📊 データ分析（GPT-4.1による）
このデータセットに基づいて、重要な傾向や特徴を以下に整理しました。
### 時系列推移:
– **総合WEI**は全体として上昇傾向にあるものの、一定の変動が見られます。特に**7月1日から7月5日**の間にスコアが急上昇し、その後**7月23日から7月26日**にかけて低下しています。
– **個人WEI平均**と**社会WEI平均**も全体のトレンドとしては上昇傾向にあり、個人及び社会における様々な項目が改善していることが示唆されます。
### 異常値:
– 日付ごとに異常値が特定されていますが、とりわけ**7月6日**と**7月19日**にはスコアの大きな変動が見られます。これらは大規模な社会的または経済的イベント、政策の変化、あるいは短期的な外的ショック（例えば、災害や意図的な統計の改変）に起因する可能性があります。
### 季節性・トレンド・残差:
– データのSTL分解を行うと、**長期的な上昇トレンド**が確認されるとともに、小規模な**季節的パターン**が見られます。残差は比較的小さく、このモデルは全体的にデータをよく説明していると推測されます。
### 項目間の相関:
– 特に**個人の経済的余裕**と**社会的持続可能性**は高い相関関係が見られ、経済の安定が社会全体の持続可能な発展へと寄与していることを示しています。
– **心理的ストレス**は他の個人項目と負の相関を示し、一部のスコアが高まるとストレスレベルが低下する傾向があります。
### データ分布:
– 箱ひげ図により、各WEIスコアの全体のばらつきが観察され、特に**健康状態**と**自由度と自治**の低い側の外れ値が検出されます。これは、これらの項目が他よりも個別要因の影響を受けやすいことを示しています。
### 主要な構成要素 (PCA):
– **PC1**が0.80を占めており、データの主要な変動要因を強力に説明しています。これはおそらく、経済状況および社会的構造がWEIの総合スコアに大きな影響を及ぼしていることを示しています。**PC2**は0.05と限定的ですが、多様性や多様な文化的側面の影響を反映している可能性があります。
### 総括:
この分析から読み取れることは、7月中のWEIスコアが常に安定していないことです。社会インフラや個人の健康状態、経済的余裕が変動要因として大きく働いており、時折見られるスコアの落ち込みは外的要因に対する社会の機能不全を示している可能性があります。政策の改善や、社会の安定に資するプログラムの存在が、WEI全体の向上に寄与することが予想されます。
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:
## グラフ分析
1. **トレンド**
– **実績:** グラフ左側の実績データ（青色）は、時間が進むにつれて若干の上下はあるが全体的に横ばい傾向にある。
– **予測:** 予測データ（立方体x）は、モデルごとに異なるトレンドを示している。線形回帰（シアン）は横ばい、決定木回帰（紫）は下降、ランダムフォレスト回帰（マゼンタ）はこちらも横ばい。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値（黒色の円）は、実績側で計測されている。WEIスコアが急激に高くなるか低くなる場合があり、これが異常値として識別されている。
3. **各プロットや要素**
– **色と形:** 青い点は実績を、緑の点は前年の実績を示す。
– **密度:** グラフの左側（実績）はデータが密集しており、右側は緑の前年データがある。
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を比較すると、経時変化が見られるが、明確な相関関係は視覚的には認識しづらい。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測モデルの関係はモデルごとに異なる見解を示しており、特に決定木モデルは違うトレンドを示している。
6. **直感的な感覚とビジネス・社会への影響**
– このグラフから、電力部門のWEIスコアが現状維持または潜在的な低下傾向にあることが示唆される。
– 複数の予測モデルが異なるトレンドを示しているため、単一のモデルに依存せず、複数の視点から戦略を検討する価値がある。
– 外れ値や異常値の存在は、業界の安定性や効率性への潜在的なリスクを示唆し、改善が求められる可能性がある。
この分析から、継続的なモニタリングとデータの精査が重要であり、予測モデルを用いてどのモデルが現状に最も適しているかを確認する必要があります。また、外れ値を検討し、業績改善の具体策を探ることがビジネスの安定性に貢献します。
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:
以下は、提供されたグラフに関する詳細な分析と洞察です。
1. **トレンド**:
– グラフは二つの期間に分かれています。2025年7月から9月のデータは横ばいに近い印象を受けますが、2026年4月以降にはグリーンのデータポイントが新たに現れています。これらの点は比較的高いWEIスコア範囲に集中しており、増加傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青色の実績データに円で囲まれた部分がいくつか存在しており、これは異常値として表示されていますが、全体の傾向には大きな影響を与えていないようです。
3. **各プロットや要素**:
– 青色は実際のデータ、緑色は前年のデータで、複数の予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が含まれているようです。これらの予測は、2025年地点の実績に基づく相関性を解析しています。
– 灰色の領域は、予測の不確かさの範囲を示していますが、実績データはこの範囲に大部分が含まれています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 青色と緑色のデータは時間的に離れており、直接的な相関は見受けられませんが、時系列におけるシフトがある可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 異常値を除けば、WEIスコアは0.6から0.8の範囲に密集しており、数値のばらつきが少ないことから安定したパフォーマンスが考えられます。
– 予測と実績の間に大きな乖離は見受けられません。
6. **直感的に感じることとビジネス・社会への影響**:
– 人間が直感的に感じるのは、データの安定性と、応用における一定の信頼性です。
– 電力カテゴリーにおいて、安定したWEIスコアが示されることは、持続可能な電力供給や省エネルギー対策にも寄与する可能性があります。
– ビジネス面では、安定性のあるデータは、供給チェーンや資源管理の効率化につながるかもしれません。
全体として、このグラフは予測モデルの有効性と、過去および将来のパフォーマンス比較を提示しており、エネルギー管理における重要な知見をもたらすことが期待されます。
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:
## グラフ分析
1. **トレンド**
– 一般的なトレンドとして、左側の実績データ（青色）が比較的高い範囲（0.6から0.9程度）で横ばいに推移していることがわかります。右側の前年度データ（緑色）はほぼ同じ範囲で安定していますが、若干ばらつきがあります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青色の実績データには、いくつかの黒い円で示された外れ値があります。これにより、特定の期間での異常が示唆されます。
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、黒い右の円は異常値を示しています。予測データは異なる回帰モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）で描かれますが、急激な変動に適応できていない可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと前年度データの間には、似たような傾向が見られます。これは、年間を通じて電力の消費や需要に一定のパターンがあることを意味します。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測データの相関は、高いとは言い難いです。特に予測がうまく行われない異常値周辺での相関は低そうです。
6. **直感と社会的影響**
– このグラフから、人間は電力需要には季節性や周期性があることを直感的に感じ取るでしょう。予測の精度向上が必要です。特に異常な消費パターンは、発電所や流通管理者に対する警告のサインとなる可能性があります。効率的なエネルギー管理のための改良が求められます。
この分析は、電力業界の予測精度を高めるための基盤として活用でき、需要予測に対する戦略的な改善策の提示に役立てることが可能です。
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:
## グラフ分析と直感的な洞察
### 1. トレンド
– **全体の動向**: 初期の時期（2025年7月～2025年9月）にデータポイントが密集しており、その後は間隔が空いていき、次の観測は2026年5月以降に集中しています。
– **周期性**: 特に周期的な変動は見られませんが、2つの時期で分断されたデータが示されています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 初期の時期に一部の外れ値が存在し、これらは大きな円で示されています。
– **急激な変動**: 全体的にWEIスコアが安定しているため、急激な変動は見られません。
### 3. 各プロットや要素
– **色と形**:
– 青い点: 実績AIによるデータ。
– 緑の点: 前年のデータ。
– 大きな円: 異常値を示す。
– 線（灰色、紫、青、ピンク）: 予測の不確かさとさまざまな予測手法による未来の傾向を示しています。
### 4. 複数時系列データの関係性
– 実績と前年データの比較が行われていますが、実績AIのデータが比較的2025年の早い時期に集中しており、2026年データとの直接的な重複は見られません。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **分布**: 初期段階では0.6～0.8の範囲にデータが密集しており、高い安定性が見られます。
– **相関**: 初期データと後半のデータの間に直接的な相関は示されていないが、両者とも同じ範囲内に留まっていることから、全体的な安定度が示唆されます。
### 6. 直感的な理解とビジネス・社会への影響
– **直感的理解**: WEIスコアは全体的に安定しており、外れ値はあるものの大きな変動はありません。このことから、関連する電力分野の経済状況が比較的安定していると考えられます。
– **ビジネスと社会への影響**:
– 安定したWEIスコアは、関係する個人や企業が予測可能な経済状況を享受していることを示しています。これによりリスクの軽減や投資計画の安定化が期待されます。
– 外れ値の存在は、特定のイベントや異常事態が短期間に影響を与えている可能性を示唆しており、これについての詳細な分析が求められる場合があります。
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:
グラフを分析すると、以下の点が挙げられます。
1. トレンド:
– 左側の実績データ（青いプロット）は、比較的安定したWEIスコアを示していますが、時間とともにやや下降する傾向が見られます。
– 右側の予測データ（緑のプロット）は、実績データに続いています。こちらもスコアの変動は小さいですが、同様に少し下降しています。
2. 外れ値や急激な変動:
– 青いプロット内にはいくつかの異常値が円で示されていますが、全体に大きな影響を与えるほどの外れ値はなさそうです。
3. 各プロットや要素:
– 色分けによって異なるモデルの予測が示されています。 線形回帰（紫）、決定木回帰（ライム）、ランダムフォレスト回帰（ピンク）の予測が異なる範囲で行われていますが、大きな差はありません。
4. 複数の時系列データの関係性:
– 予測データは実績データの後に続く形で、両者は継続した関係にあります。予測は実績に基づいて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:
– 実績と予測の間に強い相関があるように見えます。分布は全体的に安定しており、大きな偏りはありません。
6. 直感的な洞察:
– 全体的に健康状態のWEIスコアは安定していますが、若干の下降傾向があります。このようなトレンドが続くと、電力業界や個人への健康面での影響が懸念されるかもしれません。
– ビジネス的には、健康管理の改善策を講じる必要があることを示唆していると言えます。特に、異常値が確認されている点では対策が必要です。
このグラフは、長期にわたる健康状態のモニタリングに役立ち、予測モデルの精度を評価できます。直感的に、継続的な管理の必要性を感じるグラフです。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 初期のデータ（2025年7月から9月まで）は、横ばいのトレンドを示しています。しかし、その後の期間にはギャップがあり、データが再び現れるのは大幅に後になります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年の初期段階には、いくつかの外れ値が見受けられ、これらは黒い円で囲まれています。この時期にはデータのスプレッドが比較的狭く、急激な変動も考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青のプロットは実績データを示し、黒い円は異常値を表しています。
– 緑のプロットは前年のデータを示しており、後半に密集して存在しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさの範囲を示しています。
– 線回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測線がありますが、実データと予測の一致度がどうかは明確でありません。
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間で比較が行われていますが、予測データがその間にどう位置づけられるかの詳細は不明です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の実績データは横ばいで、異常値を含みつつ比較的狭い範囲に集中しています。
– 後半の前年データはより分散し、密度が高いです。
6. **直感的認識とビジネスや社会への影響**
– 初期の期間には突然の異常やストレスの増加を示唆する可能性があり、その原因が何らかのストレス要因に起因する可能性があります。
– 長期間のデータ不足の後、突然現れる前年データは、シーズン性や異なる要因の影響を示唆するかもしれません。
– 電力カテゴリ内の心理的ストレスの評価は、職場環境や個人の業務効率に影響を与える可能性があり、このスコアの変動要因を特定することが重要です。
このグラフは、特に初期段階のストレスの変動を理解し、今後の予測精度を向上させるためにさらなる分析が必要であることを示しています。
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
– **実績データ**（青い点）：最初の期間においてスコアが横ばいです。
– **予測データ**：予測AI（緑の線形回帰、ピンクの線）が表示されており、それらは異なるトレンドを示しています。ここで興味深いのは、特に決定木回帰（紫の線）が急激に下降。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **異常値**（太枠のプロット）：いくつかの実績値に異常が見られるが、それらは予測の幅内に収まっているようです。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **実績（青の点）**：過去のデータ。
– **予測（赤の×）**：予測AIによる推定値。
– **異常値（黒の太枠）**：通常値からの逸脱を示すもの。
– **前年度（薄緑の点）**：比較のためのデータ。
– **予測の不確かさ範囲（灰色の影）**：予測の信頼区間を表現。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実績データと各予測モデルのラインや不確かさ範囲が密接に関連しており、それらの関係が視覚的に確認できます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 分布全体は実績データに基づいており、前年度との比較が可能。予測範囲が広いため、不確実性が大きいことが示唆されています。
### 6. 直感やビジネス・社会への影響
– 自由度と自治のスコアが横ばいであり、大きな変動が予測されていない場合、電力カテゴリにおける変化が少なく、安定性が高いことが示唆されます。
– 予測の不確かさが大きいため、政策決定にはさらなるデータと分析が必要と判断されるかもしれません。これにより、予測を強化し、将来の電力消費や供給に関する決定をサポートすることが重要です。
この分析は、さらなるデータ収集と新しいモデリング技術の使用によって改善できる可能性があります。
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:
### グラフの洞察
1. **トレンド**
– **実績データ（青い点）**: グラフの左側に集中しているが、明確な傾向は見られず、データは比較的一定です。
– **予測データ（ピンク色、紫色、青色の線）**: 線形回帰が水平であることから横ばい傾向を示していますが、決定木とランダムフォレスト回帰では急激な下降を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– **外れ値（黒い枠線）**: 実績データ内に外れ値があり、異常値として扱われています。これらはデータの一部の期間で何らかの異常が発生した可能性を示唆します。
3. **各プロットや要素**
– **密度**: 実績データと過去データが左側に集中しているのに対し、予測データは比較的幅広く分布しています。
– **色**: 各色は異なる予測手法を示しており、異なるモデルが異なる予測結果をもたらしています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– **実績と予測の比較**: 実績データは高いスコアで安定していますが、予測モデルでは大幅な変動が予想されており、特にランダムフォレスト回帰が大きな下降を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– **相関**: 複数の予測モデル間で同じ傾向を持たないため、強い相関はありません。
6. **直感的な感覚と社会・ビジネスへの影響**
– **直感的な感覚**: 実績データが安定していることから、現状は比較的公正であると見受けられますが、予測では不安定さが示唆されています。これは、モデルが現在のシステムに潜在的な問題がある可能性を示唆しており、政策変更や外部環境の変化に備える必要があることを意味しています。
– **ビジネス・社会への影響**: 過去のデータと異なる予測は、社会的な公平性に関する問題が発生する可能性を示唆しています。このため、企業や政策立案者は、このデータに基づいて長期的な戦略を見直し、潜在的なリスクに備えることが重要です。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 期間の始まり（2025年7月頃）には、WEIスコアは0.7〜1.0の範囲で高く推移しています。
– 2026年以降、スコアは0.6〜0.8の範囲に減少し、やや安定した分布を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年のデータ点において、一部の点は「異常値」として強調されています。
– 急激な変動は見られませんが、予測範囲外の点がいくつか見受けられます。
3. **各プロットや要素**
– 青い実績点は実際のスコアであり、緑色の昨年のデータ点と比較されています。
– 予測にはさまざまな回帰モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）が使用されていますが、それぞれ予測のラインが異なります。
– 灰色の領域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**
– 実績データと予測データの間には若干の偏差がありますが、大幅な不一致はありません。
– 昨年のデータ（緑色）との比較から、スコアの安定は維持されていますが、やや低下傾向にあることが確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– WEIスコアの分布は特定の期間でわずかな偏りを示していますが、全体としては比較的安定しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– スコアの全体的な低下は、持続可能性や自治性の取り組みに何らかの変化があった可能性を示唆しています。
– 予測と実績の乖離が小さいことから、予測モデルの精度は比較的高いと言えそうです。
– 企業や政策決定者は、低下したスコアの原因を探り、持続可能性の向上策を検討する必要があります。具体的には、省エネ技術の強化や、再生可能エネルギーの活用拡大などが考えられます。
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:
グラフの分析を行います。
1. **トレンド**:
– 初期には、実績値（青色）が高いスコアであるものの、徐々に減少し、0.8付近で集まっています。
– 最後の評価日付近に見られる前年のデータ（薄緑）は、増加傾向に戻っているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青色の実績には、0.6付近に外れ値が確認できます。これが特異な状況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**:
– 実績値（青）は、実際のデータを示し、実際の変動を確認できます。
– ピンクと青緑の線は、予測されたWEIスコアの異なる回帰モデル（ランダムフォレスト回帰、線形回帰）によるトレンドです。
– 濃い緑のデータは前年の実績を表し、新しい年に向けて高まっている可能性があることを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と前年の関連性を見ると、初期の実績が前年の実績よりも高い位置にあり、時間が経過するにつれて、前年と実績の差が縮まっているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 縦方向の密度が見られ、特定の時間にスコアが集中していることを示しています。
– 線形回帰とランダムフォレスト回帰モデルの予測によるスコアの変動が異なるため、異なった予測手法による違いが明らかです。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 実績値の減少トレンドは、電力に関連する社会基盤や教育機会が減少している可能性を示しており、これは社会やビジネスにおいてリスクとなり得ます。
– 予測モデルが示す異なるトレンドは、予測の不確実性を示唆しており、多角的な対策が必要であることを示しています。
– 前年と比べてスコアが改善していることが確認される場合、将来的にその改善をどう支えるかが鍵となるでしょう。
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**
– 最初の期間にはデータが密集し、WEIスコアの範囲が0.4から0.8の間で変動しています。
– 中盤以降、データは見られず、おそらく予測モデルのデータが補完しています。
– 後半部分では、データが増加し、スコアが0.5から0.8の安定した範囲で推移しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータではいくつかの異常値が確認できます。特にスコアが急激に減少しているものがあります。
– その他の部分では急激な変動は少なく、比較的安定した動きが見られます。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– **ブルーの点（実績AI）**は、実際のデータを示しています。
– **緑の点（前年比AI）**は、前年の同時期データとの比較を示しています。
– **紫や青の線（予測モデル）**は、異なるアルゴリズムによる予測を示しています。
– **オレンジの×印（予測）**は、予測された異常値です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと予測モデルの比較から、実績データの変動が予測モデルでどれほど再現できているかを確認できます。
– 異常値が予測からどのように外れているかも示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 年度を跨いだ比較では、前年と比較してWEIスコアに大きな変化は少ないように見受けられます。
– スコアの範囲は安定しているため、変動の大きさが小さい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、および社会への影響**
– グラフからは、初期の不安定な時期から安定に向かうトレンドが見受けられ、これは社会の安心感につながる可能性があります。
– 安定したスコアは、ビジネスにおける信頼性を築く要素となる可能性があります。
– 異常値の検出と管理が効果的に行われていることは、リスクマネジメントにおいて重要です。このデータに基づいて、より持続可能なエネルギー政策や社会政策の改善が期待されます。
このような視点から、人間や企業はこのグラフを利用して、未来の予測や異常値への対策を考える基礎として役立てることができます。
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:
このヒートマップについて以下のように分析できます。
1. **トレンド**
– 色の変化から見て、時間帯と日によって一定のパターンがあります。例えば、午前と午後は異なる色調で表されることが多く、周期的な変動が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一定の色（黄色や青）のエリアが現れることがあります。これらは外れ値や異常な変動を示している可能性があります。例えば、7月6日や7月23日におけるエリアが目立ちます。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 色の濃淡はその時間帯におけるWEIスコアの違いを示しています。青から紫への色は低いスコアを、緑から黄色は高いスコアを示すようです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 日付による連続した時系列と、時間帯による個別の変動が組み合わさっています。時間帯ごとに異なるトレンドが観察でき、特定の日に異常なスコアが発生していることが示されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 午前と午後で異なる傾向が見られ、特に午後遅くから夜にかけて急激な変動が見られます。このことから、電力使用のピーク時間を示している可能性があります。
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**
– ヒートマップは、電力需要が時間帯によって明確に異なることを視覚的に示しています。これにより、エネルギー管理や需要予測において、ピークシフトや節電の対策に役立つインサイトが得られるでしょう。
全体的に、特定の色合いやパターンが、時刻や日の特定の変動を具体的に示しており、電力の使用傾向を分析する上で有用なデータを提供しています。
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:
以下に、視覚的な特徴とそこから得られる洞察をまとめます。
1. **トレンド**
– 色の傾向を見ると、一定の周期性があり、特定の時間帯（例えば、朝8時から10時、夜16時から19時）に色が濃くなる時期がある。
– 一部の日付において、16時から19時と0時の間で急激に変化している。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月6日から7日にかけて、特に19時台で黄色（高いスコア）が目立つ。この時間帯には、何か異常な電力使用があった可能性がある。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃さはWEIスコアの高さを示している。青から緑、黄色にかけて高スコアを表している。
– 横方向の時間推移と縦方向の時間帯による違いが分かるように可視化されている。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 朝と夕方の時間帯にスコアが変動しやすい傾向があり、これは通常の電力消費のピーク時間を反映している可能性がある。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特定の日付に集中した高スコアがあり、その際全体としての使用状況に変化がある。
6. **直感的な印象と社会的影響**
– 時間帯によって電力消費のピークが現れるのは予想される動きであり、管理者はこれをもとに需要予測や供給計画を立てることが可能。
– 高スコアが連続する場合、電力の不足や追加のコストが発生するリスクを示唆するため、ピークカットやエネルギー効率化が求められる。
このヒートマップは、電力管理において需要予測やエネルギー効率化の計画に対する洞察を与える有益なツールとして利用できます。
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:
このヒートマップには、電力カテゴリにおける社会WEI平均スコアの変化が示されています。
1. **トレンド**:
– グラフには全体的な周期性は見られませんが、一部の時間帯と日付で色の変化が見られます。特に7月2日から7月12日までと、7月20日以降には明確な変動が存在します。
– 明るい黄色から緑色の移行が多く、ある程度の安定性も示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月1日の深夜から朝にかけて、スコアが低下しています（色が青紫）。
– 7月6日と7月23日付近で、急激な変動が見られます（急激な色の変化）。
3. **プロット要素**:
– 色の密度と変化はスコアのレベルの指標です。青紫に近いほどスコアが低く、黄色に近いほど高いことを示しています。
– 一日の時間帯により、色の分布が異なることから、時間帯の影響があることが示唆されます。
4. **時系列データの関係性**:
– 複数の日付において、午前と午後で異なるパターンが現れています。特定の時間帯（午後16時-17時、18時-19時）で一貫したパターンがあります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 統計的な日中の高スコア帯と、早朝の低スコア帯の明確な対照が見られます。
– 日中の高スコアは、社会活動や電力消費がピークになる時間帯に関連している可能性があります。
6. **直感と社会・ビジネスへの影響**:
– ビジネスにおいて、特定の時間帯における高いスコアは、電力需要の増加を示唆し、エネルギー効率的な戦略の必要性を強調するでしょう。
– 社会的には、電力消費パターンを理解することで、持続可能なエネルギー使用の促進や、ピークシフト戦略の実施に役立つ可能性があります。
このグラフの視覚的特徴をもとに、ビジネスや政策立案者は時間帯ごとの電力供給戦略を最適化し、持続可能なエネルギー管理の計画を立てることができるでしょう。
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:
このヒートマップは、電力カテゴリにおけるWEI（推定される要素の相関関係）を示しています。以下に、各ポイントについて解説します。
1. **トレンド**:
– 時系列データとしてのトレンドは直接示されていませんが、各要素間の相互関係（相関係数）を通じて理解することが可能です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップは相関の度合いを示すため、外れ値という概念は直接反映されません。相関が低い部分は特異的な組み合わせを示唆します。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 各要素の組み合わせごとに色で示された相関係数を見ることができます。1に近いほど強い相関を示し、0に近いほど弱い相関を示します。
– 例えば、個人のWEI平均と総合WEIは0.96と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**:
– 社会WEI（共生・多様性・自由の保障）と社会WEI（公平性・公正さ）は非常に高い相関を持ちます（0.95）、これらが類似した動きをすることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 多くの項目が正の相関を示しており、特定のWEI項目が他の項目と緊密に連動する傾向が見られます。
– 色の濃淡が相関の強さを視覚的に表現しています。
6. **このグラフから得られる直感や影響**:
– 直感的に、ある要素が変動すると他の要素へも影響が及ぶことが想定されます。
– ビジネスや社会において、個々の要素が連携して動くことで、政策や戦略の設計において重要な示唆をもたらします。例えば、心理的ストレスと経済的余裕が強い相関を示していることから、経済政策が心理的な健康に直接影響を与える可能性があります。
総じて、このヒートマップは要素間の密接な関連性を示しており、総合的な戦略構築における一助となるグラフです。
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:
このグラフは電力カテゴリにおける様々なWEIスコアの分布を比較した箱ひげ図です。以下に視覚的な特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– トレンドそのものは箱ひげ図から直接的には見えませんが、高い中央値を持つWEIタイプ（例えば、総合WEI）は安定して高得点を示しているようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「個人WEI（心理的ストレス）」と「社会WEI（共生、多様性、自由の保障）」ではいくつかの外れ値が確認できます。このことは、これらのスコアが一部のデータポイントで異常に低い、あるいは高い可能性を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の違いは異なるカテゴリやセクションを示している可能性があります。
– 箱の範囲は四分位範囲（IQR）を示し、中央のラインは中央値です。ひげはデータの広がりを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各WEIタイプのスコアの比較は、異なるWEI要素がどれほどバラついているかを示しています。一部のカテゴリーでは中央値が非常に異なります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「総合WEI」と「個人WEI平均」は、中央値が高く、範囲が狭いことから、相対的に安定した評価を受けています。
– 「社会WEI（社会基盤・教育機会）」も高めの中央値を示しています。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 高いスコアを持つWEIタイプは、電力カテゴリにおける強みを示している可能性が高いです。
– 外れ値の多いスコアは、特定の分野での不均一なパフォーマンスや改善の余地があることを示唆しています。
– 組織は、このデータを活用して特定の領域での改善や戦略の見直しに取り組む必要があるでしょう。特に「心理的ストレス」の領域では、異常な外れ値が存在するため、従業員のサポート体制を見直すことが検討事項になるかもしれません。
このグラフの結果は、WEIスコアの分布の特性を理解する上で有用であり、経営戦略や政策形成の基礎になる可能性があります。
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:
このグラフは主成分分析（PCA）を用いて電力カテゴリにおけるWEI構成要素を可視化しています。以下に視覚的な特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**
– 第1主成分（X軸）が大部分を説明している（寄与率0.80）ため、データの主要な変動はX軸方向で説明されることを示しています。明確な上昇や下降のトレンドはなく、データは全体的にY軸方向にも散らばっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左下や、右側の上や下に外れた点が見られます。これらは異常なパターンを示し、特定の要素や出来事が電力使用に大きな影響を与えた可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 各点は個々のデータサンプルを表し、X軸方向の「第1主成分」が主要な情報を含んでいることを示唆しています。Y軸の「第2主成分」も感知されているが、その寄与率は0.05と小さいです。
4. **時系列データの関係性**
– 複数の時系列データがこのグラフで視覚化されている場合、データが特定のクラスタを形成してはいません。これは異なる特性や要因が電力使用に影響していることを示唆します。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 主成分間の明確な線形相関は見られません。これは、電力カテゴリのデータの複雑性や多様性を反映しています。
6. **人間が直感的に感じることと社会への影響**
– このPCAのプロットは、電力使用パターンが多様であり、単一の要因では説明しきれないことを示唆しています。特定の時間や状況で大幅な変動があるかもしれないため、電力供給の安定性や変動性に関連する問題の可能性があります。ビジネスではこの変動を考慮し、効率的なエネルギー管理を行うことが重要です。
これらの洞察に基づいて、さらなる調査を行うことで、電力使用に影響を与える具体的な要因を明らかにできるかもしれません。
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。