📊 データ分析（GPT-4.1による）
以下に、提供されたデータに基づく分析結果を示します。
### 時系列推移
– **総合WEIスコア**は全体として、急激な上昇と下降を繰り返しているが、全体の傾向としては0.70付近から0.85付近まで上昇している。
– **個人WEI平均**は0.62から始まり、徐々に上昇し0.80付近まで上昇し、その後若干の停滞や落ち込みも見られるが、全体として上昇傾向。
– **社会WEI平均**は0.62からスタートし、急速に0.90以上に向かう上昇傾向を持つ。
### 異常値
– 異常値として検出された日は、総合WEIや個々の指標で急激な変動があった時期であり、特に0.70以下の低スコアや0.85以上の高スコアの日付が異常値として考えられる。
– 7月6日のスコア0.86は短期間のうちに急激に上昇し、7月19日のスコア0.68は急激に低下している。これらは異常な外部要因（例えば政策変更または社会的出来事）と関連している可能性がある。
### 季節性・トレンド・残差 (STL分解)
– 長期的トレンドとして各WEIスコアは上昇傾向にあるが、7月初旬の急激な上昇と中旬以降の微細な乱高下などによる季節的パターンが見られる。
– 残差成分はスコアの予測不能な変動要因を示し、社会的な急変や政策の短期的な変動に影響される。
### 項目間の相関
– **相関ヒートマップ**からは、個人WEI項目と社会WEI項目との間で高い相関（特に社会基盤や共生・多様性に関連）があり、これが全体のWEIスコアの変動に強く影響を与えていることが示唆される。
– 個人の自由度と自治、社会の持続可能性においても相関性が強い。
### データ分布
– **箱ひげ図**は、全体としてスコアの中央値が0.75～0.85付近に集中していることを示すが、若干の外れ値として低いスコア（0.65付近）や非常に高いスコア（0.90以上）が存在する。
### 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1の寄与率(0.74)**が非常に高く、おおむねWEIスコアの変動の大部分を説明している。これは主要な変動要因が、社会全体の動向に強く依存していることを示唆する。
– **PC2の寄与率(0.08)**は小さく、個人の心理的要素や突発的な社会変動の影響を表している可能性がある。
### 総合的な考察
– 総合WEIは経済状況の好悪や社会政策の変更、特定の日付におけるイベントなどによって大きく影響されることが示唆される。
– 個人と社会のWEI平均の関連性と共に、社会の持続可能性やインフラ整備、教育の充実が総合WEIを押し上げる要因である。
– 今後の対策としては、社会的インフラや教育の機会の拡大といった長期的施策が効果を発揮すると考えられるが、短期的なスコアの乱高下を抑制するための、迅速かつ柔軟な対応が必要である。
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:
## グラフの分析と洞察:
### 1. トレンド
– **左側のデータ**（青色の実績点）：横ばいの傾向が見られ、WEIスコアは主に0.6から0.8の間で安定しています。
– **右側のデータ**（前年の比較データ）：緑色の点が示す通り、粘り強く上昇傾向にあり、0.8から1.0になることが予測される。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 異常値として示される黒い丸は数点存在しますが、大きな影響を受けているようには見えません。データ全体としては安定している印象です。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **青色の点**：実績AIによる実データ。この範囲内でパフォーマンスが一定している。
– **緑色の点**：前年の比較AIデータ。これが現在のデータとどのように比較されるのかが焦点。
– **紫色の線（回帰モデル）**：各種の回帰モデルを用いた予測。
### 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示す範囲は異なり、前年との比較で差異が見られる。
– 回帰モデルの予測は実績に基づいて安定した範囲を示唆している。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績と前年データの間に小さな変則性が見られるものの、全体としては良好な相関があるようです。
### 6. 人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響
– **安定性の確認**：実績と予測に関する安定性が示されており、これは経営者にとって安心材料となるでしょう。
– **未来の機会**：緑の上昇傾向は、前年よりも改善の兆しを示しており、新しい電力供給の機会が示唆されます。
– **リスク管理**：異常値の監視が重要であり、決定的な大規模な逸脱を防ぐことが必要です。
このグラフは、電力カテゴリーの全般的なパフォーマンスの安定性と、前年と比較した際の改善の可能性を示しています。これは、エネルギー管理や政策において重要なインサイトを提供します。
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:
このグラフは、個人WEI平均スコアの360日間にわたる時系列散布図です。それぞれのプロットとトレンドを分析することで、以下の洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– グラフの前半は基本的に横ばいで、スコアは約0.6から0.8の間で推移しています。
– 2025年の中頃から、次の年のデータが示される部分で、スコアは0.7から0.8の間で密集しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年6月から7月初旬に異常値とされる点がいくつかあります（黒い円）。
– 全体的に急激な大幅変動は見られませんが、この異常値は特定期間における例外的な事象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**:
– 青色のプロットは実績値（実績AI）が示されています。
– 赤色の×は予測値であり、紫の線が異なる回帰モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）に基づく予測範囲を示しています。
– 緑色の点は前年の比較データを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと前年データには似たようなスコアパターンがありますが、予測値はそれらと少しずれていることがあります。これは予測モデルの違いが原因かもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と前年のデータは一貫性をもちまとまっていますが、予測データとの間には若干のズレがあります。このズレは、モデルの予測精度に関連づけられます。
6. **直感的な洞察と社会・ビジネスへの影響**:
– WEIスコアが安定して高いことは、電力消費および関連する活動が安定していることを示唆しています。
– 異常値は、電力消費における予期せぬ需要変動や、特別なイベントに起因するかもしれません。
– 一貫性のある高スコアの維持は、経済活動の健全性を示し、企業や政策決定者にとってプラスの指標である可能性があります。
このグラフは、電力消費の安定性と異常に対する早期警告のために重要なツールです。
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:
以下は、提供されたグラフに関する分析です。
1. **トレンド**
– グラフは、時間軸に沿ったデータの分布を示していますが、はっきりした上昇や下降のトレンドは見えません。データは左側（過去）で密集し、右側（将来）で再び密集しています。全体として水平に配置されていることがわかります。
– 現実のデータポイントは青色、予測データポイントは緑色で表示されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– データの左側にはいくつかの青色の外れ値（黒線で囲まれている部分）があります。これらは異常値として識別されています。
– 予測データの周りにはさまざまな予測モデルが示す異なる範囲が示されていますが、大きく外れる予測はないようです。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色のプロット：実績データを示します。
– 緑色のプロット：前年の実績データです。
– 黒円：異常値として特定されたデータポイント。
– 灰色の範囲：予測の不確かさの範囲を示しています。
– 紫、青、ピンクの線：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）による予測線。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと前年の実績データの間には、季節性や周期性の一致は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測データは、全般的に高い水準で安定していますが、実績データの一部には異常な値が見られます。
6. **直感的な感覚とビジネス・社会への影響**
– データは高いWEIスコアを示しており、電力分野での社会評価が安定して高いことを示唆しています。
– 異常値があるため、これが業務やリスク管理における改善のための指標となるかもしれません。
– 予測モデルは比較的安定しており、将来の予測において信頼できるツールと考えられます。
この分析により、電力カテゴリにおける社会的な評価やパフォーマンスが全体的に安定しており、異常値の管理や予測の精度が重要なポイントになることが示されています。
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:
このグラフを分析すると、次の洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– グラフの左側では、2025年7月から9月にかけて実績データ（青色）が比較的安定しているように見えます。
– 予測データ（紫のライン）が示すように、線形回帰、決定木、ランダムフォレスト回帰の予測は、将来のスコアが横ばいになることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値（黒い外線で囲まれた点）が存在することから、その期間に異常な事象があった可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の点は実績データを表し、過去の実際のスコアを示します。
– 緑色の点は過去の前年データで、過去データとの比較を可能にしています。
– 紫色のラインが予測を示しており、異なる回帰モデルの結果が視覚化されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データ（青色）と前年データ（緑色）を比較することで、季節性やトレンドの変化を評価できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと前年データの間に強い相関が見られる場合、そのトレンドが今後も続く可能性があります。
– 線形回帰や決定木、ランダムフォレスト回帰の予測は、スコアが急激に変動することなく一定であ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**:
– 電力関連の経済的余裕（WEI）が安定していることは、個人の経済状況が安定していることを意味します。
– 外れ値が存在することから、電力の価格変動や供給障害などのイベントがあった際に影響が出やすいことが示唆されます。
– 将来の安定した予測は、ビジネスや政策におけるリスク管理にとって重要な指標となります。
このように、グラフからは経済的余裕の現状と将来予測に関する多くの情報が得られ、それに基づいた戦略的な意思決定に役立てることができます。
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:
以下のグラフに基づいて、いくつかの視覚的特徴とそこから得られる洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– グラフの初期段階（2025年7月頃）では、実績データ（青）が比較的安定しているように見えます。しかし、急激な上昇や下降は見られません。
– 予測データ（紫色の線分）はやや高めの値を示しており、特にランダムフォレスト回帰の予測が他の予測よりも高い値を示しています。
– 前年のデータ（緑色）は実績値ほどではないが、やや高めに分布しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 1つの異常値（黒丸で囲まれたもの）が実績データに存在しますが、その影響は限定的です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績の健康状態を示し、実績そのものの安定性を示しています。
– x印は予測値を示し、予測の信頼度や精度の違いを示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示し、この範囲内に予測値が収まることが望ましいです。
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、予測データは若干高めに設定されていることが多いですが、異常な乖離はありません。
– 前年とのデータの比較においても、変動は少ないですが、一貫した改善傾向が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データには予測モデルの点在する予測値と整合する傾向がありますが、モデル間での密度や分布の相違は見られません。
6. **直感的な印象と影響**:
– 人間の直感的な印象としては、データが非常に安定していることが安心材料になるでしょう。
– ビジネスや社会への影響として、良好な健康状態が維持されていることは、労働の効率性と生産性の向上に寄与できる可能性があります。また、予測値が高めに出ていることから、今後のさらなる改善が見込まれますが、その予測に対する信頼性を常に確認する必要があります。
全体として、データは比較的安定しており、大きな問題を含んでいるようには見えませんが、予測に対する信頼性を引き続き監視することが重要です。
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:
以下の分析結果を提供します。
1. **トレンド**:
– `実績（実績AI）`は、左側の集中的なプロットで、多くのデータが0.4から0.6の範囲に集中しています。全体としては大きな変動は見られず、期間後半に表示された`前年（比較AI）`にはやや高めの傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– `異常値`として示される黒の丸が、他の点に比べて若干高いスコアを示していますが、極端に離れた外れ値は観察されません。
3. **要素の意味**:
– 各プロットは異なるAIモデルの予測を示しており、色分けされています。`実績（実績AI）`は青、`前年（比較AI）`は緑で示されています。
– 紫色と灰色の帯は`予測の不確かさ範囲`を示し、データのばらつきや予測範囲の広さを示しています。
4. **時系列データの関係性**:
– `実績`と`前年`のデータを比較すると、`前年`の方が広範囲にわたってプロットされ、特に期間後半でのストレス値がやや高くなる傾向があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– `実績`と`前年`はそれぞれ異なる期間にプロットされ、直接的な相関関係は観測しにくいですが、`前年`データの範囲が広いことから、心理的ストレスのバラつきが大きかった可能性もあります。
6. **直感的な洞察とビジネス/社会への影響**:
– `前年`の後半でストレススコアが高くなることは、電力業界における季節的または周期的なプレッシャー（例：ピーク時の需要増加）を示唆している可能性があります。
– ストレスが高まることは、従業員のパフォーマンスや生産性、さらには電力供給の安定性に影響を及ぼす可能性があるため、適切な対策や支援が求められます。
この分析は、個人の心理的ストレスがどのように推移し、どの期間で特に注意が必要かを明らかにし、対応策の優先順位を決める一助となるでしょう。
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:
以下の分析を行います。
1. **トレンド**:
– 最初（2025年7月〜9月ごろ）は、実績AIのWEIスコアが0.6から0.8の範囲で横ばいになっているように見えます。
– 後半（2026年3月〜7月）は、前年と一致するスコアがあるが、スコア値は少し異なる範囲（約0.6付近）に集中しているようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータにいくつかの異常値（円で囲まれているもの）が存在しており、予想から外れる結果を示しています。これらは特定のイベントや状況によって説明できる可能性があります。
3. **プロット要素の意味**:
– 青いプロットは実績を示し、黒と緑のプロットは予測と前年を比較しています。異常値は黒い円で強調されています。
– グレーの範囲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**:
– 実績データと異なるAIモデルによる予測が分かれて表示されています。決定木やランダムフォレストの予測（紫とピンク）は、実績データと異なるトレンドを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績AIのスコアは比較的一定ですが、予測値には幅がある。また、季節性や周期性は明示的には示されていません。
6. **ビジネスや社会への影響**:
– WEI（自由度と自治）が測定対象である場合、変動の特定原因を理解することが重要です。例えば、電力の自由度が高いか低いかが電力市場や政策に影響を与える可能性があります。
– 異常値があるため、これらの理由を追求することで、より効果的な戦略や政策が策定できるかもしれません。
このグラフは、実績と予測を直接比較して、どのモデルが実際の動向を最もよく反映しているかを評価する際に役立てることができます。
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:
## グラフの分析
### 1. トレンド
– **実績データ（青）**: 初期は高いスコアから始まっていますが、数回の急激な変動が観察され、後にやや安定しています。
– **予測データ（緑）**: 約半年後から表示され、やや上昇傾向が見られます。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値（黒丸）**: 特に初期に外れ値が顕著です。これは、データ収集の異常や予想外のイベントが原因の可能性があります。
– **急激な変動**: 初期におけるスコアの急激な上昇や下降が目立ちます。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **実績データ（青）**: 社会的公平性の実パフォーマンスを示しています。最初の集中した変動を除けば、その後のデータは落ち着いています。
– **前年度データ（緑のグラデーション）**: 前年度のデータが、現在の状況との比較に役立っています。
– 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）が異なる色で示されていますが、全体的な予測トレンドには大きく寄与していないようです。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– **新規データと予測データ**: 初期と後半にわかれて時間差があります。これにより両者の比較が可能です。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– スコアは0.6から0.9の間で集中しています。
– 初期の実績値の分布は広く、対して後半の予測値は密集しています。
### 6. 直感的な洞察と影響
– **社会的インパクト**: 初期の乱高下は、電力関連の社会政策がまだ安定していないことを示唆しています。しかし、後半のデータが安定を示していることから、政策改善の兆しが見られます。
– **ビジネスへの影響**: 業界内の不安定さが改善されつつあることを示しています。これにより、投資家や企業がより信頼して投資を行うことが期待できます。
このグラフは、電力の社会的公平性が時間とともにどのように変化しているのかを視覚的に示しており、具体的な改善点や成功例を検討する際に重要な参考資料となります。
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:
## 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– グラフの初めの方にいくつかの「実績（実績AI）」のデータポイントがあります。これらは2025年の7月に集中していますが、それ以降のデータはありません。
– グラフの後半（2026年6月頃）に「前年（比較AI）」のデータポイントが見られ、均一に高いスコアを保っています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の「実績」データには若干のばらつきが見られますが、大きな外れ値はありません。
– 線形回帰やランダムフォレスト回帰の予測も同様にばらつきが非常に少なく、一定しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色の実績データは、この時期に実際に取得された持続可能性と自治性のスコアを示しています。
– 緑色の前年データは、前年の同時期の比較として表示されており、前年のデータがどれほど一貫して高いスコアを保っているかを示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と前年データの間に直接的な重なりはありませんが、前年のデータが高いところに安定していることから、この期間中の改善や維持がなされている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと前年データの密集度から、計測された期間内での持続可能性と自治性のスコアは全体的に安定しているが、予測の信頼区間や異常値の影響がほとんどないことが判断されます。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**
– データが示す持続的な高いスコアは、持続可能性と自治性の改善がこの期間において効果的に行われた可能性を示しています。
– ビジネスや政策決定においては、高いスコアの安定性が、持続可能性の取り組みが効果的であり続けていれば、より予算やリソースの効率的な配分ができると判断できるでしょう。
このグラフは、エネルギー分野における持続可能性の安定性を示し、将来的な改善や政策に役立つ情報を提供します。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 初期のデータ（青色）と昨年のデータ（緑色）は異なる位置で分布しています。
– 初期データは多くが0.8以上のスコアで密集していますが、昨年のデータは全体的にスコアがやや高い位置にシフトしています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青色の実績データに異常値（黒の縁取り）が複数見られ、0.6付近のスコアのプロットがあります。
– 緑色の昨年のデータでは異常値は見られません。
3. **各プロットや要素**
– 青色は実績データ、緑色は昨年のデータを示しています。
– 異常値は黒い縁取りで示されていますが、これが分析における重要な着目点となります。
– 線（紫、青、ピンク）は異なる予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）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**
– 青と緑のプロットが、異なる時間帯で異なる傾向を示しているため、年単位でのスコア変動が存在する可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の実績データは0.8以上に密集しながらも異常値が存在し、予測モデルの精度や異常検出の手法を考慮する必要があります。
– 緑色の去年のデータは比較的高いスコアで安定しています。
6. **人間の直感とビジネス・社会への影響**
– 人間の直感として、初期の実績データに対する異常値の存在は、データ品質や計測方法の見直しを考える必要があると感じるでしょう。
– 社会基盤・教育機会に関連する電力スコアであるため、異常値の頻度や原因は社会インフラの安定性に影響を与える可能性があります。
– 安定した昨年のデータは、管理や改善が行われた結果なのか分析すべきで、ポジティブな要素として見られるかもしれません。
このグラフからは、異常値への対応や予測モデルの改善が今後の重点課題であることが示唆されます。
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:
以下がグラフの分析結果です。
1. **トレンド**:
– 初期のスコア（青色プロット）は0.7から0.8の範囲で比較的一定しており、大きな変動は見られない。
– その後、新しい予測（緑色プロット）が急に出始め、スコアが0.9近くまで上昇している。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期段階では、いくつかの異常値（黒い線囲み）が見られる。
– 異常値は範囲から外れているが、多くのデータ点は予測の範囲内に収まっている。
3. **各プロットや要素**:
– 青色プロットは実績データ、緑色プロットはAIによる新しい予測を示しており、時期によってデータの性質が変わっている。
– 紫色、ピンク色の線は異なる予測手法による予測線を示しており、それぞれのモデルがスコアの動きをどう予測しているかを示している。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと新予測データを比較すると、予測スコアが高まっていることが観察される。
– 時間が経つにつれてモデルの精度が向上している可能性がある。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データのスコアは、緩やかに正の相関が見られるが、異なる回帰モデル間では予測のバラツキがある。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 初期のスコアが比較的安定していることから、ある程度の基盤性を持った評価がなされている可能性が高いと考える。
– 新しい予測データによるスコアの上昇から、社会的な取り組みの強化や、共生・多様性がより強調される流れがあるかもしれない。電力業界において多様性や共生を重視する動きが進展していると仮説づけることができる。
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:
電力カテゴリーの総合WEIスコア時系列ヒートマップについて、以下の視点から分析します。
### 1. トレンド
– **時間帯ごとの傾向**:
– 日中の15時と7時台に緑から黄色の範囲に達しており、スコアが高いことを示しています。
– 夕方から夜にかけて（18時以降）は、より青みを帯びており低いスコアを示しています。これは、電力使用量の増加と一致している可能性があります。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 全体的に徐々に変化しており、急激な変動や外れ値は見当たりません。ただし、色の変化からわかるように、15時や7時のスコアは比較的一貫して高く、安定しています。
### 3. 各プロットや要素が示す意味
– **色:**
– カラーバーが示すように、緑や黄色は高スコア、青や紫は低スコアを意味します。
– この分布は、電力需要や使用パターンに影響される可能性が高いです。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– ヒートマップ全体から、日中と夜間でスコアが異なるパターンが見られます。これにより、日中は電力の効率や供給が安定しているかもしれません。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 日中の7時と15時の高いスコアが、他の時間帯と比較すると顕著です。このことから、電力供給が安定しており需要に対応できている可能性が示唆されます。
### 6. ビジネスや社会への影響に関する洞察
– **ビジネスインパクト**:
– 電力の利用効率が良い時間帯が特定されており、これを基にエネルギー管理や電力料金プランを調整することで、コスト削減や供給の効率化が図れるかもしれません。
– **社会的影響**:
– 環境負荷を下げるための施策がこの時間帯に実施される可能性があります。スコアの可視化により、個々の行動変容や政策決定に役立つでしょう。
このように、ヒートマップから特定の時間帯のパターンやその背景にある要因を分析することで、電力の効率的な使用や需要管理に役立てることができます。
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:
この電力カテゴリの個人WEI平均スコア時系列ヒートマップを分析します。
1. **トレンド:**
– ヒートマップの色の変化から、特定の時間帯（特に7時、15時、19時）に明確な色のパターンが見られ、周期的な動きがあることがわかります。
– 午後から夕方にかけて（15時以降）、スコアが高くなる傾向が観察されます（緑から黄色への色変化）。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 特定の日（2025-07-06と2025-07-11）では、15時のスコアが急激に高くなり（黄色）、その時間帯に何か特別な要因があった可能性があります。
– 7月1日や19日の午後にもかなり低いスコア（紫）が観察されました。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 色の濃淡はスコアの高さを示しており、青から緑、黄色に進むにつれてスコアが高くなります。
– スコアの高さはその時間帯の電力使用効率や関連する何らかのパフォーマンス指標を示していると考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 複数の時間軸（1日の異なる時間）におけるスコアの相関が示されています。似た色が連続していることから、一日のスコアは比較的一貫したパターンを保っていると推測されます。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 同じ時間帯で連日のスコアが安定して高い傾向があるものの、突然変動がある日も少数存在します。特に15時前後が多くの変動を示しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響:**
– ヒートマップからは、特定の時間に電力使用が最適化されていることがわかります。例えば、15時頃に一貫して比較的高いスコアが見られるため、この時間帯が電力効率の向上に効果的な時間として認識されている可能性があります。
– スコアの急激な変動は、特定のイベントや異常な使用パターンによるもので、これを理解することで、より効率的なエネルギー管理やスケジュール調整が可能になるでしょう。
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:
ヒートマップに基づく分析を以下に示します。
1. **トレンド**
– 時系列ヒートマップという形式により、特定の時間帯（日中や夜間）における傾向が視覚的に表されています。全体的に明確な上昇または下降の長期トレンドは見受けられませんが、特定の時間帯（例えば、7時と15時-16時）に高いスコアの傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 8時および19時-23時の暗い紫色のスクエアが目立ち、これらは低いスコアを示しています。特に19時から23時にかけた急激な変動が目立ちます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃淡がスコアの高さを表し、黄色系が高いスコア、緑色や青色そして紫色が低いスコアを示しています。これにより時間帯と日によるスコアの変動が視覚的に理解できます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– グラフからは、ある時間帯が他の時間帯よりも一貫して高いか低いスコアを示す傾向があることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 明確な相関は示されていませんが、特定の時間帯（特に朝と15時-16時）においてスコアが高い傾向があります。
6. **直感的および社会への影響**
– 直感的に、人々の活動が増える時間帯（朝や午後）の方がスコアが高く、夜間は低くなる傾向があることが観察されます。
– このデータが電力消費や負荷を示している場合、効率的な電力供給や節電のための指標として活用できる可能性があります。特に、ピーク時の需要を予測し対応することが重要です。
これらの洞察を基に、エネルギー管理や需要予測に役立てることが可能です。
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から得られる洞察を以下に示します。
1. **トレンド**
– 特定のWEI（ウェルビーイング指標）間には強い正の相関が見られます。たとえば、「総合WEI」や「個人WEI平均」は他の多くの項目と強い正の相関を持っています。
– 相関の高い領域は赤色で示されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値や急激な変動について直接的な情報を示すものではありませんが、「個人WEI（自由度と自治）」は他の項目との相関が比較的低めです。これは特異な振る舞いを示していることを意味するかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃淡で相関の強さが表現されています。濃赤は強い正の相関、薄青は弱い相関や負の相関を示します。
4. **時系列データの関係性**
– ヒートマップでは個々の時系列データ間の具体的なトレンドを示しませんが、一定期間の相関の傾向を示しています。「個人WEI（経済的余裕）」は「個人WEI（心理的ストレス）」と強い負の相関がないように見えるため、行動経済や心理的要因との関係が示唆されるかもしれません。
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）」の間には強い正の相関が見られます。このことは、社会的要因が相互に関連していることを示唆します。
– 全体として、個々の指標間での相関は0.5以上のものが多く、複数の要因が相互に関連しています。
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**
– 人々は「総合WEI」や「個人WEI平均」が高い社会では、他の社会的・個人的要素も良好な状態であることを直感的に理解するかもしれません。
– ビジネスや政策立案者にとって、複数の健康指標や幸福指標が相関していることは、特定の指標を改善することで全体的な幸福度も改善される可能性があるという示唆を与えるでしょう。
– 特に「社会WEI」の各項目は、政策に対する影響を持つ可能性が高いで、改善が期待される分野です。
このヒートマップを通じて、個人や社会の幸福に関連する指標がどのように関連しているのか、人間生活の多面的な側面を理解する手助けとなるでしょう。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– 全体的に明確な時間的トレンドは箱ひげ図では確認できませんが、各WEIタイプ間の比較によりスコアの分布範囲が把握できます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「個人WEI（感情表現）」と「社会WEI（生産基盤、就業機会）」などに外れ値が見られます。これらはスコアが極端に低い場合を示し、特定の期間や状況で問題が発生していた可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 各箱ひげ図はWEIスコアの中央値（箱の線）、四分位範囲（箱の上下）、および全体的な範囲（ヒゲ）を示しています。色の違いは各カテゴリの分布を視覚的に区別するためのものであり、特定の意味を持たない場合があります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 直接的な時系列の関係性はこの図からは読み取れませんが、全体のスコア分布を比較することで、どのWEIタイプが一般的に高いか、または低いかを視覚的に理解できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特定のWEIタイプ（例：「社会WEI（共生、多様性、自由の保障）」）は中央値が高く、四分位範囲が狭いことから、スコアが安定していることを示唆しています。逆に「個人WEI（経済成長）」は分布の幅が広く、変動の大きさを示しています。
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**
– WEIタイプごとのスコアのばらつきは、その分野における取り組みの成果や課題を示している可能性があります。
– 例えば、低い中央値や外れ値の多いカテゴリは対策を要する分野と考えられ、電力カテゴリにおける持続可能性や公平性の関連施策の見直しを促すかもしれません。
このグラフは、特定の分野でのWEIスコアの分布を把握し、改善が必要な分野を特定するための有効なツールとなります。ビジネスにおいては、リソースの適切な配分や改善方針の見直しに活用できるでしょう。
WEI構成要素 主成分分析（PCA）
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このPCA（主成分分析）グラフについて、以下のように分析できます。
1. **トレンド**:
– グラフには特定の上昇や下降のトレンドは見られません。データは分散しており、周期的なパターンも明確ではありません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左上と右下に目立つ外れ値が見られます。これらは、他のデータポイントから比較的離れた位置にあり、特異なデータが示唆されます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各プロットはWEI構成要素のデータポイントを示し、第1主成分と第2主成分の軸に基づいて配置されています。第1主成分の寄与率が0.74であり、この軸がデータの大部分の分散を説明しています。第2主成分の寄与率は0.08で、追加の分散を補足的に説明します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データの具体的な関係性はこのプロットからは直接見受けられませんが、各点が個別のデータセットを示す可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは全体的にバラつきがあり、明確な相関関係は見られません。いくつかのデータ密度が高い部分があり、特に右中央付近でデータが集中しています。
6. **直感とビジネス、社会への影響**:
– 人間が直感的に感じることとして、このデータの広がりは多様な影響要因があることを示唆します。電力カテゴリのデータであるため、エネルギー消費の多様性や地域ごとの特性が背景にあるかもしれません。
– ビジネスにおいては、どの要因が分散の主な原因となっているかを特定することで、効率的なエネルギー利用や管理戦略の策定に役立つでしょう。社会的には、電力消費の最適化や異常パターンの検出が可能となり、持続可能なエネルギー管理に貢献できます。
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。
