📊 データ分析（GPT-4.1による）
### WEIスコア分析結果
#### 1. **時系列推移・トレンド**
– **総合WEIの推移**: データの期間全体で、総合WEIスコアは0.6から0.9の範囲で変動しています。開始時に0.625からスタートし、数日で0.86以上に上昇しています。全体的に徐々に上昇するトレンドが見られます。
– **個人WEI平均**も同様に増加傾向を示し、一時的な落ち込みはあるものの、典型的には0.7付近から0.8以上に上昇します。
– **社会WEI平均**は全体的に高い値を維持しており、特に後半での0.9を超えるスコアは、社会的要因が評価を向上させていることを示唆しています。
#### 2. **異常値検出とその背景**
– 異常として検出されたスコアは、2025-07-01やその翌日などにおける見られます。これらは、急激な変動あるいは特定のイベントの結果として発生した可能性があります。具体的な要因は不明ですが、一時的な政策や社会動向が影響を及ぼした可能性があります。
– 2025-07-06の急上昇(スコア0.86)は社会的要因（例: 公共施策や重大なイベント）が影響したと考えられます。
#### 3. **季節性・トレンド・残差 (STL分解)**
– 長期トレンドとしての増加傾向は確認されましたが、季節性は短期間データでは確定できませんでした。残差の変動幅が大きく不規則であるため、ランダムな外的ショックが作用している可能性があります。
#### 4. **項目間の相関**
– 個々の指標間で強い関連性が見られます。特に、社会WEIの項目（公平性、公正さ、持続可能性など）は他の社会的指標と強い相関を持つことが確認されました。このことは、異なる社会的要因が共同で働き、総合評価に寄与していることを示しています。
#### 5. **データ分布**
– 箱ひげ図解析から、スコアのばらつきはわずかであり、中央値付近に多くのデータが集中しています。これは、WEIスコアが全般的に高い範囲に分布していることを意味します。
– 外れ値として検出されたものは、ほとんどが下位か上位への極端な変動によるもので、全体のトレンドには大きな影響を与えていません。
#### 6. **主要な構成要素 (PCA)**
– 第一主要成分 (PC1) が73%を占め、社会的持続可能性などの総合的な影響を強く内包しています。第二成分 (PC2) の寄与率はわずかですが、多様性やストレス、自治などの要因が部分的に寄与していると考えられます。
### 結論
– 総じて、WEIスコアの上昇は個人の健康や経済の改善だけでなく、社会全体の構造的要因の成熟も含まれていることが示唆されます。
– 今後の観察では、特に急上昇や下降の背景要因を探ることで、政策の影響度をさらに詳細に分析することが求められます。
– データ構成要素の相関を活用し、特定の社会的指標向上がいかに総合スコアを向上させるかを検討することが重要です。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**:
– 初期の実績AI（青色の点）は比較的安定しており、約0.8のWEIスコアで横ばいです。
– 線形回帰（青い線）はほぼ水平であり、直近の時期での大きな上昇や下降トレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の実績データにおける異常値（黒い円）は観測されますが、これらは少数です。
– 予測データには不確かさの範囲（灰色の帯）が示されていますが、これも比較的狭く安定しています。
3. **各プロットや要素**:
– 紫色、緑色、ピンク色の線はそれぞれ異なる回帰モデル（決定木、ランダムフォレストなど）による予測を示しています。いずれも比較的安定した上昇を示しています。
– 前年のデータ（緑の点）は新たに増加しており、昨年からの変動がうかがえます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測が示されており、予測値は実績値に対して大幅に乖離することなく、順調に増加しています。モデルの予測精度が高いことを示す兆候があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値と予測値の間で一貫した相関があり、モデルの予測は信頼性があります。
6. **グラフから得られる洞察**:
– WEIスコアは比較的高く安定しており、異常値は少ないため、システムは堅牢で効率的であると考えられます。
– ビジネスや社会への影響として、電力システムの安定性が示唆されるため、電力供給の信頼性が確保されていることを示します。今後の電力需要の増加に対しても準備が整っていることが期待できます。
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、提供されたグラフの分析です。
1. **トレンド**:
– グラフの初期段階では、WEIスコアは横ばい状態にありますが、後半部分では予測AIの関与により上昇しています。
– 未来の領域（予測部分）では、線形回帰や決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の異なるアプローチが、異なるトレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の実績データ（青い点）の中にいくつかの異常値（黒い円で囲まれた部分）が観察されます。
– 急激な変動は見られませんが、予測において異なるモデルが示すトレンドが変わることがあります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績AIの実データを示し、緑の点は前年のデータとして比較用に示されます。
– 紫、ピンクの線は複数の予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測トレンドを示しています。
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比較により、現在の実績が過去のデータとの変化を解析することができます。
– 予測モデルによるトレンドの相違が示されており、それぞれの予測の精度や信頼性を評価する材料になります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 総じて、データは初期段階で安定し、後半部分で予測により多様な動きを見せます。
– 初期のプロットが密集していることから、一定の安定性があったことが伺えますが、未来には変動があることが予測されています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 実績AIのデータは安定しているため、何らかの制御がきちんとされていた可能性がありますが、予測部分では変動が予想され、異なるシナリオに備える必要があると感じられます。
– ビジネスや社会において、予測モデルによるスコアの増加がポジティブな結果をもたらす可能性があるため、適切な対策や対応が重要です。
このような観点から、グラフから得られる情報を活用し、電力のWEI評価の変動に対する適切な戦略や計画を策定することが求められます。
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:
グラフの分析に基づく知見を以下に示します：
1. **トレンド**:
– データは主に二つの時期に分かれているようです。最初の時期は2025年7月から2025年12月で、この期間には0.6から0.8の間にデータが集中しています。
– その後、データに大きなギャップが見られ、次のデータポイントは2026年5月から始まります。ここでは0.8を超えた位置に集中しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年7月初旬において、いくつかの点が外れ値として特定されています（黒い縁取りの丸）。
– また、2025年の終盤にかけて、スコアが高くなり、2026年ではさらに上がっています。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績を表し、黒い縁取りの丸は外れ値を示しています。
– 緑色の点は前年のデータを示し、全体として高い傾向が見られます。
– 予測手法（紫と赤の点線）は、機械学習モデルに基づく予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データが予測範囲に大体収まっているようです。ただし、股のデータのギャップがあるため、予測の精度がどう確保されているかを確認する必要があります。
– 前年の実績データ（緑の点）の位置から、上向きの傾向が続いていると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 前年のデータと比較したスコアは上昇しており、より高いスコアで未来を予測していることがわかります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– グラフからは、電力分野における社会的なスコアが上昇傾向にあることが示唆されています。これは電力の安定供給や効率が改善されている可能性を意味します。
– ビジネスや政策の面では、この上昇傾向が持続可能なエネルギーへのシフトや技術革新を示唆しているかもしれません。
– 外れ値が初期に存在し、次の年には少なくなっているため、初期の問題が克服されたと見ることもできます。
全体的に、電力カテゴリにおける本グラフはポジティブなトレンドと改善を示しています。しかし、予測を検証するため、データギャップを埋める必要があります。
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**:
– 全体として、データは360日間の期間にわたり多数のプロットが存在しますが、主な実績（青い点）はほとんど横ばいです。
– 予測データ（紫、青緑、ピンクの線）は、一定の範囲で異なる傾向を示しており、特にランダムフォレスト回帰（ピンクの線）が若干上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値が黒い「○」で示されており、特定の時期に集中しているように見えます。
– 実績データと比較的安定しているため、急激な変動はあまり見受けられません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示し、精度が高く密集しています。
– 予測は複数のモデルによるもので、異なる色の線として示されています（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）。
– 予測の不確かさ範囲が灰色の帯として表示され、全体的に狭い範囲で変動しています。
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直接比較すると、予測は実績に近い推移をしていますが、若干の異なる傾向を示す場合があります。
– ミスマッチや予測誤差を検出することで、モデル改善に役立つ可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 予測モデル間での相関は高いと予想されますが、特にランダムフォレスト回帰が他と異なる傾向があります。
– 分布は一部の異常値以外、一貫して密度が高いです。
6. **直感的な感覚とビジネスや社会への影響**:
– 経済的余裕の指標が安定していることから、個人の経済状態が全体として顕著に変動していない可能性が示唆されます。
– 予測がほぼ実績に一致しているため、今後の政策形成やマーケティング戦略に対しても積極的に活用されるべきです。
– 異常値の検出は、リスク管理や問題点の早期発見に役立ちます。
全体的に、データに基づく予測と実績の一致度が高いことで、この分析は信頼性があり、ビジネス・政策における意思決定に有効と言えます。
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:
以下、このグラフから得られる洞察を分析しました。
1. **トレンド**:
– 初期の部分で複数のデータが密集しているが、その後の期間は急激に変動し、散布が少なくなる。
– 時間の経過とともにWEIスコアが変動しているため、一定のトレンドは確認できません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期段階で黒い丸（異常値）が数個見られ、それが外れ値として認識できます。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点（実績）は全体的に直線上に並んでおり、実績データは一貫した値を示している。
– 緑色の点（前年比較AI）は後半で密集している。前年のデータと比較していることが示唆されます。
– 予測曲線が異なる色で表示されており、さまざまなツールやアルゴリズムによる予測を視覚化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測の相互関係を示しており、各予測手法の比較ができる形になっています。
– さまざまな予測手法の精度を比較し、最適な手法を選択できる可能性がある。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– WEIスコアの分布は特定の範囲内にとどまり、外れ値を除けば特に大きなばらつきはありません。
6. **直感的に感じることとビジネスや社会への影響**:
– WEIスコアの一定性と予測の確かな精度が確認できれば、電力管理の効率化に寄与する可能性があります。
– 外れ値の原因究明ができれば、異常検知の精度を向上させる新たな施策が考案できるかもしれません。
– 予測精度が高いアルゴリズムを発見できれば、計画の立案や資源配分の戦略に活用可能です。
このグラフは個人の健康状態における電力消費のパターンを示唆している可能性があり、電力消費と健康管理の関連性を示す貴重なデータを提供しています。
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:
個人WEI（心理的ストレス）スコア推移に関するグラフについて、次のように分析できます。
### 1. トレンド
– **最初の期間**（2025年7月～9月）はスコアがほぼ横ばいで、0.6から0.8の範囲に集中的にプロットされています。
– **次の予測期間**では、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の予測が示されています。これらのうち一部はスコアが上昇する、または強い変動を予測しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 初期の実績データにはいくつかの異常値が検出されていますが、それらは全体のトレンドに大きな影響を及ぼしていないように見えます。
– 予測期間内には特に目立った外れ値や急激な変動は観察されていません。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **青色の点**は実績値を表し、初期データにおいて安定性を示しています。
– **灰色の範囲**は予測の不確かさの範囲を示しており、信頼区間のような役割を果たしています。
– 異なる色の線は予測モデルを示しており、各モデルが異なる傾向や変動を予測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
– 実績データと異なる予測モデルが比較されており、視覚的に各予測の信頼性や変動性を評価できます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 最初の実績期間では密にプロットされており、安定した心理的ストレス状態であることを示唆しています。
– 予測モデルが示すように、将来的なトレンドにはいくつかの変動が想定されますが、具体的な相関関係はこのグラフからは判断できません。
### 6. 直感的な洞察
– 人間が直感的に感じ取ることとしては、最初の実績データが非常に安定しているため、心理的ストレスがしばらくは低リスクであるという安心感があります。
– ビジネスや社会の観点からは、予測モデルを用いて今後のストレスの変動を管理することで、ストレス軽減やパフォーマンス改善に繋げる可能性があります。
このグラフは、現在の心理的ストレスの安定性と、将来的な変動予測を可視化することで、ストレス管理への戦略的アプローチを検討するのに役立ちます。
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
### 1. トレンド
– **初期の期間 (2025年7月から2025年9月):** WEIスコアは0.7から0.9付近で安定しています。
– **中期の期間 (2025年9月から2026年1月):** データがありません。
– **後期の期間 (2026年1月から2026年7月):** 新たなデータが登場し、スコアは再び0.7から0.9付近で安定していますが、過去のデータと比べると多少の変動があります。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 初期のデータにおいて、WEIスコアの外れ値は見当たりません。しかし、予測AIの一部に異常値が存在しています。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **青のドット (実績AI):** 実際に観測された値を示しています。
– **赤のクロス (予測AI):** 予測された値を示しており、実績値との比較が可能です。
– **緑のドット (昨年比較AI):** 昨年の実績データで、過去との比較材料になります。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 過去データと予測データの比較により、両者に多少のばらつきがありますが、全体としては似た傾向を示しているように見えます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– スコアはある程度の相関性を持ちながらも、一貫したスコアの範囲（0.7から0.9）での安定性を維持しています。
### 6. 人間の直感やビジネス/社会への影響
– **直感:** グラフは全体的に安定したパフォーマンスを示していますが、一部に異常値が存在するため原因分析が必要です。
– **ビジネス/社会への影響:** 予測精度の改善や異常値の原因分析を通じて、電力の自由度と自治の向上を目指すことができ、持続可能なエネルギー政策や効率的な運営に貢献できる可能性があります。
データの変動は小さいため、安定した電力供給管理が行われていることを示唆しています。予測AIのさらなる改善により、より高い信頼性と効率性が期待できます。
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:
1. **トレンド**:
– グラフは評価日を基準にしたWEIスコアの時系列を示しています。左側は2025年のデータ、右側は比較用の2026年のデータです。
– 2025年の実績データは比較的安定しており、大きなトレンドの変化は見られません。
– 予測データ（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト回帰）はほぼ一定または微細な上昇を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年にいくつかの異常値が観察されますが、大部分は予測範囲内におさまっています。
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、緑色のプロットは前年の比較データです。
– 異常値は黒い円で強調されています。
– 予測の幅かさ範囲（灰色）、線形回帰（紫）、決定木回帰（青）、ランダムフォレスト回帰（ピンク）が示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測と実績の間には、若干の違いがありますが、予測範囲内にほとんどのデータが当てはまっており、予測は比較的正確と言えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 予測データと実績データには高い相関があり、適切なモデリングがなされていることを示しています。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– WEIスコアが高いことは、電力分野における公平性や公正さが確保されていることを示唆します。
– 異常値の調査は、さらなる改善策を見つけるために重要です。
– 予測モデルが適切に機能しているため、将来的な計画や施策の策定に役立つと考えられます。
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:
以下に示されるのは、社会WEI（持続可能性と自治性）のスコア推移に関する分析です。
1. **トレンド**:
– グラフの左側では、スコアが高い位置にあり、見たところ横ばいであるようです。一方、グラフの右側（最近）は、スコアは少し下がった位置で密集しているようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期部分にいくつかの異常値が示されています。それらは他のデータポイントから若干外れているものの、大きなスコアの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ており、初期部分で集中しています。緑色の点は前年の比較AIによるデータですが、右側に集約され、スコアがやや低いことを示しています。
– 色分けされた線（予測: 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は短期間のみであり、強いトレンドを示していないようです。
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（比較AI）には時間的なギャップがあります。これにより、以前よりスコアが低下している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 横軸に沿った分布は比較的均一ですが、左側のスコアが高く右側ではやや低い傾向が観察されます。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響**:
– このグラフからは、初期段階でのスコアの高さが維持されておらず、持続可能性や自治性が低下した可能性が示唆されます。ビジネスや社会的な側面では、電力分野において持続可能な取り組みが求められるでしょう。回帰分析による予測範囲においても低下の兆候が見られ、これに基づく改善策が必要です。
この分析は、データに基づく具体的な対策の策定や、持続可能性の向上に向けた取り組みのきっかけとなるでしょう。
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:
グラフの視覚的な分析および洞察は以下の通りです。
1. **トレンド**:
– グラフの左側（時期が早いほど）で実績AI（青い丸）が高いスコアを示しています。一方、予測関連のデータは、異なる回帰手法による若干のばらつきが見られるものの、全体的に横ばいまたはやや低下傾向があるようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データの中に一部異常値（大きな黒い丸で囲まれているデータ）が存在しています。これらは何らかの要因で急激に変化したことを示しているかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青は実際のデータ、赤い×印は予測データ、緑の丸は前年の比較データを示しています。
– 様々な線（紫、シアン、ピンク）は異なる予測モデルの結果です（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）。
– 灰色のバンドは予測の不確かさの範囲を示唆しています。
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に対して全般的に高い位置にありますが、予測の不確かさや異なるモデルによる比較によって異なる結果が出ています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 異なる予測手法間で微妙なばらつきがあるが、大きなスコアの変動は見られません。
6. **社会やビジネスへの影響の洞察**:
– 実績データが予測よりも高いことから、人々は良好な社会基盤や教育機会があると感じている可能性があります。
– 異常値の存在は一時的な問題や外部要因による一時的な影響を示唆しているかもしれませんので、原因分析が必要です。
– 予測の多様性は、電力セクターが持つ不確実性や変動に対応するための適切な計画立案が重要であることを示しています。
全体として、電力に関連する社会基盤や教育の機会は安定していますが、予測モデルによる違いに注意しながら、異常な変動の原因を特定することが重要です。
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:
以下はグラフ分析の結果です。
1. **トレンド**:
– グラフの左側に実績値（青色）が集中しており、高いWEIスコアを保っています。大きな変動は見られず、比較的安定しています。
– 右側の予測値（2026年以降）はやや分散していますが、一貫して高いスコアが維持される見通しです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのデータポイントが「異常値」として認識されていますが、他のデータに大きな影響は与えていないようです。
3. **各プロットの意味**:
– 青色の点は実績値を表し、非常に高いスコアで安定しています。
– 緑色系の点は昨年の比較結果であり、安定した傾向を確認できます。
– 予測値はさまざまな回帰手法（線形、決定木、ランダムフォレスト）ごとに示されており、各手法の予測範囲が近似しているため、信頼性が高いことが示唆されます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 昨年と比較しても大きな変動はなく、現在と予測の間で大きなギャップはありません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは高いWEIスコアに集中しており、外れ値を除けば安定した分布になっています。
6. **ビジネスや社会への影響**:
– 高いWEIスコアの維持は、電力部門における共生、多様性、自由の保障にポジティブな影響を与えると考えられます。
– 安定性が示唆されているため、持続可能性のある取り組みが実施されている可能性があります。
– 同時に、外れ値の存在は局所的な課題がまだ残っていることを示しています。課題に対処することで、WEIスコアをさらに向上させる機会があります。
全体的に、電力部門では多様性や自由の保障が優れた水準で維持されており、今後も継続することが期待されます。
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:
1. **トレンド**:
– ヒートマップは1週間ごとのWEIスコアの変動を示しているようです。色が青から緑、そして黄色へと変わるところがあり、時間帯や日にちによってスコアが変動していることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の日付や時間帯で紫や黄色の色が見られます。これらは他に比べて極端なスコアを示しており、外れ値や急激な変動を表している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の強さがスコアの高さを示しています。緑や黄色の領域は比較的高いスコアを、紫や青の領域は低いスコアを示していると考えられます。このカラーグラデーションは、時系列でのスコアの上昇や下降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**:
– 異なる時間帯でのスコアの変化を示しており、午前中と午後でスコアの異なる傾向があるかもしれません。時間帯ごとの活動や電力使用パターン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**:
– 特定の時間帯、例えば19時に近い時間でより低いスコアが見られることから、ピーク使用時間または負荷増加の指標かもしれません。
6. **直感的に感じられること、およびビジネスや社会への影響**:
– ビジネス面では、特定の時間帯の電力使用を改善する余地があるかも知れません。また、エネルギー効率の改善やピーク時の負荷軽減戦略を検討するのに役立つ情報です。社会的には、省エネ意識を高めるための施策を打ち出す契機になるかもしれません。
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:
このヒートマップを分析すると、以下のような視覚的特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 時間帯に沿った周期性が見られます。特に、日中（7時から19時にかけて）のWEIスコアが高く、夜間にはスコアが低下します。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に19時の部で7月1日に他のタイムスロットに比べて顕著に低いスコアが見られます。この値は明らかに目立つ外れ値といえます。
3. **各プロットや要素**:
– 色の変化はWEIスコアの変動を示しています。青に近い色は低いスコア、緑および黄色が高いスコアを示しています。
– ヒートマップの色の密度が高いほどスコアの高低が明確に見つけられます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– データは1日にわたる異なる時間帯で解析されており、時間の進行に伴いスコアが変動しています。明確な日内変動が観察されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 日中のスコアの上昇は、電力消費が高まるタイムスロットに対応している可能性があるため、その時期の電力需要が影響を及ぼしていると推測できます。
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**:
– ヒートマップから電力消費のピーク時間が視覚的に直感的に理解できます。電力供給と需要のバランスを取るために、特にピーク時間の電力管理が重要であることが示唆されます。
– 社会的には、エネルギー効率化施策として、ピーク削減のための対策が考えられ、ビジネスとしては需要予測の精度向上や電力リソースの最適配分に役立てることができます。
全体として、データは時刻による電力消費の違いを強調しており、電力管理における戦略的な意思決定をサポートするための有用な情報を提供しています。
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:
このヒートマップを分析します。
1. **トレンド**:
– 色の変化を観察すると、特定の時間帯や日によって色の分布が異なりますが、全体としては極端な上昇や下降のトレンドが明確ではないようです。
– しかし、時間帯（例えば19時）においては、しばしばスコアが低くなる傾向があります（濃い色）。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 19時あたりで最も濃い色が観察される箇所が外れ値として目立ちます。この時間帯に特異な低スコアがあることを示しています。
– 他の時間帯でも若干の変動がありますが、緩やかな変化です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡はスコアの変動を表し、黄色系は高スコアを、紫系は低スコアを示します。
– 時間帯ごとにその日のスコアが表示されており、社会WEI平均がどの時間帯で良好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**:
– 時間帯と日付の組み合わせでスコアが異なるため、異なる時間におけるスコアが重要な意味を持ちます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 直ちに明確な相関は見られませんが、時間帯によるパターンがある可能性があります。特に夜間（19時）の変動が他の日中時間帯と異なることが特徴です。
6. **直感的な印象とビジネスや社会への影響**:
– 社会全体の行動や電力使用パターンに影響を与える可能性があります。特に夜間スコアの低下は、労働や生活習慣の変化が影響しているかもしれません。
– 経営者や政策立案者にとって、このようなデータは電力需要の調整に役立ちます。
このように、ヒートマップを利用することで瞬時に時間帯・日付ごとのパターンを把握し、適切な対策や改善策を講じることが可能です。
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を分析すると、以下の洞察が得られます。
1. トレンド：
– 総合WEIと個人WEI平均、社会WEI（持続可能性と自治性）、社会WEI（共生・多様性・自由の保障）は強い正の相関が見られます。これはこれらの変数が同じように動く傾向を示しています。
2. 外れ値や急激な変動：
– 特定の項目で非常に低い相関（例: 個人WEI（自由度と自治）と個人WEI（経済的余裕））があり、これが外れ値としての印象を与えます。
3. 各プロットや要素（色）：
– 色が赤に近いほど相関が強く、青に近いほど弱い相関があります。全体として、赤の濃密な領域は多いため、多くの項目が相互に影響を与えています。
4. 複数の時系列データの関係性：
– 個人WEIと社会WEIの各サブカテゴリ間に多くの中強度から強い相関があります。特に個人の健康状態と社会の公正性の間に低い相関がある一方で、持続可能性との間には強い相関があるのが興味深いです。
5. 相関関係や分布の特徴：
– 個人WEI平均と個人WEI（心理的ストレス）は非常に高い相関を持つため、心理的健康が全体的な個人WEIに大きく影響していると考えられます。
6. 人間が直感的に感じるインパクト：
– 強い相関が多いことから、特定の項目の改善が他の項目にも良い影響を与える可能性があります。社会やビジネスにおいて、例えば公正性や持続可能性に対するフォーカスが個人の健康や心理的ストレスの改善に寄与しうることを示唆しています。
総括として、このヒートマップは、電力に関する様々な要因がどのように相互作用し、全体的な評価指数に影響を及ぼすかを理解するための有用なツールとなります。これは、政策立案やビジネス戦略の策定においても活用できるでしょう。
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:
## 分析と洞察
### 1. トレンド
– グラフはWEIスコアの静的な分布を示しており、長期的なトレンドは観察できません。しかし、個々の箱ひげ図を比較することで、WEIスコアの中央値や分布範囲の違いを確認できます。
### 2. 外れ値や急激な変動
– いくつかのカテゴリで外れ値が確認できます。「個人WEI（経済的余裕）」や「社会WEI（生態系・持続可能性）」、「社会WEI（共生・多様性・自由の尊重）」では特に目立ちます。これらの外れ値は、スコアが他のデータポイントに比べて極端に異なるケースを示しています。
### 3. 各プロットや要素の意味
– 箱ひげ図の各箱は、25パーセンタイルと75パーセンタイルを示し、箱内の線は中央値を示します。
– ひげは通常、最低値と最高値（外れ値を除く）を示しています。
– 色分けは異なるWEIタイプを区別するために使用されていますが、特定の意味を持たない場合もあります。
### 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ありませんが、異なるWEIタイプ間のスコア分布を比較することができます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 各カテゴリ間でスコアの分布に差があります。例えば、「個人WEI（自由度と自治）」と「個人WEI（心地良さとストレス）」の分布が似ている一方、「社会WEI（生態系・持続可能性）」は外れ値が多く見られ、分布がより散らばっていることが分かります。
### 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
– WEIスコアの分布を見ることで、特定の要素がどの程度バランスが取れているか、または偏っているかを判断できます。広い分布や多くの外れ値は、変動性や不安定さを示す可能性があり、特に政策や戦略の見直しが必要かもしれません。
– 個人や社会に関連する要素がどのようにバランスを取り合っているかを理解することは、持続可能な開発や社会福祉の向上に貢献するでしょう。例えば、経済的な余裕や公正さの欠如が懸念事項であれば、それに対処する政策が必要です。
このデータは、社会や個人の様々な側面を理解し、改善するための基盤として利用できるでしょう。
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:
以下に、提供されたグラフ分析のポイントを挙げます。
1. **トレンド**:
– グラフには360日間のデータがPCAでプロットされています。明確な上昇や下降のトレンドは見られません。
– データは全体的に広がっており、周期的なパターンは特に観察できません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 第1主成分が約0.1と第2主成分が0.1以上の点や、第1主成分が-0.5近くの点は他から離れた位置にあり、外れ値として注目できます。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– PCAでは、第1主成分（寄与率: 0.73）が最も多くの分散を説明しており、データの主要な変動要因を示します。
– 第2主成分（寄与率: 0.09）は追加のバリエーションを提供しますが、影響は少ないです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各点は異なるカテゴリや時点を示し、分布は広がっており、特定のクラスターを形成していません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分と第2主成分間の相関は弱く、分布は広い範囲にわたっており、中心から外側まで均等に広がっています。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響**:
– データが広範囲に分布していることは、電力カテゴリの要素が多様であり、単一の要因で説明できない複雑性を持っている可能性があります。
– ビジネス面では、特定の要因が電力消費に独自の影響を及ぼしている可能性があり、それを特定することで効率改善やコスト削減の可能性があります。
この分析は、電力消費データの複雑性を理解し、潜在的なパターンや影響要因を探るための出発点として役立ちます。
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。
