📊 データ分析（GPT-4.1による）
この360日間にわたる電力カテゴリのWEIスコアデータについて、各指標の解析を以下に示します。
### 時系列推移
**総合WEI**は一定の変動が見られますが、7月初旬から中旬にかけて0.75から0.85付近での高いスコアを達成しており、おおむね安定した推移を示しています。初旬には0.625まで下がった期間がありましたが、その後急上昇しています。7月6日には0.8625と最高値を記録しており、これは市場や政策の影響などが考えられます。
**個人WEI平均**および**社会WEI平均**も類似のパターンをたどっており、とくに社会WEI平均は7月6日から8日までの間に高値（0.9以上）を維持しています。
### 異常値
以下の日付に異常値が報告されています。これらの異常値はたくさんの要素が影響し合っている可能性がありますが、急激な変動は重大なイベント、政策、技術革新などが影響している可能性があります。
– 2025-07-06: 総合WEIスコアが0.8625と急上昇。この日は社会WEI平均が高位を保持していることに関連している可能性があります。
– 2025-07-19: 組み合わせ要因として個人WEIと社会WEIのともに大幅な変動が観測され、電力供給に関する地域や産業全体への急激な影響が考慮される。
### 季節性・トレンド・残差
STL分解によれば、長期的なトレンドで見ると持続的にスコアは安定していますが、週末と平日にかかわらず顕著な変動があります。残差には定常性が見られ、非説明要素も日々の変動を大きくしていることが推測されます。
### 項目間の相関
相関ヒートマップから、個人WEIと社会WEI間の高い相関が見られることが示唆されます。特に、**個人の経済的余裕**と**社会の持続可能性**が強く関連している可能性があります。このことは、個人の経済と社会の持続性が深くリンクしていることを示しています。
### データ分布
箱ひげ図からは、各WEIスコアが中心に集中しており大幅な外れ値は見られないものの、小さな異常値が各所に存在し特に初期と後期に多いことが見受けられます。
### PCA分析
主要な構成要素（PC1: 0.74, PC2: 0.08）は、データのほとんどの変動を説明可能です。これは、多くの変動が特定の少数の因子に由来している可能性を示唆しており、特にPC1（総合的な影響）が支配的であることを意味します。
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全体として、電力カテゴリにおけるWEIスコアは、一定の期間安定した高水準を保つ傾向がありますが、特定の日に大きく変動することも示されています。これは、特定の施策や外部環境の大きな影響がある場合、急激に大きな変化を引き起こすことを示唆しています。異常値やそのシグナリングパターンの特定は、より精緻な政策形成に役立つでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフには2つの明確な期間が示されています。最初の期間（開始からおおよそ2026年1月）は、ほとんどの実績（黒色）と予測（青色）が見られ、横ばいのトレンドが伺えます。
– 2026年5月以降になると、新たなデータセット（緑色）が現れ、全体として比較的高いWEIスコアが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 最初の期間には、特定の異常値が幾つかあります（円に囲まれた青色のデータ点）。これにより、異常な変動があったことが示唆されています。
– 予測（紫色のライン）は異常値を補正する可能性がある方法として示されています。
3. **各プロットや要素**
– 青色の点は実績データを示し、精度と安定性を反映しているようです。
– 緑色の点は前年比較を示しており、特定の期間にわたり高いスコアの範囲が広がっています。
– 紫およびピンクの線は異なる回帰手法による予測を示しており、予測値と実績との整合性を視覚的に確認できるようになっています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる色のプロットは、異なる分析方式やデータセットを示唆し、相互に比較する際に重要な手掛かりを提供します。
– 後半のデータセット（緑色）は特に前年のデータと関連が強そうです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測データの間には、ある程度の相関関係が予想されるが、外れ値の存在がその相関を弱める可能性があります。
6. **直感的な印象と影響**
– グラフから直感的に感じるのは、電力の供給や消費の安定性が見えにくい可能性があるということです。異常値や急激な変化があるため、電力供給の信頼性への影響が懸念されます。
– ビジネスへの影響としては、予測モデルの改善が電力の安定供給に寄与し、結果的に電気料金の安定にもつながる可能性があります。
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:
1. **トレンド**
– 左側（2025年7月から9月）のデータは、WEIスコアが比較的安定しており、横ばいの傾向があります。
– 右側（2026年5月から7月）のデータは、スコアがやや高く、安定していますが時期が間をあけているため、比較が困難です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年のデータには異常値（オレンジのマーカー）が含まれていますが、大部分は安定していることがわかります。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績データを示し、緑の点は前年のデータを示しています。
– 紫、ピンク、灰色のラインと範囲は、いくつかの回帰予測モデル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**
– 複数の予測手法が使用されていますが、大きな差異がなく、予測が異なる手法で一致していることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと前年のデータが比較的近いため、年単位の傾向としては大きな変動がないと推測されます。
6. **人間が直感的に感じることやビジネスへの影響**
– データが安定しているため、電力消費に関連する予測や意思決定においてリスクが少ないと感じるでしょう。
– 社会やビジネスの観点からは、安定した電力供給や効率的なエネルギー管理が可能である旨の安心感を与えるかもしれません。
全体的に、このグラフは電力分野でのWEIスコアが安定しており、予測も信頼できる範囲にあることを示しているといえます。
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:
このグラフは、電力カテゴリにおける社会WEI平均スコアの推移を360日間にわたって示しています。
1. **トレンド**:
– 実績のデータ（青いドット）は、期間の初めに密集しており、徐々に増加する傾向が見られます。
– 予測データ（緑のドット）は、将来的にも同様の増加トレンドが予測されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値が黒の円で強調されており、実績値の中に点在しています。
– これらの異常値がどのような要因で発生しているのかについてさらに調査が必要です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いドットは実績データ、緑のドットは昨年のデータ、紫色の線は異なる予測手法のトレンドを示しています。
– 予測の不確かさを灰色の帯で示しています（±AI/3σの範囲）。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 青い実績データと緑の予測データは密接に関連しているように見え、予測が実績を基に行われていることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値と予測値の間である程度の相関関係が予想されますが、明確な相関はグラフからは確認できません。
– データは比較的高い値に集中していますが、徐々にばらつきが拡大しています。
6. **直感的およびビジネスや社会への影響**:
– 直感的には、電力に関連した社会WEIが安定的に高く保たれているように感じられます。
– 将来の予測値も上昇傾向にあるため、電力関連の社会的評価がさらに向上する可能性があります。
– これは、電力の効率性や持続可能性に対する取り組みが評価されていることを示唆しているかもしれません。
このグラフは、電力業界が継続して社会的に高い評価を受ける可能性を示唆しており、そのための施策が評価されていることが分かります。
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:
この散布図は、電力カテゴリーにおける個人WEI（経済的余裕）のスコアを示しており、360日間の時系列でデータがプロットされています。
### 1. トレンド
– **初期部分（2025年中）**: WEIスコアは横ばいに推移しており、実績の数値は約0.8周辺で安定しているように見えます。
– **終盤（2026年中）**: 予測データが示されていますが、前年度の比較で一貫してWEIスコアが高く見えることから、改善または安定的な状態が続くことが予想されます。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 外れ値（円で囲まれたマーカー）が2025年初期に観測されます。これはWEIスコアに異常値があったことを示します。
### 3. 各プロットや要素の意味
– 青の点は実績データを示します。
– 緑の点は前年度のAIによる予測。
– 紫色の線や点（決定木、ランダムフォレスト、線形回帰）は2026年の予測で、予測手法ごとの違いを示しています。
– グレーの範囲は予測の不確実性を示し、AIによる±3σの範囲として解釈できます。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実績の横ばい傾向に対して、予測がそれをどの程度反映しているのか、予測範囲が外れていないかが重要です。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 分布は通常の範囲内（0.8付近）で比較的安定しています。外れ値の分布は特殊ですが、全体のトレンドには大きな影響を及ぼしていないように見えます。
### 6. 人間が感じる直感とビジネス・社会への影響
– WEIスコアが安定していると考えられ、経済的余裕が持続していることは個人や家庭の安心感につながります。
– 電力カテゴリでの経済的余裕が確保されていることは、消費者の購買力や投資意欲に影響を与える可能性があります。
– この安定した状況が電力業界全体の健全性を示唆している可能性があります。
このように、データの安定性と予測の精度は重要な示唆を提供し、戦略的な意思決定に寄与する要素となりえます。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **実績（実績AI）**: 初期のデータは概ね横ばいです。しかし、直近のデータで急に低下しています。
– **予測（予測AI）**: ランダムフォレスト回帰を使用した予測が少しずつ上昇を示唆しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 黒い〇で囲まれた外れ値があります。これらは他のデータ点と大きく異なる位置にあり、特に興味深いです。
– 実績の最後のデータポイントが大きく下がっている点も急激な変動を示しており、注意が必要です。
### 3. 各プロットや要素
– **色**:
– 青い点は実績を示し、一貫性があります。
– 緑色の点は前年度のデータを示し、ややバラつきがあります。
– **密度**: 実績データは比較的密集していますが、予測データはやや分散しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 前年度（緑）は今年度（青）より低めのスコアだったことが伺えます。昨年より改善傾向にあることが考えられます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績データと昨年データには大きな変化が見られないため、安定した傾向があるようです。ただし、ランダムフォレスト回帰（紫）はスコアが上昇することを予測しており、ポジティブな兆候があります。
### 6. 直感的な洞察とビジネス・社会への影響
– **直感的な感じ方**: 点が密集しているため、データの変動が少なく、安定していると感じます。ただし、急激な変化が突発的に起こることを示唆しています。
– **ビジネス・社会への影響**:
– 定期的に健康状態をモニタリングし、不意の低下に備える必要があります。
– 今回のデータは概ね良好であるため、現在の方法論を維持する価値があります。
– 急激に低下したデータの特定とその原因解明が重要です。これは個人の健康管理の改善につながる可能性があります。
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:
以下、グラフの視覚的特徴とそこから得られる洞察について詳しく述べます。
1. **トレンド**
– データは二つの期間に分かれています。初期の青いデータポイント（2025年7月から9月）は横ばいの傾向を示しています。
– 後半の緑色のデータポイント（2026年5月以降）も比較的安定していますが、若干のばらつきがあります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青いデータポイントにはいくつかの異常値が認識されており、これは特にストレスの急増や減少を反映しているかもしれません。
– 大きな急激な変動は見られませんが、個々の異常値は相対的なストレス変動を示している可能性があります。
3. **プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実績データ、緑のプロットは前年のデータを示しています。
– 異常値は、特定のストレスイベントや期間を示す可能性があり、細かい分析が必要です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 青と緑のデータセットが別々の時期にあるため、直接的な関係性は示されていませんが、異なる期間のデータを比較して、全体のストレス傾向を分析することができます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 通常の範囲内にプロットが集中しているため、大きな変動は少なく、一定の安定性が見受けられます。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 安定していることから、ストレスレベルに対して効果的な管理や対策が行われている可能性があります。
– 異常値の出現頻度やパターンから、ストレス要因を特定することで、電力業界における心理的安定性向上のためのアクションプラン策定に貢献できるでしょう。
このグラフをもとに、電力業界従事者のストレス管理に関する施策や予測モデルの検証を行うことで、職場の改善や生産性向上に役立てることが期待されます。
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:
以下の点に基づいてグラフを分析します。
1. **トレンド**:
– 初期のデータ（青色）は横ばいで、WEIスコアが一定範囲内（約0.6から0.8）の安定した動きを見せています。
– 中盤から後半の予測データ（緑色）は、変動が大きく、分散していますが、全体としてはやや上昇志向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒色の丸で示されているエリアにおいて、数個の外れ値（異常値）が確認できます。これは他のデータと比べて顕著に低下している数値を示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 実績データ（青色）は一定範囲での安定性を示し、実績の信頼性を持たせています。
– 予測データは3つのモデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）が使用され、色（灰色のエリア、紫、ピンク）で分けられています。それぞれの予測がどの程度実績に近いか、あるいは離れているかを視覚的に知ることができます。
4. **複数の時系列データ関係**:
– 実績と各予測方法の関係を比較することで、どのモデルがより正確かを見極めることが目的となります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 比較AI（薄い緑色）は、過去のデータと近い位置にプロットされており、データが比較的一定の範囲に留まることを示唆します。
6. **直感的な印象やビジネスへの影響**:
– 実績が安定していることから、電力の自由度と自治に関しては順調な運営ができている印象です。
– 予測のばらつきは、不確実性が存在することを暗示し、特に外れ値の影響を考慮した管理が必要です。これは、電力の供給または需要の変動に対する対応策の検討を促す要因となるでしょう。
このような洞察から、電力業界は精度の高い予測モデルの開発に注力することが望まれます。
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**:
– グラフの初期（2025年7月頃）から、データは主に横ばい、もしくはわずかな変動が見られます。
– 中盤から後半（2026年6月頃）には、予測データが突然増加しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期にいくつかの異常値が存在します。これらは黒枠で囲まれた実績値として示されています。
– 予測データにおいて、異なる回帰モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）が異なるスコアを示しており、特に終盤には変動があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実績値、緑のプロットは前年データ、赤い「×」は将来予測値を示しています。
– グレーの領域は予測の不確かさを示し、予測値の散布がこの範囲内であることを確認できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値と前年データには一貫性があるように見えますが、特定のモデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）による予測にはばらつきがあります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 前年のデータと実績値は相関があるように見えます。しかし、予測値はモデルによって大きく異なる点に注意が必要です。
6. **直感的な感じとビジネス・社会への影響**:
– 初期の実績データにおける公平性のスコアは、全体的に中程度から高い範囲にあります。
– 予測スコアが大幅に上昇することで、公平性に関して一時的な改善が期待されるかもしれませんが、モデルの信頼性や変動の大きさには注意が必要です。
– 社会的には、電力の公平性や公正さが向上することはポジティブな影響を与える可能性がありますが、予測の不確かさによるリスク管理が重要です。
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:
1. **トレンド**:
– グラフの左側のデータポイント（実績）は集中しており、スコアが比較的一定です。一方、グラフの右側のデータポイント（予測）は異なる期間に分散していますが、全体的にスコアが安定的になっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い円で示された異常値が数点あります。これらのデータは他の集団から外れています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績AIによる過去のデータを示しており、一ヶ所に集まっています。
– 緑色の点は昨年のAIデータを示しており、予測されるスコアはやや高い位置で安定しています。
– 紫色の線は様々な予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）を表示し、それぞれのモデルによる将来の推定を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測の比較が視覚化されています。過去の実績は安定していますが、昨年のデータはより高い安定したスコアを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と昨年のデータ間に見た目には直接的な相関は見られませんが、昨年の予測が精度よく行われている可能性を、今年の予測が後押ししています。
6. **人間が直感的に感じることとビジネス、社会への影響**:
– このグラフから直感的に感じられるのは、実績が過去に安定していた一方で、昨年と今後の予測は今後も持続可能性と自治性が向上する可能性があるという希望です。
– ビジネス面では、持続可能性の向上は、会社のエコロジカルフットプリントの削減やエネルギー効率の改善に影響を与える可能性があります。また、社会的には、このトレンドは環境負荷の軽減に繋がり、自治性の向上は地域のエネルギーニーズをより自律的に満たすことができることを示唆しています。
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:
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）のスコアを360日間にわたって示しています。以下にその特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 2025年7月から2026年7月にかけて、2つの異なる時期に分かれてプロットされています。
– 前半（左側）は比較的高いWEIスコア（0.8以上）が安定して続いています。一方、後半（右側）はスコアが0.6付近に集まっており、低下傾向が伺えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の方に、約0.5付近の外れ値が散見されます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績を示し、緑の点は前年比較を示しています。
– 紫とピンクの線は異なる予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）を示し、全体的なスコアの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**:
– 実績データは予測データの範囲内におさまっていますが、前半部での異常値は予測から外れることがあります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期のスコアは高く、安定していますが、その後にスコアは低下しています。これは、社会基盤や教育機会の状況が悪化している可能性を示唆しています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– スコアの低下は、社会基盤や教育機会の劣化を意味し、電力産業のサポート体制に影響を及ぼす可能性があります。
– スコアの下落がこのまま続く場合、電力インフラの信頼性に影響を及ぼし、経済的なリスクを引き起こす懸念があります。
このグラフからは、電力カテゴリにおける社会的基盤の変化が一目でわかり、その影響を理解し、適切な対策を講じる必要が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:
1. **トレンド**:
– グラフの初期段階（2025年7月から9月）は、WEIスコアが0.6から0.9の範囲で大きな変動を見せています。この期間には大きなサイクルは見られず、横ばいといった印象です。
– 後半（2026年5月から7月）は0.6から0.8の値で比較的安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の期間において、いくつかの異常値（黒い円で表示されている）が認められます。これらは通常と異なるイベントや誤ったデータ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**:
– 青色は実績データを示し、それに対して異常値は黒い輪で表示されています。
– 緑のポイントは前年の比較データを示しています。
– 予測データは、Xマークとして示され、さまざまな回帰手法（線形、決定木、ランダムフォレスト）による予測範囲も表示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データは、多様な範囲にばらつきがありますが、前年のデータとある程度の整合性があります。
– 予測と実績の比較では、予測誤差の範囲内に実績データが収まっていることが多いです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期段階でのデータは、予測精度の範囲から外れることが多く、変動が激しいです。ただし、後の時期には変動の幅は狭まり、より安定しています。
6. **直感的な感想とビジネスへの影響**:
– 人間の直感として、初期段階での多様な変動は不安定な電力供給状況を示唆しているかもしれません。
– 後半の安定したスコアは、電力供給の信頼性が向上したことを示す可能性があります。
– この変動は、電力会社が持続可能なエネルギー戦略を重視し始めたことを示し、社会WEIの向上を目指す努力が反映されていると考えられます。
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:
以下にヒートマップを分析した結果を述べます。
1. **トレンド**:
– 色の変化や密度は、一部の時間帯で連続していますが、不規則なパターンが見受けられます。特定の時間（例えば8時、16時）に濃い色が目立ち、他の時間帯では比較的色が明るくなっています。時間帯によってWEIスコアの違いが見られますが、30日間の期間内に明確な上昇または下降トレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 19時と23時における非常に暗い色は外れ値を示している可能性があります。これらの時間にWEIスコアが特に低いため、この時間帯に何らかの異常があったと考えられます。
3. **ヒートマップの要素**:
– 色の濃淡はWEIスコアの大小を示しており、黄色から緑にかけてスコアが高く、青から紫にかけてスコアが低いことを示しています。
– 日付と時間の軸を基に、特定の日の特定の時間帯におけるスコアの変動を視覚的に把握することができます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 同じ日付で複数の時間帯に共通した色パターンが見られるため、ある日付で特定の行動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**:
– このヒートマップからは明確な相関関係はつかめませんが、時間帯別にスコアの分布が異な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**:
– 特定の時間帯でのスコアの低下は、電力消費の減少やシステムの無効時間を示している可能性があります。問題がある時間帯に対する対策が必要かもしれません。
– 直感的には、日中の特定の時間においてスコアが低下することで、ピーク時の電力需要の増加やシステムの不具合が生じているのかもしれません。
これらの分析を基に、さらなるデータ検証や問題解決のためのアクションプランを検討することが望ましいです。
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:
以下に、指定されたヒートマップを基にした分析と洞察を述べます。
1. **トレンド**
– 時間帯別に見ると、朝と昼にかけて中程度（緑～黄）のスコアが出ていますが、夜間（特に18時以降）はスコアが低く（紫に近い）、特定の日のみ高くなっていることが分かります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 19時以降の時間帯に外れ値がいくつか見られ、黄色に近い色、つまりスコアが高い日があります。これらの日がなぜ例外的に高いのか調査する価値があります。
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、スコアが高いほどヒートマップの色は黄色に近づき、低いほど紫に近づきます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 同じ日でも時間帯によってスコアが大きく異なることがあり、昼間の活動や負荷が夜間の成果や影響に繋がっている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 昼間は比較的一定（緑～黄）のスコア範囲に収まる一方で、夜間は変動が大きいです。このことから、昼間の活動が一貫しており、夜間はより動的であることが示唆されます。
6. **直感的な分析と社会的な影響**
– 日中は活動が安定し、夜間は変動が激しいことからエネルギー効率が異なることが分かります。これを元に、夜間の電力消費を最適化する施策を講じることが可能です。また、特定の日に高いスコアが見られることは、特別なイベントや要因が影響している可能性があるため、それらを特定して調整することで、全体の効率を向上させる道筋が見えます。
この分析は、電力需要の最適化やエネルギー効率の向上に対する戦略的計画に活用できるでしょう。
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:
以下の点に基づいて、このヒートマップを分析します。
1. **トレンド**:
– 日中の時間帯（特に7時〜15時）にかけて、スコアが高い（明るい色）傾向が見られます。これは、電力の需要がこの時間帯に集中している可能性を示唆します。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に16時以降、スコアが低く（暗い色）、その後急に上昇するパターンがあります。これは夕方の電力需要の減少と夜間の増加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**:
– 色の変化（青から黄）はスコアの変動を示しており、色が明るいほどスコアが高いことを意味します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数日にわたる同じ時間帯のスコアは似たパターンを示しており、特定の時間帯における安定した傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 午前中から昼過ぎにかけて高スコアが持続しているのは、日中の活動が活発なためかもしれません。これは、業務時間と電力需要の相関を示唆しています。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– このデータは、電力消費のピーク時間を示しており、エネルギー管理や節約策に役立てることができます。企業や電力会社は、需要が高い時間帯に向けた効率的なエネルギー供給計画を策定する必要があります。
社会的には、節電が重要となる時間帯を明確にし、個人や企業がエネルギー消費の調整を行うための基礎資料になるかもしれません。
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:
1. **トレンド**:
– このヒートマップは相関関係を示しており、具体的な時系列データのトレンドは表していません。
– しかし、全体としては電力に関連する各要素間の関連性がどの程度であるかを視覚的に把握できます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップでは、外れ値や急激な変動よりも、相関の強さを表す色（赤から青）に注目します。
– 色が非常に青い部分は、相関が非常に低いことを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各セルの色が赤に近いほど正の相関が強く、青に近いほど負の相関が強いか、ほとんど相関がないことを示します。
– 例えば、全体的なWEIと個人のWEIの経済的余裕や心理的ストレスが高い相関を持っています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データの比較ではありませんが、各要素の相関を通じて、どの要素が関連しやすいかを知ることができます。
– 例えば、「持続可能性と自治性」は他の多くの要素と強い正の相関を持っています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「社会WEI（持続可能性と自治性）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」は非常に高い相関を示しています。
– 一方、「個人WEI（自由度と自治）」は他の要素との相関が比較的低めです。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 経済的な余裕や心理的なストレスが、社会の持続可能性や共生・多様性といった観点に強く影響を及ぼす可能性が示唆されます。
– これらの要素間の強い関連性は、社会政策やビジネス戦略を策定する上で重要な指標となるでしょう。
– たとえば、社会政策を立案する際には、心理的なストレスを軽減することが他の社会効果を高める可能性があることを考慮することができます。
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:
以下は、提供された箱ひげ図に基づく視覚的特徴と洞察です。
1. **トレンド**:
– トレンド自体は箱ひげ図からは直接わかりませんが、WEIスコアがカテゴリごとに異なる分布をしていることが示されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「個人WEI（職業充実）」や「社会WEI平均」のカテゴリでは外れ値が見られます。これらは特定の要因により、他のデータポイントから大きく外れている可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 箱の中の黒い線は中央値を示しています。
– 箱の上端と下端は第1四分位数（Q1）と第3四分位数（Q3）を示し、分布の範囲を表しています。
– 「ひげ」はデータの全体的な範囲（外れ値を除く）を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 短期間での時系列的なデータの関係はこのグラフからは明確にわかりません。
– 同じカテゴリの中でWEIのスコアがどのように変化するかを見ることができますが、時系列的な分析は別のグラフが適しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人WEI（リラックス度）」と「個人WEI（自由度と自治）」は中央値が高く、一般的に良好な状態を示していることが考えられます。
– 逆に「個人WEI（職業充実）」は分布が広がっており、個人の感じ方にばらつきが大きい可能性があります。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– WEIスコアが高いカテゴリでは、個人や社会全体がその分野で強みを持っていると考えられます。
– 外れ値が多い領域は、政策改善や生活環境の向上が必要な可能性があります。
– 企業や政府機関が、特定のカテゴリの改善を目指すことで、全体的な幸福度や満足度の向上に寄与できるでしょう。
この分析により、どの領域が強化や改善の必要があるかを示唆することができ、具体的なアクションをとる指針となります。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 第1主成分（寄与率: 0.74）と第2主成分（寄与率: 0.08）の軸にわたるデータポイントは散らばっており、特定の上昇、下降、もしくは周期的なトレンドは見られません。つまり、データは多様な構造を持っていることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 大きな外れ値や急激な変動は見られません。いくつかのデータポイントは第1主成分軸の極端な位置にありますが、全体として大きな異常はないようです。
3. **各プロットや要素の意味**
– プロットは多次元データを2次元（主成分軸）に圧縮して示しています。これにより、異なる要素間の相関関係や主要な変動方向を視覚化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– PCAによって主要な変動を捉えているため、時系列データの中で支配的な要素や関係がこの軸上で表現されています。各点のばらつきは、それらの要素の多様性を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 明確な相関関係は見られませんが、第1主成分が主要な変動を表しているため、この軸が総合的な変動を強く示していることがわかります。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響**
– データに強いシグナルが存在する場合、それは第1主成分に集約されている可能性が高く、それを基に戦略的な意思決定を行うことができます。
– 電力カテゴリのデータであるため、この多様性は需要の変動や供給の柔軟性を示していると考えられます。電力の需要と供給のバランスを保つため、これらの主成分の動きに注目することで、効率的な運営やリソース管理が可能になるでしょう。
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。