📊 データ分析（GPT-4.1による）
データの分析に基づいて、以下のような洞察と考察を提供します。
### 全体の傾向と変動
– **時系列推移**: 総合WEIスコアは全般的に安定した上昇傾向にありますが、評価が開始された数日間はスコアのばらつきが大きく、7月6日以降から安定して高いスコアが続いています。
– **異常値**: 2025年7月1日から7月6日の間は、総合WEIおよび個別項目において一部低く、ばらつきのあるスコアが観察されています。例えば、経済的余裕や健康状態が比較的低いスコアを示し、これが総合WEIの不安定さを引き起こした可能性があります。
### 異常値の背景と影響
– 振れのある最初の数日は、新しい政策やキャンペーンの開始、または外的な社会情勢の変化が影響している可能性があります。
– 特に、個人の健康状態（個人WEI）および心理的ストレスが変動を起こしやすく、個々人の状況が全体に影響を及ぼしていることが見て取れます。
### STL分解に基づく分析
– **季節性**: スコアに大きな季節性パターンは見られません。短期的なブレが多く、長期的なトレンドの影響が目立ちにくいです。
– **トレンド**: 7月6日以降のトレンドは安定的で、持続可能性や社会基盤項目が特に改善を示しています。
– **残差**: 小さな変動がランダムに発生し得る事を示しており、特定の外部要因より内部の調整段階の影響が見られるでしょう。
### 項目間の相関分析
– 高い相関が見られる項目として、持続可能性と社会基盤が挙げられます。いずれも社会全体の安定性や未来の展望に影響を与えていると考えられます。
– 経済的余裕と心理的ストレス間の相関が強いことも示唆され、景気変動が心の健康に影響を与えていることが伺えます。
### データ分布
– **箱ひげ図**: 箱ひげ図による各スコアの分布は、健康状態と経済的余裕のばらつきが大きいことを示しており、これが総合的なWEIスコアの変動を引き起こしている可能性があります。
– 多くの項目において上位四分位が高い傾向にあり、平均以上のスコアを示す状況が多いことが観察されます。これは、多くの指標における改善がうまく進行していることを示します。
### 主要な構成要素 (Principal Component Analysis/PCA)
– **PC1**は総合WEIスコアの74%を説明しており、社会インフラや持続可能性、共生の項目が特に影響力を持っていることを意味します。
– **PC2**はそれに比べて寄与率が低いですが、多様性と公正性の要因が潜在的な改善領域である可能性があります。
### 結論
総合的に見ると、2025年7月初頭に見られた異常値は短期間での調整によるものであり、その後の数値の推移から見ると持続可能性や社会基盤の改善が全体を底上げしていると考えられます。特に、個人の経済的な経験が心の健康に与える影響を管理し、社会的な持続可能性をさらに改善するための施策が求められます。
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:
以下は、提供されたグラフ「電力カテゴリ 総合WEIスコア推移（360日間）」に基づく分析です。
1. **トレンド**:
– 2025年7月から2025年11月までの間は、実績AIのスコアは安定しており、大きな変動が見られません。
– 2026年7月の実績データとは大きなギャップがありますが、この間の傾向や逐次的なトレンドはグラフに表示されていないため、詳細な動きは不明です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値は存在せず、基本的には実績AIと予測範囲内で収まっているようです。
– 予測データ（×印）が存在する区間は、実績AIに基づいて大きなズレがあるように見えません。
3. **各プロットや要素**:
– 青いプロットは実績AIを示し、グレーの帯状の領域が予測の不確かさ範囲を表しています。
– ピンクや紫の線は、さまざまな予測手法に基づく予測値を示していますが、いずれも実績データから大きく外れているわけではなく、良い予測精度が見込まれます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績AIと異なる予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の予測は比較的一貫しており、いずれも実績に基づいているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 直感的に見ると、実績データと異なる予測手法の間には一貫性と相関が見られます。このことは、予測モデルが堅牢であることを示唆しています。
6. **直感およびビジネスや社会への影響**:
– グラフから理解できることは、電力消費もしくは供給の安定性が一貫しているため、信頼性のある予測が可能であることです。
– ビジネスや政策決定において、電力使用量の予測可能性が高まることは、リソースの最適化やコスト削減につながる可能性があります。
– また、異常値が少ないことは、システムの安定性や効率性が高いことを示しており、これが社会や経済にとってプラスの要素となるでしょう。
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:
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**:
– グラフは、2025年7月から開始され、2026年7月までのデータを示しています。
– 初期のデータ（実績）は比較的一定していますが、その後に予測データに急激な上昇があります。特にランダムフォレスト回帰が目立ちます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値としてマークされたデータポイントが初期に集中しています。
– 系列の中でランダムフォレスト回帰の線が一時的に大きく上昇しており、急激な変動があることがわかります。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点が実績、赤い「×」が予測、緑の点が前年度のデータを示しています。
– 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）は異なる色の線で示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 前年のデータ（緑）は右側にあり、これらは現在の実績や予測と直接交差していない。このことは過去のデータが現在のデータトレンドと大きく異なるかもしれないことを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期のデータと比較して、予測されたデータの変動が大きく、特にランダムフォレストのトレンドは線形性が希薄である可能性があります。
6. **直感的な洞察およびビジネス/社会的影響**:
– 人々は急激な予測の変動や異常値を不安視するかもしれません。このようなパターンは不確実性を示し、計画や予算の見直しを必要とする可能性があります。
– 予測データの急激な増減は、電力量供給や新技術導入の影響を示しているのかもしれません。政策決定者は、急な需要増加に対応するための対策を考慮する必要があります。
この分析は、データの解釈や計画策定において実用的な視点を提供するかもしれません。
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:
このグラフ分析に基づく洞察をご提供します。
1. **トレンド**
– グラフには、二つの主要なデータクラスタが見られます。左側は実績データで、右側は前年度の比較データです。実績データは横ばいで、一定範囲に集中しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左側の実績データ内に複数の外れ値があり、グラフ内で特に強調されています。これらは異常値として黒のリングで示されています。
3. **各プロットや要素の意味**
– **青の点**: 実績データ（実績AIの結果）
– **赤のバツ**: AIによる予測データ
– **黒のリング**: 異常値
– **緑の点**: 前年のデータ
– ラインは各種予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による結果を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 左側の実績データと異常値は、比較的狭い範囲に存在し、右側の前年データとは明確に区別されています。
– 前年度のデータは安定しているようですが、実績データには多少のばらつきがあります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと異常値の範囲は、前年データと重ならず、これにより前年と現年のパフォーマンスに違いがあることが示唆されています。
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**
– 実績データの異常値は、システムのパフォーマンスに関する問題を示している可能性があります。これにより、電力供給の信頼性や効率性に関する改善策の検討が必要とされるかもしれません。
– 前年度と比較して安定性に欠ける傾向があれば、ビジネス戦略の見直しやリスク管理の計画が求められます。
この分析により、電力供給の信頼性向上と異常の早期検出・対応が重要であると考えられます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフ全体に明確なトレンドは見られませんが、一部の期間では上昇または横ばいの動きが見られます。紫色の線はランダムフォレスト回帰による予測を示し、経済的余裕（WEI）が増加した後に安定していることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の期間（2025年7月頃）に、異常値として識別されるデータポイントが存在します。ただし、それ以降のデータは比較的安定しています。
– 特に、実績（青色）に極端な落差は見られません。
3. **各プロットの意味**
– 青い点は実績データを示し、多くのデータポイントが集中しています。
– 黒い〇は異常値を示していますが、数は少ないです。
– 緑色の点は前年のデータを示し、わずかに増加しています。
– 予測の範囲（灰色）は、ある程度の不確実性を示しながらも、予測範囲内で安定しています。
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概ね一致しており、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）は一貫した結果を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– グラフには相関関係を示す直接的な要素は少なく、視覚的なパターンはあまりありませんが、全体としてWEIが高い位置に集中しています。
6. **直感的洞察と影響**
– グラフの大半のデータが高めのWEIスコアに集まっており、個人や世帯が経済的に余裕があることを示している可能性があります。
– ビジネスや社会への影響としては、電力消費に関連する支出や節約行動が安定している、または向上する可能性が考えられ、エネルギー関連の政策や投資の方向性に影響を与え得ます。
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:
画像のグラフについて、以下のように分析と洞察を提供します。
1. **トレンド**
– 青色の実績データは初めからやや下向きですが、全体的には横ばいという印象です。
– 緑色の前年比較データは、明確に分かれており、各データポイントに大きな変動はありません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 横軸の最初の方に黒色の異常値がいくつか見られます。これは他のデータポイントから離れており、注意が必要かもしれません。
3. **各プロットや要素**
– 青のポイントは実績データ、黒の円形は異常値、緑色は前年の比較データを意味しています。
– ピンクや紫のラインは、それぞれ異なる回帰モデルによる予測を表しており、予測が異なる傾向を示しています。特にピンクのランダムフォレスト回帰は、他のモデルと異なる勾配を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 青色と緑色のデータ間に大きな差があるように見えますが、それぞれが独立した傾向を持っている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと前年比較データは同じ期間に重複することが少なく、それぞれ異なる傾向を持っていることから、直接的な相関は薄いと考えられます。
6. **直感的な感想と影響**
– このグラフを見た人は、おそらく異常値の重要性と予測精度に注意を向けるでしょう。ビジネスや社会への影響としては、異常値への対応や、予測モデルの精度改善が考慮されるべきです。また、電力業界において健康状態の予測と実績のギャップがどの程度受け入れられるかも重要な要素となります。
全体的に、データの変動性、予測精度の評価、異常値への対応が今後の焦点となるでしょう。
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:
グラフを分析し、以下の視点から洞察を示します。
1. **トレンド**:
– グラフは全体として二つの異なる時期に分かれています。
– 初期のデータ（2025-07-01から2025-09-01）は比較的低いWEIスコアで横ばい。
– 後半のデータ（2026-03-01以降）はスコアが高く、こちらも横ばい。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 記録された異常値は初期の期間に集中し、大半は低いスコア範囲で発生しています。
– 後半のデータには目立った外れ値がありません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点が実績値、緑が前年実績とのAI比較を表しています。
– ピンクと紫の線は線形回帰および決定木回帰による予測。ランダムフォレスト回帰も示されていますが、予測範囲内に留まっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 初期データでは実績と前年実績の比較が重要であり、後半では予測モデルの精度が焦点です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期と後半のデータ間で大きな変動があり、各期間内は比較的一貫しています。
6. **直感的な感覚とビジネス/社会への影響**:
– 初期の心理的ストレスの変動は少なく、安定的。しかし、後半において急激に変化しており、潜在的なストレス要因の変化を示唆。
– 社会的・ビジネス的には、ストレス管理の必要性が特に後半で高まっている可能性がある。
実務的には、このデータは心理的ストレスのモニタリングや対策の立案に有用です。
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:
以下はグラフの分析と洞察になります。
1. **トレンド**:
– 初期のデータ（2025年7月〜2025年9月）は、WEIスコアが比較的横ばいであることがわかります。
– 特定の時期（2025年11月頃）に予測スコア（特に線形回帰）が急激に上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の実績データ（青のプロット）で若干のバラツキがありますが、重大な外れ値は見られません。
– 予測において、3つの手法（決定木回帰、ランダムフォレスト回帰、および線形回帰）が異なる動きを示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 青の実績プロットは現実のデータを示しています。
– 緑の点は前年のデータで、一定のトレンドを持っているようです。
– 赤い×印や紫の線は予測データを示し、それぞれの手法の精度やトレンドが異なることがわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実測値と予測値の間に時間ギャップがありますが、予測手法により異なる将来トレンドを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと前年データに一定の関連性が見られ、おそらく季節性があるかもしれません。
– 予測データのばらつきがあるため、異なる手法の精度差が感じられる。
6. **直感的な感覚およびビジネスや社会への影響**:
– 現在の電力環境が安定しているように見えますが、予測では上昇トレンドが示されています。これは新しい規制や技術導入による影響を示唆している可能性があります。
– 予測値が大きく変動することにより、政策決定者は複数のシナリオを考慮する必要があるでしょう。
– 自由度と自治の観点からは、より多様なアプローチや柔軟な対応が求められそうです。
このグラフからは、電力部門での将来の動向を予測する重要性と、予測手法の多様性がもたらす洞察を得ることができます。
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:
このグラフは、電力カテゴリにおける社会WEI（公平性・公正さ）のスコアを時系列で示したものです。以下に分析を示します。
1. **トレンド**:
– グラフには二つの期間があります。2025年7月から数ヶ月間の初期データと、2026年5月から2026年7月にわたるデータが示されています。
– 初期データ期間では、WEIスコアが0.6から1.0にかけて安定していることが観察されます。
– 2026年に入ると、データが再び高スコア（概ね0.8以上）で安定している傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期データ期間にいくつかの外れ値（異常値）が観察されます。それらは主に0.4付近のスコアで、全体のトレンドから外れています。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青い点は実績値で、2025年部分に集中しています。
– 緑色の点は前年の比較データとして表示されています。
– 予測手法については、紫の異なる線（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、実績データが存在する部分でのみ表示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測データが距離があるため、予測モデルと実績データとの乖離がある可能性があります。
– 前年データは2026年後半のデータと比較して、スコアがやや異なるものの、似た傾向をカバーしている。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値の中にある異常値は、システム内の異常や特異なイベントを示している可能性があります。
– 予測の範囲内にある線で示される範囲（灰色）は、予測の不確かさを示します。
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**:
– グラフから、2025年の上半期は公正性のスコアが一貫して高かったがシステム内で異常が発生していた可能性を示唆しています。
– 2026年のデータも高スコアを維持しており、安定したパフォーマンスが示唆されます。ただし、初期の異常値はリスク管理やシステムの改善の必要性を示しています。
– 社会やビジネスにとって、継続的に高い公平性・公正さのスコアを維持することは重要であり、異常値に対する対策を講じることが求められるでしょう。
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:
このグラフについての分析を以下に示します。
1. **トレンド**:
– グラフは主に3つの期間に分かれています。2025年7月から9月初旬までの最初の期間、次に2025年9月から2026年6月までの予測期間、最後に2026年6月のデータ。この間、明確な上昇や下降トレンドは観察されず、横ばいの傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値として記載されているデータが2025年7月あたりに観察されます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **紫色の線**は予測手法の違いを示しています（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）。
– **青の点**は実績データを表しています。
– **赤い×印**は予測データ。
– **緑の点**は前年データ。
– **黒の円**は異常値として認識されています。
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は、それぞれ異なる期間のデータを示していますが、直接の重なりはないようです。前年のデータと予測データは、時間的に並行しており、予測精度の評価に利用されているかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは全体的に高いWEIスコアで集約されており、安定しているように見えます。
– 特定の予測手法が他の手法よりもパフォーマンスが良いかどうかの比較はこのグラフ上で難しいです。
6. **直感的に感じること、およびビジネスや社会への影響**:
– 高いWEIスコアが提示されていることから、持続可能性と自治性の両方がしっかりと管理されていることが示唆されます。
– 異常値の有無や予測の範囲からデータの信頼性と変動性が評価されているようです。
– 企業や社会がこのデータを使って電力マネジメントや持続可能性の計画を立てる際の意思決定材料として役立つ可能性があります。
全体として、データは持続可能性と自治性において安定しており、予測モデルがこれをサポートしていることが示されています。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 初期段階（2025年7月1日付近）では、実績AI（青色）が高いスコア（0.8-1.0）の範囲に集中しています。時間経過後、次の年に比較AI（緑色）はスコアがさらに高い傾向にあり、スコアが0.6から0.9付近に集中しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値（黒丸）として示されているデータポイントが数点ありますが、これらは特定のパターンを示していないため、特定のイベントや異常な状況を示唆している可能性があります。
3. **プロットの要素**
– 実績AI（青）のデータは初期に多く存在し、比較AI（緑）は全体的に評価日が後のデータです。
– 予測の不確かさ範囲（灰色）の幅が示されていますが、範囲自体は狭いため、予測の精度が比較的高いことを示唆しています。
– 予測線（紫、ピンク、青緑）は複数の回帰手法（線形、決定木、ランダムフォレスト）を使用しており、スコアが高い範囲を予測しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データは一時的にスコアが上昇する期間を示しており、その後、比較AIとしてのデータは安定して高いスコアを示しています。これにより、過去の実績を基にした予測が、比較的高精度で行われていることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体的にスコアが高い範囲で集中しており、直感的には社会基盤や教育機会の改善を示唆しています。
6. **人間の直感およびビジネス・社会への影響**
– このグラフから直感的に感じるのは、電力カテゴリにおいて社会基盤や教育機会が向上してきていることです。高いスコアの維持は、特に持続可能な発展や技術の進歩に寄与していると考えられます。ビジネス面でも、電力供給の信頼性や効率性が増すことにより、新たな市場機会や投資の活性化が期待できます。
### 結論
– グラフ全体として、電力分野の社会基盤や教育機会が着実に向上している傾向を示しています。異常値の発生は注意が必要ですが、全体の予測精度が高く、今後の発展への期待が持てます。
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**
– 初期のデータ（青色の実績）は比較的高いWEIスコア（0.6以上）で安定しています。その後、期間が進むにつれて緑色の前年度データは同様のスコアの範囲で分布しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部に異常値としてのプロットが、実績データ内に存在し、特定のタイミングで急激な上昇や下降の目安となっている可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色（実績）は過去360日間の実際のデータを示しています。
– 緑色は前年のデータで、過去の同時期のパフォーマンスを示しています。
– 赤の「×」マークは予測値を示し、特定のモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測をそれぞれ異なる色の線で示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと前年のデータは似たようなスコアの範囲で分布しており、前年のパフォーマンスが現在の動向に影響を与えている可能性があります。
– 予測データ（赤い×と線）は、実績のスコア範囲を予測しており、比較的高い信頼性を持っているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績、前年データ、予測データの間に強い相関があると見受けられます。全体的に高いWEIスコアを維持しているため、電力カテゴリーにおける社会的な共生や多様性、自由の保障が安定していることを示唆しています。
6. **直感的な感想とビジネスや社会への影響**
– データが示す高いWEIスコアは、電力業界が共生、多様性、自由の保障において良好な状態を維持していることを表します。これにより、業界の社会的評価が向上し、持続可能な社会貢献に寄与していると予想されます。予測値の信頼性が高いことから、今後も安定したパフォーマンスが期待できます。
この分析に基づいて、ビジネス戦略は現状の強みを活かしつつ、さらなる社会WEIの向上を目指すことが利点と考えられます。
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、ヒートマップの各側面についての分析です。
1. **トレンド**:
– 総じて、時間帯ごとに色が変化しており、周期性が観察されます。特定の時間帯ではより明るい色（高WEIスコア）が多く、他では暗い色（低WEIスコア）が多いです。特に午前中（7時、8時）と夜間（19時、23時）に明るい色が多く見受けられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 19時の時間帯で、7月初旬に低スコアを示す極めて暗い色があります。この時期になぜスコアが低下したかを分析する必要があります。
3. **要素の意味**:
– 色の明るさや濃さはWEIスコアの高さを示しています。明るい色は高スコア、暗い色は低スコアを表します。
– 日付と時刻のクロスセクションで見ると、特定の時間帯に集中して高いスコアが出現していることが分かります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 同時刻帯の日ごとの変動が似ていることから、時間帯でのパターンが日を重ねて現れているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 同じ時間帯での日々のスコアは比較的一貫性がありますが、19時のみ異常な低スコアが見られます。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– 日中と夜間の特定の時間帯にスコアが高いという直感的な見方から、エネルギー需要や供給の効率に関係している可能性があります。特に業務時間やピークタイムが影響していると考えられます。
– 児童的に読み取れるパターンを活用し、電力消費のピークシフトや効率化戦略を探る糸口となるかもしれません。
このヒートマップから、日々の時間別電力需要と供給能力のバランスを視覚的に把握することができ、エネルギー管理戦略の最適化に役立てることが期待されます。
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:
このヒートマップに基づいた視覚的な分析と洞察を以下に示します：
1. **トレンド**
– ヒートマップは手前の数週間をとりあげていますが、色のパターンは特定の曜日や時間ごとに異なります。
– 全体的に色が緑から黄色に変化している時間帯が存在し、これは電力使用量の変化と関連している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 19時の時間帯において、比較的暗い紫色がデータの中に現れています。これは通常のパターンと異なる外れ値を示唆しています。
– 7月5日には19時で急激なスコア変動が観察されます。
3. **各プロットや要素**
– 色の違いは電力使用スコアの大きさを示しており、緑系から黄色系に向かうほど高いスコアを意味します。
– 時間ごとの色の変化から、特定の時間帯に使用量が多いか少ないかを視覚的に把握できます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時間帯（例えば、19時、23時など）ごとに色の変化を見ることができ、これらの時間帯は電力スコアの高低と周期的な関係があるかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 明確な周期性は見られないものの、時間帯によっては使用量のピークがあることが示唆されています。
6. **直感的な洞察と影響**
– この可視化は、特定の時間帯や日において電力使用が集中していることを示しています。特に夕方の時間帯は注目すべきかもしれません。
– ビジネスや社会への影響としては、ピーク時のエネルギー管理や効率的な配分に関する意思決定に役立つでしょう。また、特定の時間帯の負荷を管理することで、電力コストの削減につながる可能性があります。
このグラフを継続的に監視し、変動の要因を詳しく分析することで、より効率的な電力管理や制御が可能となるでしょう。
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:
このヒートマップには、電力に関する社会WEI平均スコアが、特定の時間帯や日にどう変動しているかが示されています。以下のポイントに注目して分析します。
1. **トレンド**
– 上昇トレンドが見られる時間帯（特に午前8時前後）があります。色が紫から緑、黄色へと変化していることからも分かります。
– 午後の時間帯では安定して高いスコア（緑や黄色）が続いています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月1日の午後7時以降に極端に低いスコア（濃い紫）が観測される点があり、特異なイベントやシステムのエラーがあった可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色が明るくなるほどスコアが高いことを示しています。黄色は特に高いスコアを表しています。
– ヒートマップの色だけでなく、密度の変化も情報量を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 午前と午後で異なるトレンドが見えます。午前中は上昇、午後は横ばいまたは高水準を維持しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 日によって午前中のスコアが変動しやすく、特定の日の午後には一貫した高スコアが見られることから、地域の活動や電力利用パターンに関連している可能性があります。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– 午後の高いスコアは、地域の活動やビジネスが活発になる時間帯に対応していると考えられます。
– 特定の日に低スコアが見られるのは、システム障害や異常気象による電力供給の問題を示唆しているかもしれません。そのため、この情報は電力供給の安定性を考える上で重要です。
このヒートマップは、電力供給のパターンを視覚化することで、効率的なエネルギー管理のための洞察を提供しています。ビジネスや社会活動の計画に役立つでしょう。
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、電力カテゴリにおける複数のWEI（Well-being Index）項目間の相関関係を視覚化したものです。以下にこのヒートマップから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**:
– グラフ自体に時間的なトレンドは表示されていませんが、各WEI項目間の相関関係の強さは長期的な傾向を示す可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 相関の強さに著しい外れ値はありませんが、特定の組み合わせで薄い色が見られることから、相関が低い項目があることが示唆されます（例: 個人WEIの「健康状態」と他の項目）。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃さが相関の強さを示しており、濃い赤が高い正の相関、青が負の相関を示します。
– 全体的に、正の相関が強い組み合わせが多く見られます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データそのものではありませんが、例えば「総合WEI」と「個人WEI平均」や「社会WEI（持続可能性と自治性）」などは高い相関を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特に「総合WEI」と「社会WEI（持続可能性と自治性）」は非常に高い相関を示しています（相関係数が0.93）。
– 「個人WEI（健康状態）」は他の項目との相関が低めであることが分かります。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– WEIの各項目間の強い相関は、個人や社会全体の福祉が多面的で相互に依存していることを示唆しています。
– 「社会WEI（公平性・公正さ）」と「個人WEI（経済的余裕）」の強い相関は、公平性が感知される社会では経済的な余裕も高まる可能性があることを示唆しています。
– ビジネスの観点からは、社会的な持続可能性を重視した取り組みが、総合的な福祉の向上に貢献する可能性が示唆されます。
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:
この箱ひげ図は、電力カテゴリの「WEIスコア」の分布を360日間比較したものです。以下に視覚的な特徴とそこから得られる洞察を述べます。
1. **トレンド**:
– 期間全体を通じた特定のトレンドは示されていませんが、WEIの種類ごとにスコアの中心傾向が異なることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのWEIタイプで下方に外れ値が見られます（例：「個人WEI（職業快適）」、「個人WEI（心理的ストレス）」）。これは特定の条件下での低いスコアを示唆している可能性があります。
– 一部の箱ひげ図は範囲が狭く、変動が少ないことを示している一方で、「社会WEI（公平性・公正さ）」などは広い範囲をカバーしており、スコアの変動が大きいことを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 箱の中央線は中央値を示し、箱の上下は第1四分位数と第3四分位数です。ひげ（線）はデータの範囲を示し、円は外れ値を示しています。
– 色の違いは各WEIタイプを区別するためと考えられ、視覚的に異なる特徴を捉えやすくしています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データというよりは、主要なWEIスコアカテゴリ間の比較が中心となっています。
– 各WEIの変動幅や中心値の違いが、異なる評価基準や条件下でのパフォーマンスの違いを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 他のWEIカテゴリと比較して「社会WEI（持続可能性と自治生）」はより高い中央値を持ち、そのデータの信頼性が高い可能性があります。
– データの分布形状は、カテゴリごとに異なり、パラメータによって分布のバラツキが異なることを示唆しています。
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**:
– スコアの高低や分布の広狭は、特定のWEIタイプが評価される背景要因を考える手助けとなります。たとえば、心理的ストレスのカテゴリで低スコアの外れ値が多い場合、ストレス管理が不足している可能性があります。
– ビジネスや社会においては、WEIスコアの改善が求められる領域を特定し、そこに重点を置いた施策が必要となるかもしれません。これにより、組織や社会全体の福利と効率を向上させることが可能となります。
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、電力カテゴリにおけるデータの主成分分析（PCA）の結果を示しています。以下のポイントで解析していきます。
1. **トレンド**:
– 第1主成分に沿って右側にプロットが多く分布しており、第2主成分に沿った明確なトレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 第1主成分が-0.4以上、かつ第2主成分が0.1以上のプロットは、他のデータポイントから離れており、このエリアは外れ値と考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– プロットの分布は、データの主成分を表しており、右上方向の点がやや密度が高く、この領域に集中している点は、第1主成分が高い寄与を持っていることを示します。
– 色や棒グラフはないため、個々の点は電力データの構成要素を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– グラフ全体のプロットがPCAに基づいて配置されているため、原則として主成分が類似しているデータは近くに配置されます。
– データがどのような時系列パターンを持っているか明確にはわかりません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分が主要な要素であり、全体的なデータの分布のばらつきに大きく寄与しています。
6. **直感的な感覚と影響**:
– 第1主成分は74%の寄与率を持ち、データの大部分を説明しています。このため、電力データの主要な変動要因は1つの大きなファクターで説明可能という見通しになります。
– ビジネスや社会への影響として、この主成分は電力消費や供給の主要な変動要因を特定し、効率的なエネルギー管理や調整に役立つ可能性があります。
この分析により、データの主要なパターンは一目で識別可能であり、電力管理における戦略的な意思決定に資する情報を提供します。
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。