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは狭い範囲に密集しており、実績データに顕著な一貫性は見られます。予測データは未来の改善を示唆。
6. **直感的な洞察と影響**
– このグラフを見た人は、将来的にWEIスコアの改善が期待されることを直感的に感じるでしょう。これにより、社会やビジネスにおいて公平性や公正さの向上が見込まれるかもしれません。
– 電力分野の公正性や公平性が向上することで、持続可能なエネルギー供給や政策の形成に寄与する可能性があります。
このグラフから得られる洞察を活用することで、エネルギー政策の改善や新たな戦略の策定を促進できるでしょう。
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
1. **トレンド**:
– 実績AI（青い点）は横ばいで、0.8から1.0の範囲で安定しています。
– 予測データ（複数の回帰手法）は高いレベルで一定しており、大きな変動は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績AIのデータには外れ値（黒い円で示される）がいくつか存在しますが、全体のトレンドを覆すほどの影響はないようです。
– 急激な変動はそれほど見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **青い点**: 実績のスコア。過去のデータです。
– **黒い円**: 実績データの外れ値。
– **グレーの範囲**: 予測の不確かさを示します。この範囲は比較的狭いです。
– **赤い×印**: 各予測手法による予測値。
– 線（緑、青、赤、ピンク）は、それぞれ異なる予測手法の結果を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績スコアと予測スコアは全体的に一致しており、予測と実績は強く関連しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと複数手法の予測データは大きく乖離しておらず、相互に信頼性が高い状態を示しています。
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**:
– 直感的には、電力の持続可能性と自治性が安定していると感じます。この安定感は、電力供給が信頼できることを示し、安心感を与えるでしょう。
– ビジネスや社会にとっては、安定した供給と継続的な持続可能性が計画立案を支え、長期的な戦略と政策形成に寄与します。
このグラフは、予測モデルが実績データに非常に良い一致を示しているため、電力の持続可能性と自治性についての自信を高める要因となります。
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:
このグラフは、電力カテゴリにおける社会WEI（社会基盤・教育機会）のスコア推移を示しています。以下の点について分析します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青いプロット）は比較的安定しており、0.8前後で横ばいの傾向があります。
– ただし、特定の日において急激なスコアの低下が見られる日もありますが、その後すぐに元のレベルに戻っています。
– ランダムフォレスト回帰による予測（紫色の線）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**:
– グラフ上で黒い円で囲まれたプロットは外れ値を示しており、通常のスコア範囲から外れるものがあります。
– これらの外れ値は、システムの異常や予想外のイベントによるものかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実績AIによるスコアを示しています。
– グレーの陰影は予測の不確かさ範囲を示しています。
– 予測は3種類（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）で示されており、特にランダムフォレスト回帰が将来予測の上限と下限を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データは予測データと同様の範囲で推移しており、予測モデルが妥当である可能性を示唆しています。
– 予測手法間の違いは大きくなく、将来のトレンドに対する見解にそれほど差異はないようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの分布は0.8付近に集中しており、大部分がこの範囲に収まります。
– 外れ値を除けば全体として安定的な傾向が見られます。
6. **人間の直感とビジネスや社会への影響**:
– 予測に基づくと、社会WEIスコアは安定しているため、社会基盤や教育機会は十分に確保されていると考えられます。
– 外れ値はリスク要因を示す可能性があり、リスク管理戦略の一環として注視する必要があります。
– 社会的安定が続くことで、電力供給の安定化にも寄与する可能性があります。
これらの洞察は、電力関連の政策決定やリスク管理において有用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:
## グラフの分析
### 1. トレンド
– **実績AI**のデータ（青色の点）は、全体としてほぼ横ばいで、特に大きな変動は見られません。
– **予測（ランダムフォレスト回帰）**のデータ（紫色の線）は、途中からスコア1.0に達し、その後維持しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**は黒の輪で示されていますが、全体的なトレンドから大きく外れている点がいくつか観察されます。ただし、全体としては実績データは安定しています。
### 3. 各プロットや要素が示す意味
– **青色の点**は実績AIによるWEIスコアを示しており、安定して高水準を維持しています。
– **紫色の線**はランダムフォレスト回帰による予測結果で、将来的なスコアの改善を示唆しています。
– **灰色の背景領域**は予測の不確かさ範囲（xAI/3σ）を示しており、この範囲内に実績データがほとんど収まっています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実績と予測間には、初期には誤差があるものの、最終的に予測が改善を指し示していることから、予測モデルの精度がうまく働いているように見えます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績データと予測データに大きなかけ離れた値は少なく、相関性が感じられ、特に中盤以降では予測と実績が近づいています。
### 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
– グラフからは、実績が安定しており、一部の予測モデルが未来のポジティブな改善を示唆しているため、電力範疇において社会WEIの観点から持続可能性や短期間での改善が期待されます。
– ビジネスでは、安定した実績と明るい予測を活用した長期的なプランニングが可能と感じられます。
全体的に、予測が実績に追いついていく様子が観察され、今後の改善に対する期待感を高める内容となっています。
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:
このヒートマップは、電力カテゴリのWEIスコアを30日間にわたって時間別に示したものです。以下に主な洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 時間帯に応じたスコアの変動が見られます。例えば、19時台では7月6日以降にスコアが高めになり、その後横ばいの傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 19時の7月1日に値が非常に低い外れ値が見られます。これは何か異常な事象が発生した可能性を示唆しています。
3. **プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡はWEIスコアの大小を示しています。紫から黄色に向かうにつれてスコアが高いことを表しています。19時のスコアは7月5日以降に高く、青から緑、そして黄色へと変わっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 不明な理由で18時はデータが欠落しているため、他の時間帯との直接的な比較が難しいです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 日付が進むにつれて、19時のスコアが徐々に高くなる傾向を示しており、この時間帯が他と比べてエネルギー消費が増加している可能性があります。
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**:
– 19時にエネルギー消費が増加していることから、家庭やビジネスにおいて生活活動のピーク時間帯である可能性があります。これに応じた電力供給の管理が重要です。また、異常値はインフラや計測システムの調整が必要であることを示しているかもしれません。
この分析は、エネルギー消費の効率化や安定した供給に向けたインサイトを提供します。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 全体的に、色の変化（濃淡の移動）が示すように時間と共に変動があります。特定の時間帯（例えば、19時）が他の時間に比べて黄色に近づいており、これはWEIスコアが高いことを示唆しています。
– 特に16時や19時に周期的なパターンがあるように見えます。19時にかけて鮮明な色合いの変化が見られるのが特徴です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 19時における急激な色の変化は顕著です。これは急激なスコアの上昇を示していると考えられます。
– 7月6日の色の変動も特に強く、他の日付とは異なる動きがあります。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 色の濃淡がスコアの大きさを表し、黄色に近いほどスコアが高いことを示しています。
– グラフには、時間と日付が示され、特定の時間帯に特異な傾向があることが視覚化されています。
4. **複数の時系列データがある場合の関係性**
– 各時間帯ごとに異なる色の変化があるため、これが多様な消費パターンや活動のピークを示唆しているといえます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特定の時間帯におけるスコアの上昇や下降を通じて、消費行動または活動レベルの時間帯に基づく差異が強調されています。
6. **人間が直感的に感じるであろうことと影響**
– 一般的に夕方（例えば19時）のスコアが高いことから、これが家庭の高い電力消費や活動のピークに対応しているのではないかと想像されます。ビジネス的には、電力供給の効率化や家庭向けのエネルギー節約施策に役立つ洞察を得ることができるかもしれません。
このヒートマップは、電力使用パターンの分析や、省エネ戦略の企画において重要な情報を提供します。
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:
### グラフ分析の専門家としての洞察
1. **トレンド**:
– 期間全体を通じて、上から中段にかけての時間帯（7時〜11時）は、色の変化が見られるが、安定して高いスコア（緑から黄色）を示している。これはこの時間帯が安定して利用されていることを示唆する。
– 下部の時間帯（夕方から夜にかけて）はスコアの変動が比較的大きい。特に一部の日付において非常に低いスコア（紫色）が見られる。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月1日とその日の日中の時間帯において、非常に低いスコアが観察される。この日は何らかの異常があった可能性がある。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡はWEIスコアを示している。濃い紫色は低スコア、黄色は高スコアを表している。
– 日中（7時〜11時）は安定して高いスコアを示す色が多い。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各時間帯で色の変化はあるが、主に日中のスコアは安定しており、夕方の一部で大きな落ち込みが見られる。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 日中と比べて夜間のスコアは不安定であり、より変動が大きい。
### 直感的なAIとしての洞察
– **人間が直感的に感じる可能性のあること**:
– 朝から昼にかけての電力の利用が非常に効率的で、社会的に安定していることを示す。
– 一方で夜間に向けての需要や効率は課題がある可能性があり、ピークシフトや節電が必要かもしれないと直感的に感じる。
– **ビジネスや社会への影響**:
– 日中の電力消費が安定しているため、企業活動においてはこの時間帯は有効活用されていると考えられる。
– 夜間の電力効率が低いことから、エネルギー管理や効率化を考える上で、特に夜間の改善策がビジネスにとって有益な分野となるかもしれない。
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:
このヒートマップは、電力カテゴリに関するWEI（おそらく「ウェルビーイング指数」）の相関関係を示しています。以下に特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– トレンドとしては「安定した相関」を示しているようです。各WEI項目間にはほぼ一貫した相関が見られ、上昇や下降といった周期的なトレンドは直接的には示されていません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に目立った外れ値や急激な変動は見られませんでした。全体的に色合いが均一であり、強い相関または弱い相関が狭い範囲内に収まっています。
3. **各プロットや要素**:
– 赤い色が濃いほど相関が強く、青い色は相関が弱いことを示しています。セルの色の濃さは、その項目間の数値的な関連性を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– ここでは明確な時系列データが示されているわけではありませんが、一部の項目間の強い相関は、その傾向が30日間を通じて持続している可能性を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「社会WEI（公平性・公正さ）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」の間で非常に強い相関（0.97）が見られます。
– 「個人WEI（自由度と自治）」の相関が比較的弱い項目がいくつかあります（例：「個人WEI（経済的余裕）」との相関は0.36）。
6. **直感的な感覚と社会・ビジネスへの影響**:
– 社会の多様性や公正さが重視されているようであることがうかがえます。公正性や多様性の促進が個人の心理的ストレスや健康状態に影響を与える可能性が考えられます。
– ビジネスや政策決定の場では、多角的な要素が互いに影響し合っていることを理解し、バランスの取れた対応が必要とされることを示唆しています。
このヒートマップは、異なる社会的および個人的な要因が互いにどのように関連しているかを視覚的に示す有力なツールです。
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:
この箱ひげ図では、電力カテゴリにおける各WEIタイプのスコア分布を比較しています。以下にグラフの特徴とインサイトを説明します。
1. **トレンド**:
– WEIスコアの中央値は全体的に高めで、多くのカテゴリで0.7～0.9の範囲に収まっています。
– 時系列データではないため、上昇や下降トレンドはここでは評価できませんが、どのタイプも一定の水準を保っているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部のカテゴリ（個人WEI（総合幸福度）など）では外れ値が見られ、通常範囲外のスコアが存在することが示唆されています。
– これらの外れ値は、特定の条件下でスコアに影響を与えている可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 箱ひげ図の箱はデータの第1四分位数と第3四分位数を示し、箱の中の線は中央値を表しています。
– ひげはデータの範囲を示し、外れ値は個別にプロットされています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– このグラフは時系列データではないため、直接的な時間的関係性は示されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 社会WEI（持続可能性と自律性）や個人WEI（心理的ストレス）のデータは他のカテゴリと比較して小さな分散を示しており、安定したスコア傾向があることを示しています。
– 全体的に各WEIタイプ間でのスコア分布の重なりは少なく、異なる特質を持っている可能性があります。
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**:
– 多くのカテゴリで高いWEIスコアが見られるため、電力業界では幸せや満足度が高いと受け取られる可能性があります。
– スコアが高いことが顧客満足や従業員の幸福度向上に繋がる可能性があり、これがビジネスの成長に貢献する可能性があります。
– 一方で、外れ値が多い部門では、特定の改善が必要かもしれません。例えば、心理的ストレスや公平性などの低いスコアが見られる分野に重点的に対策を行うことで、全体のパフォーマンスが向上するかもしれません。
このグラフは、電力業界の複数の側面からの評価を視覚的に比較することができ、戦略的な改善の判断に役立つ可能性があります。
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PCA（主成分分析）に基づくグラフには、電力カテゴリーのWEI構成要素が視覚化されています。以下に、その分析と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– グラフ全体で方向性のあるトレンドは見られません。データは第一主成分と第二主成分の座標軸に沿って分散しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左上のプロットはいくつか密集していますが、他と比較してやや孤立している点があり、これは潜在的な外れ値として注目できます。これらのデータポイントは他の群とは異なる特性を持つ可能性があります。
3. **各プロットや要素の示す意味**:
– 第1主成分（寄与率0.76）が第2主成分（寄与率0.08）よりもはるかに大きな寄与率を持っています。つまり、データの変動の大部分を第1主成分が説明していることになります。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– グラフは時系列ではなく主成分空間での分布を示しているため、時系列データとしての変動関係を直接読み取ることはできません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは均等に散らばっておらず、一部の領域に密集しています。第1主成分の正の値を持つ領域に多くのデータが集中しています。これは、主成分自体が重要な変動要因を示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**:
– データの構造は、電力使用における特定のパターン（例：高需要期間や低需要期間）を反映している可能性があります。
– 電力の需要予測や効率化を行う際に、これらの主成分がどのように関連しているかを理解することは重要です。
– 外れ値の特定は、異常な消費パターンの検出や、さらには異常事象の発見にも役立つかもしれません。
このような主成分分析は、複雑なデータセット内の主要な変動要因を簡潔に表すための強力なツールであり、ビジネスやエネルギー管理の最適化に貢献します。
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。