📊 データ分析（GPT-4.1による）
### WEIスコア分析結果
#### 時系列推移
– **トレンド全般**: 最初の数日間はWEIスコアに顕著な上昇が見られ、その後やや高止まり傾向。週後半にはスコアが再度上昇し、最終的には若干の下降と横ばいが続いています。
– **顕著な変動期間**: 特に7月6日から8日にかけて、全体WEIが高い水準を記録しています。
#### 異常値の検出
– 多数の異常値が識別されています。例えば、最初の数日はスコアが上昇傾向を示しているにも関わらず、7月1日の異常に低いスコア（0.62）が検出されています。
– 7月6日には急激な上昇（0.86）も見られます。この日は個人および社会の両方のWEI平均が高い水準で推移しており、特に持続可能性が影響を与えている可能性があります。
#### 季節性・トレンド・残差
– **トレンド**: 魅力度の簡潔な上昇が見られるが、後半に停滞気味。
– **季節性**: 明確な季節性は確認されていませんが、高いスコアが週の後半に集中しています。
– **残差**: 説明できない変動がしばしば発生しており、例えば7月19日の急な落ち込みが観察されます。
#### 項目間の相関
– 高い相関が見られる項目としては、個人と社会の持続可能性が挙げられます。これは、持続可能な行動が個人および広い社会を通して促進されている可能性を示唆します。
– 特に低い相関が見られるのは、個人の経済的余裕と社会全体の公平性です。この低相関は、個々の経済状況が必ずしも社会的な格差や公平性の認識に結び付いていない可能性を示唆しています。
#### データ分布
– **箱ひげ図**からは、スコアの中央値が全体的に高めであることが分かります。外れ値が多く確認されており、特に7月下旬に顕著です。
#### 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1**が全体の79%の分散を説明しており、これは主要な変動要因の大部分を占めています。これは個人の心理的ストレスや自由度のスコアが大きく影響している可能性があります。
– **PC2**は6%の寄与率で説明されており、こちらは比較的小さな変動要因に対応していますが、多様性や公平性の変動を捉えている可能性があります。
#### 総合的な考察
データには多数の異常値が見られますが、全体的なトレンドとしては持続可能性や社会的公正さに関連する項目が高い影響力を持っていることが明らかです。このことは、WEIスコアにおいて個人の生活と社会構造との相互の影響を理解する上で重要であり、この傾向を最大化することがスコアの持続的向上に繋がるでしょう。特に、個々のストレスや意思決定の自由度の増加が顕著に社会的スコアを左右していることに注目する必要があります。
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:
このグラフでは、電力カテゴリの総合WEIスコアの時系列データが示されています。以下に各ポイントを詳しく解説します。
1. トレンド：
– グラフは2つの異なる期間に分かれています。最初の期間(2025年7月)は、青の丸で示された実績データが密集しており、ほぼ横ばいを示しています。
– 予測期間(2026年)では、緑色のプロットが示されており、こちらもWEIスコアが横ばいに保たれています。
2. 外れ値や急激な変動：
– 青い丸で示されているデータには、異常値とされる黒い丸で囲まれた点がありますが、大きな外れ値や急激な変動は見受けられません。
3. 各プロットや要素の意味：
– 「実績（実績AI）」は青のプロット。
– 「予測（予測AI）」は赤い×印ですが、グラフ上ではプロットが見当たりません。
– 前年（比較AI）のデータが緑色で示されており、密度も高く一貫しています。
4. 複数の時系列データの関係：
– 実績と前年のデータが異なる色で表示されていますが、特に大きな変動や異なるトレンドは見られません。
5. 相関関係や分布の特徴：
– データは、全体的に均一に配分されており、予測期間に向けても大きな変化はないことが予想されます。
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：
– WEIスコアが一貫していることから、電力カテゴリにおけるパフォーマンスが安定していることを示唆しています。
– 異常値が少ないため、ビジネスにおいてもリスクが少なく、予測されたパフォーマンスを維持するための戦略を継続する価値があると考えられます。
全体的に、グラフからは電力部門が安定して運営されており、今後も大きな変動がないことが示唆されます。この安定性はビジネスに対して安心感を与え、戦略的な計画を立てる際に有利に働くでしょう。
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:
このグラフは個人のWEI平均スコアを時系列で示しており、いくつかの特徴が見られます。
1. **トレンド**:
– グラフには明確な周期性やトレンドは見られません。データは2025年中ごろと2026年中ごろに集中しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ上で異常値とされるプロットは特に際立っているわけではありませんが、背景に描かれている灰色の範囲内に収まっています。
3. **各プロットや要素**:
– 青いプロットは実績を示し、緑色は前年度の比較を示しています。
– 一部予測として、線形回帰（青線）、決定木回帰（紫線）、ランダムフォレスト回帰（赤紫線）が表示されていますが、具体的な予測期間やその結果は非常に限られています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 同一時間軸上での複数のデータ（実績と前年比較）が示されていますが、一貫した相関や関係性は視認できません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各年のプロットは密集しており、分布が特定の範囲内で安定しています。
6. **人間の直感と社会的影響**:
– ビジネスや社会への影響に関して、WEIスコアが一定範囲内で安定していることは、電力使用における安定性を示唆する可能性があります。
– 予測モデルが複数試されていることから、将来のスコア推移を予測し、最適なエネルギー使用や効率化に取り組む意図が伺えます。
総体的に、このグラフは異常値の検出および過去のデータに基づく予測と安定性の評価を目的としていると考えられます。
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:
以下は、グラフ分析の専門家として提供できる洞察です。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青いプロット）は期間の前半部分に集約されており、その後は表示されていません。予測（ピンクの線）はわずかに下降しているトレンドを示しています。
– 前年データ（緑のプロット）は後半の期間に存在し、比較的安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データにはいくつかの異常値（黒い円で囲まれたもの）が含まれていますが、多くは集中的に分布しています。
– 予測データのプロット範囲（灰色の範囲）は狭く、予測の確実性がある程度高いことを示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点：実績データ。
– 緑の点：前年の比較データ。
– 異常値（黒い円）：通常の範囲から外れたデータ。
– ピンクの線：ランダムフォレスト回帰による予測。
– 灰色の範囲：予測の不確かさ。
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は時間的には関連が少ないが、これにより前年の動向から将来の傾向を予測するための基礎となります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と前年データの分布は異なりますが、全体的なWEIスコアは平均して高めです。
6. **直感的な洞察と社会的影響**:
– WEIスコアが高いことは、電力カテゴリーにおける社会的な関心や重要性が持続されている可能性を示します。
– 予測が緩やかな下降を示唆しているため、将来的にはWEIの低下に対する対策が必要かもしれません。
このグラフから直感的に感じられるのは、電力関連の注目度が高い状態が続いているものの、将来的には改善の余地があるということです。ビジネスや政策決定には、これらのデータを組み込んだ計画が有益です。
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:
1. **トレンド**:
– グラフ全体のトレンドを見ると、色付きの線が示す予測データ（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）がありますが、特に目立った上昇や下降は見られません。データは主に横ばいの傾向を示しているようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い丸で囲まれたデータは「異常値」としてマークされていますが、全体的には多数派のデータポイントから大きく外れているというよりも、密度の高い領域内にあります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実績のデータを示しています。
– 赤い「×」は予測値ですが、定量的な情報としてはあまり示されていないようです。
– 緑のプロットは前年のデータを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 青（実績）、緑（前年）、および予測データがそれぞれ異なる期間で示されていますが、直接的な連動性は見られないようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 分布は比較的狭い範囲に集中しており、全体としては高いWEIスコア（0.6〜0.8）の中に分布しているようです。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– WEIスコアが比較的安定していることから、経済的な余裕は大きく変動していないと考えられます。
– 社会的には安定した電力供給が続いているという安心感を表している可能性があります。
– ビジネスにおいては、電力関連企業が予測可能な収益を見込める状況が続いていることを示唆しているかもしれません。これは影響力の大きな電力市場において重要な要素です。
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:
以下の視覚的な特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– グラフは大きく分けて2つの期間に分かれています。
– 前半（2025年7月頃）では、青いプロットで表現された実績データが主に滞留しており、WEIスコアは0.6から0.8程度に集中しています。
– 後半（2026年7月頃）には緑のプロットが現れ、再び同様の範囲に収束しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青い実績データには、数点の黒い円で示される外れ値が見られますが、大きな変動は観察されません。
– 大部分のデータは一定の範囲に収まっています。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青色のプロットは実績データを示し、均一に分布しています。
– 緑のプロットは前年の比較データであり、同様の範囲に存在していることから、安定した状態が続いていると考えられます。
– 異常値として黒い円が用いられており、これにより特定のデータポイントが他と異なることが示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測データ（赤い×印）は実績と異常値の間にあり、異常値を考慮して予測が行われている可能性があります。
– 予測の精度や信頼性は範囲（灰色のエリア）によって視覚化されていますが、予測データはあまり使用されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データ全体として、WEIスコアの分布は比較的狭く、安定していることが伺えます。
– 外れ値が存在しますが、全体のトレンドに大きく影響を与えることはない様子です。
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**:
– WEIスコアは健康状態を表しているため、安定したトレンドは健康状態が維持されていることの表れと捉えることができます。
– 外れ値の存在は、特定の時期や条件での異常があることを示唆し、これに対応するための対策が求められる場合があります。
– このデータから、電力量が如何にして健康状態に影響を与えるかを分析する手がかりが得られるかもしれません。
この洞察を基に、データの安定性や異常値に対する詳細な分析を継続的に行うことで、より良い健康管理やエネルギー使用の最適化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、グラフの分析結果をお伝えいたします。
1. **トレンド**
– グラフの前半には実績値が密集しており、横ばいのトレンドがあります。
– 一方で、グラフの後半には大きなギャップがあり、そこに予測データが示されており、これが今後の変化を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータセットにいくつかの異常値があり、それが黒い円で示されています。
– これは、WEIスコアにおける一時的な変動や個別の外れ値を示しています。
3. **プロットや要素の意味**
– 実績値は青い点で示され、予測値は異なる色（緑色や紫色）で示されています。
– 三種類の予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が紫色、薄緑色、マゼンタで表されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測手法の違いにより、今後の変動が異なる形で示されています。これはどの手法が最も信頼できるのかを検証する必要があることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データに対して予測データが一致していない部分や、異なる予測手法が異なる結果を示していることから、データ間にある程度の不確実性が存在することを示唆しています。
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スコアが横ばいで推移しているが、一部に外れ値があることは、特定の要因によって心理的ストレスが増減している可能性を示しています。
– 今後の予測が各手法で異なるため、どの予測が信頼できるのかを再検証することが重要です。
– これらの結果は、社員のメンタルヘルス対策やストレス管理の計画に影響を与える可能性があります。
このグラフからは、WEIスコアの変動や未来の予測に対する不確実性が読み取れます。予測手法の精度を高めることが、より良い意思決定に繋がるでしょう。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– グラフを見ると、2025年7月から2025年11月ごろにかけて、実績(AI)のスコアは横ばいです。その後、前年度と比較したデータが示されていますが、2026年にはスコアが高くなっているように見えます。周期的な変動は特に見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期段階では異常値とされたデータが点在しています。2025年8月頃には、いくつか急激なスコアの低下が観察され、その一部は予測された結果（xマーク）と異なる可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績(AI)を、緑の点は前年度データ、赤い×は予測値を示しています。
– 異常値は二重丸で示されています。
– ラインは異なる回帰方法による予測を示しており、明確に分かれて表示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと異なる手法による予測が示されており、それぞれの手法で結果が異なることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測(AI)のスコアは、ほぼ横ばいで密集しています。
– 前年度のデータとの比較で大きくスコアが改善したように見えます。
6. **直感的な洞察、および影響**
– 初期の異常値は電力に関する問題を示唆しているかもしれません。AIによる実績が高水準で維持されているため、電力管理の改善があった可能性があります。
– ビジネスの側面では、スコアの安定は信頼性の向上を意味し、新規投資や顧客満足度に良い影響を与える可能性があります。
– 社会的には、安定した電力供給が経済全体の安定に寄与するでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 初期のデータ（2025年7月から9月まで）は比較的一定で、0.5から0.9の間にWEIスコアが集中しています。
– その後、紫色の予測線（決定木回帰）により示されるように、一時的な下降トレンドが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータにはWEIスコアが1.0近くに達している外れ値がいくつか見られます。
– 異常値として黒いリングで示されたデータポイントがいくつか存在します。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実績AIによる実績を示し、一貫したスコアを示しています。
– 緑のプロットは前年のデータで、同様のトレンドが続いていることを示唆します。
– 予測（紫、ピンクなどの線）は今後の動向を示していますが、特に線形回帰とランダムフォレスト回帰は相反する動向を示している可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 全体として、実績データと前年データはある程度類似しているが、予測はそれとは異なる傾向を示しています。
– 特に、線形回帰と他の回帰（決定木、ランダムフォレスト）との間には見解の差があるようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期のスコアには高い集中があり、後半では分散が増えています。
– 予測範囲と実績のデータ範囲が重なる部分が少なく、予測の不確実性を示唆しています。
6. **直感的な洞察と社会的影響**:
– 初期の高スコアは一時的なもののようで、今後のスコアは下降する可能性があります。
– WEI（公平性・公正さ）の観点から、電力分野での政策や施策には再考や改善が求められるかもしれません。
– ビジネスや社会において、継続的な監視と適切な調整が必要であり、特に長期の予測に対する多様なアプローチが求められます。
このグラフは、特にエネルギー分野における公平性や公正さの評価に対する多様なアプローチの必要性を示しており、政策決定者や業界関係者に重要な示唆を与えるでしょう。
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:
このグラフは、電力カテゴリにおける社会WEI（持続可能性と自治性）のスコアを時系列で示したものです。以下に、視覚的特徴とそこから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**
– 左側では、実績データ（青）が約0.8〜1.0の間で安定しています。
– 右側の予測データ（緑）も同様に約0.8〜1.0の範囲で安定しており、大きな変動は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値とされる黒い丸印が見られますが、これらは実績データから大きく外れているわけではなく、安定しているように見えます。
– 短期間での急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素**
– 実績データは青で、予測データは主に緑で示されています。
– 予測の不確かさ範囲が灰色で示されていますが、スコア範囲内で収まっています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測はそれぞれ異なる色の線で示されていますが、それぞれの予測範囲も安定しています。
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連続性があり、どちらも安定した範囲（0.8〜1.0）に収まっています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測の間には強い相関関係があり、データ全体が0.8〜1.0の範囲で横ばいの状態を保っています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– WEIスコアが安定しているということは、持続可能性と自治性が良好に維持されていることを示唆しています。これは、電力の持続性や効率性が確保されている可能性を示し、政策や社会にとって良い兆候です。
– 予測モデルの不確かさも小さいことから、これからの施策や計画において、大きなリスクを伴う変動は少ないと予想されます。
全体として、このグラフは電力カテゴリにおける持続可能性と自治性が、安定した状態で推移していることを示しています。これは、長期的な戦略や投資判断において積極的な決定を下すための安心材料となるでしょう。
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:
1. **トレンド**:
– データが二つの異なる期間に分かれており、初期の期間（2025年中頃まで）はWEIスコアが0.8から1.0の間に分布。
– 後期の期間（2026年にかけて）はスコアが0.6付近で一定しているが、上方にもばらつきが見られる。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期期間にいくつかの異常値（円で囲まれたプロット）が識別される。
– 二つの異なる期間間で急激な変動があり、スコアが顕著に低下している。
3. **各プロットや要素**:
– 青いプロットは実績値で、最初の期間に集中している。
– 緑色のプロットは前年の比較データで、後半の期間に見られる。
– 紫の線が予測のトレンドを示し（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）、これが二つの期間の間に違いがあることを示している。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 2025年のデータと2026年のデータ間に明らかな変化があり、前年のデータと予測を対比している。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の高スコア期間と後期の低スコア期間の間には相関が見られず、データがはっきりと別れている。
6. **直感的洞察とビジネス・社会への影響**:
– 初期の高いスコアは、電力部門が基盤・教育機会のWEI指標において良好な状態であったことを示唆。
– 後期のスコア低下は、もしかすると規制変更や市場の変化、供給問題など社会的・経済的な要因による可能性がある。
– 社会やビジネスへの影響としては、電力部門の基盤が弱体化し、教育機会にも影響を及ぼす可能性を警鐘するデータとも言える。
全体として、このグラフは電力カテゴリーにおける社会基盤と教育機会のWEIスコアが、何らかの外的要因により変動を示していることを示唆しており、今後の対策や政策に反映されるべき重要な洞察を提供します。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– **実績（青いプロット）**: 初期には0.6から0.8の範囲で安定しています。
– **予測（色付き線）**: 線形回帰（緑色）、決定木回帰（水色）、ランダムフォレスト回帰（ピンク）は、一貫して下降トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最初の期間（2025年7月以降）に異常値がいくつか確認されています。これらは周辺のデータよりもスコアが低いか高い点です。
3. **各プロットや要素**:
– **実績データ（青い点）**は 時系列で観測されたスコアです。
– **異常値（黒い縁取りの円）**は通常の分布から外れたデータポイントです。
– **予測値（赤い×と色付き線）**: 将来のスコアトレンドを示唆しています。
– 線の色は異なる予測モデリング技術を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測の間に大きなギャップは見られませんが、予測モデルは異なる方法でスコアが下降することを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データには大きな変化がない一方、予測データは一貫した下降を示しています。
– 実績と予測のスコアにおける相関の一貫性は見られないため、予測には不確実性が伴う可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 初期データの安定性に対し、予測データが下降トレンドを示すことで、将来的な安定性の不安が感じられます。
– 社会的な観点から、WEIスコアの低下は共生・多様性・自由保障における課題を意味し、これが持続すると多様性の健全性へ影響を及ぼす可能性があります。
ビジネスや社会における影響としては、電力業界における持続可能性の課題を示唆する可能性があります。WEIスコアの改善に向けた戦略的な施策が必要になるでしょう。
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:
以下にグラフの分析を行います。
1. **トレンド:**
– このヒートマップでは、色の変化や密度から特定の時間帯における傾向を見て取れます。特定の期間（例えば、7月5日から7月12日）に、特定の時間帯でスコアが高くなる（黄色/緑色の範囲）トレンドが観察されます。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 一部の時間において、非常に高いスコア（黄色）が見られる一方、7月24日あたりから、多くの時間帯でスコアが低下する（青や紫の色）があることが確認でき、急激な変動を示しています。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 色合い（紫から黄色）は特定のデータ値やスコアの強度を示しており、黄色に近づくほどスコアが高くなります。
– 時間帯と日付の軸があり、これらが交差する部分の色がデータの濃度やパターンを示しています。
4. **複数の時系列データがある場合の関係性:**
– 時間帯ごとのスコアが並行して観察でき、各日付における時間帯の変化を追跡することができます。この関係性は、活動やイベントが特定の時間に影響を与えていることを示す可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 特定の日付や時間帯で色が集中（例えば、7月初旬や中旬）していることから、これらの時期における電力消費や関連イベントが反映されている可能性があります。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響:**
– 特定期間における電力の高需要時間帯を特定でき、そのための対応（リソースの再配分、スケジューリングの調整）が考えられます。特に、急激な変動を示す日や時間は注意が必要です。
– 社会的には、エネルギーの効率的利用やピーク時の負荷、供給システムの強化などが考えられます。
全体として、このヒートマップは電力の需要や供給に関する具体的な視点や洞察を提供し、戦略的な意思決定をサポートするための重要なデータの視覚化を示しています。
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
1. **トレンド:**
– このヒートマップには明確な上昇または下降のトレンドは見受けられません。ただし、時間帯ごとに異なるパターンが見られます。
– 昼間（特に8時、15時、23時）の時間帯において、スコアが中程度から高めに推移していますが、特に一定の周期性や持続的なトレンドは確認できません。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 7月5日と9日周辺での黄色のプロットが目立ち、これは高いスコアを示しており、他の日とは異なる大きな変動を反映しています。
– 7月24日にはスコアが低下している（紫色）時間帯が見受けられます。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 色のグラデーションは個人WEI平均スコアを示し、緑系が高め、青紫系が低めのスコアを示しています。
– 色の濃さがその時間帯のスコアの高さを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 同一の日で異なる時間帯における色が異なることから、特定の日でも時間によりスコアが変動することがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 色の分布には一貫した相関関係は見られませんが、一部の日や時間帯における高スコアが他の時間帯に影響を及ぼしている可能性があります。
6. **直感的な洞察および影響:**
– 直感的に、午前および夜間の時間帯において高スコアが多く見られることから、エネルギー消費がピークに達する時間帯である可能性があります。
– ビジネスや社会への影響として、電力需要のピークを特定することで、有効な電力管理やピークシフト対策が可能になるかもしれません。また、異常値の時間帯に設備のトラブルや特異イベントがなかったかの検討が推奨されます。
この分析を基に具体的なアクションを検討することで、エネルギー効率の向上やコスト削減につながる可能性があります。
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:
1. **トレンド**:
– 場所によって異なるが、一定の時間帯で周期性が見られる。例えば、7～8時や15～16時付近での明るい色（高スコア）が目立つ。
– 時間が進むにつれてスコアが変動し、特に後半は濃い色（低スコア）に変わる傾向が見える。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 19時台の特定の日に鮮やかな黄色（高スコア）が現れ、突発的な変動を示している。
– また、22時以降でのスコアはそこまで高くなく、特定の日に高くなるパターンも確認できる。
3. **各プロットや要素の意味**:
– カラースケールはスコアの高さを示しており、黄色が高スコア、青が低スコアを意味する。
– 時系列に沿ったスコアの変動が観察でき、特定の時間帯がエネルギー消費のピークを示している可能性がある。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数の時間にわたって連続するピークがあるが、それらの中で同様のパターンが出ている。
– 特定の日の特定の時間帯に集中してスコアが高くなる傾向が見られる。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 明らかな周期パターンがあり、特に朝と夕方にピークが集中。
– 時間帯によるスコアの連続性や変動の明確化が可能。
6. **直感的に感じるであろうこと、および影響**:
– ピーク時間帯は、エネルギー消費量が高く、社会やビジネスへの負担が増す可能性を示唆。
– エネルギー効率化や負荷分散のための対策が求められる。
– 異常に高いスコアが表示される時間帯の原因特定が必要であり、エネルギー管理の改善に役立つ可能性がある。
このヒートマップはエネルギー使用の傾向や問題を検出し、改善策を検討するための重要なデータを提供しているといえるでしょう。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– ヒートマップは相関関係を示しており、時間的なトレンド自体はありません。代わりに、属性間の関係性を可視化しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値や急激な変動はヒートマップでは確認できません。ただし、一部の項目間で相関が極端に高かったり低かったりする点は目を引きます。
3. **要素の意味**
– 色の濃淡が相関の強さを示しています。赤に近いほど相関が強く、青に近いほど相関が弱いことを示します。
4. **時系列データの関係性**
– 期間全体でのデータの関係性が分かりますが、個々の時系列変化は表示されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 総合WEIと個人/社会WEI平均は非常に高い相関（0.96）があります。
– 個人WEI（経済的余裕）は他の項目と概ね低い相関を持っています。
– 「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」は、社会WEIの他の要素と高い相関を持ち、囲まれた特性が示唆されます。
6. **直感的な感覚と影響**
– 個人と社会のWEI平均が共に強く影響を及ぼし合っていることは、社会全体の健康やストレスが個人にとって重要であるというインサイトを提供します。これは、政策策定や地域社会のサポート戦略を構築する上で有用です。
– 経済的余裕が他の要素と比較的低い相関を示していることから、経済的要因が他の個人/社会的要因とは独立した特性を持つ可能性があります。
– ビジネスや政策を考えた場合、特に高い相関を持つ要素に注目することは重要です。社会的な改革や改善を行う際に、相互依存する要素に同時に働きかけることで、より大きな影響を生む可能性があります。
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:
この箱ひげ図から得られる洞察は以下の通りです：
1. トレンド：
– 全体的なトレンドとして特定の上昇や下降は示されていません。各カテゴリは独立した分布を示しています。
2. 外れ値や急激な変動：
– 「個人WEI（心理的ストレス）」や「社会WEI（共生、多様性、自由の保障）」で外れ値が見られます。これらは異常なデータポイントを示唆しており、特定の条件下でのスコアのばらつきを反映しています。
3. 各プロットや要素：
– 箱ひげ図はデータの中央値、四分位範囲、および範囲を示しています。色の違いはカテゴリ間の比較を容易にしています。
– 中央の線が中央値、四角が第1四分位数と第3四分位数を示しています。ひげはデータの範囲を表し、外れ値は点で示されています。
4. 複数の時系列データの関係性：
– 各WEIタイプは独立したデータ分布を示しており、相互に影響を与えている形跡はグラフから直接は見受けられません。
5. 相関関係や分布の特徴：
– 一部のWEIタイプ（例：「個人WEI（健康状態）」と「社会WEI（共生、社会整備）」）は比較的広い四分位範囲を持っており、データのばらつきが大きいことを示しています。
– 「総合WEI」など、一部のカテゴリは狭い四分位範囲を持ち、比較的一貫したスコアを維持しているようです。
6. 人間の直感とビジネス・社会への影響に関する洞察：
– 外れ値や広いばらつきのあるカテゴリは、特定の条件でパフォーマンスが不安定であることを示しています。これはその分野における改善や特別な対策が必要なことを示唆しています。
– WEIスコアが高いカテゴリは、関係者にとっての成功要因を示し、関連する政策やプログラムの強化に役立つ可能性があります。
– 「社会WEI（持続可能性と社会生活）」は比較的高いスコアを示し、持続可能な社会設計への関心が高まっていることを示唆しています。
この分析は、特定のカテゴリにおけるパフォーマンスの強みと弱みを特定し、施策の方向性を示唆するのに役立ちます。
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、電力に関するデータの主成分分析（PCA）の結果を示しています。以下に視覚的な特徴とそれに基づく洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– グラフはPCAプロットであり、一般的な上昇や下降のトレンドではなく、データの変動のパターンや分布が示されています。
– データは広く分散しており、特定の方向への強いトレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左下と右上に明らかに離れた点があり、これらは外れ値である可能性があります。
– 急激な変動というよりは、データポイントが広範にわたることによるばらつきが見られます。
3. **各プロットや要素**:
– 第1主成分は全体の分散の79%を示しており、データへの影響が大きい。
– 第2主成分は6%で、比較的小さいが補足的な情報を提供しています。
– 各ポイントは360日間のデータのある時点を示し、それぞれの位置が異なる要因の組み合わせを表しています。
4. **複数の時系列データの関係**:
– 明示的な時系列の表示はありませんが、データのばらつきは異なる時点やコンディションの変化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**:
– 第1主成分と第2主成分の間には強い直線的な相関は見られませんが、全体的にデータが0を中心に広がっています。
– データの分布は中心に集まる傾向があり、少数の外れたポイントが目立ちます。
6. **直感的な感想と社会的影響**:
– このグラフから直感的に感じ取れることは、電力に関する複数の要因が相互に複雑な影響を及ぼしているということでしょう。
– ビジネスや社会において、これらの要因の複雑な相互作用を理解することは、効率的な電力管理やリソース配分に役立ちます。
– 外れ値が含む異常なデータポイントを調べることで、予期しない障害や新たな機会の発見につながる可能性があります。
この分析は包括的な理解を得るための一助として活用できます。
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。