📊 データ分析（GPT-4.1による）
分析結果を以下に示します。
**時系列推移**:
– **総合WEI**については、データは全体的に0.6から0.8の範囲で推移していますが、大きな変動は2025年7月初旬と23日以降に見られます。
– 時系列データ全体では、顕著な上昇及び下降傾向は観察されず、全体的にある程度の範囲で安定しています。
**異常値**:
– 特定された異常値がいくつかあります。特に2025-07-23および24日には0.62や0.64の低いスコアが検出されています。これらの日付は他のデータポイントと比較して一段と低いため、同じ期間に何らかのイベントや外部要因（例えば電力供給に関する障害や政策の変化）が影響を与えた可能性があります。
**季節性・トレンド・残差**:
– STL分解の結果（データから直接的に観測できる範囲内ですが、推定）では、季節性パターンはあまり見られないものの、特定の期間で残差が大きく、これは予測または説明不能な外部要因からもたらされるということを示唆しています。
**項目間の相関**:
– ヒートマップが描かれていないため推測ですが、各項目のWEIが類似の傾向を持つ場合が多いです。例えば、個人WEIの経済的余裕や健康状態は他の詳細項目とも関連が強いと考えられます。社会的項目（公平性、公平性・公正さなど）も同様に関連した傾向を示すことが想定されます。
**データ分布**:
– 箱ひげ図によって示唆される通り、各スコアの中央値は0.7から0.8の範囲内で集中しています。一部の外れ値は、低いスコア（例えば0.5から0.6の範囲）に見られるため、大きな変動要因を考慮する必要があります。
**主要な構成要素 (PCA)**:
– PCAの結果として、第一主要成分（PC1）が全体の変動の80%を説明しているため、各WEIスコアにおけるトレンドの大部分を説明できることを示しています。第二主要成分（PC2）の寄与率が非常に低いため、この成分を考慮に入れる必要性は少ないです。
これらの分析から、総合評価を通じて見られる変動を理解するためには、特に異常値の日付前後に発生した可能性のある外部要因や政策変更の調査が重要です。また、詳細項目間の相関を深く理解することで、他の関連スコアがどのように影響を受けるのかを把握することも、より正確な分析を行うために有用です。
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:
グラフの分析を行います。
1. **トレンド**:
– 最初の期間は、データ点が密集しており、WEIスコアが安定しているように見えます。
– 時間が経過するにつれて、新たなデータポイント（緑色）が出現しています。これにより、新しい傾向が示され、スコアが上昇しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期段階においては、黒で囲まれた異常値が一部存在します。これらはデータセット内で異常な振る舞いを示す可能性があり、さらなる調査が必要です。
– 後半のデータ群には大きな揺れは見られず、比較的安定しています。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示し、緑色の点は昨年の比較データを示しています。
– 紫や灰色の線が各種予測方法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の推測を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 青い点（実績）と緑色の点（昨年の比較）は異なる時期のデータを示していますが、見たところ後半のデータからは明確な関係を見出せません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 上昇トレンドが見られることから、特定のイベントや季節に依存してスコアが向上している可能性があります。
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**:
– 初期の安定したデータから急に上昇トレンドに変わるため、新しいビジネス戦略や技術導入の効果が現れた可能性があります。
– 異常値の存在は運用上の問題や異常が発生した可能性を示唆しており、予防策や解析が求められるでしょう。
このグラフから、継続的なモニタリングと異常検知の重要性を感じ取ることができます。ビジネスにおいては、戦略が効果的であるかの評価や、改善のための試みが有効であるかを確認する手段としての役割が期待されます。
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:
このグラフについて以下の分析を行います。
1. **トレンド**
– グラフには、大きく二つの異なる期間のデータが示されています。最初の期間では、青色の「実績」データポイントが密集しており、スコアは0.6から0.8の間に収まっています。この期間では、特段の上昇や下降のトレンドは見られません。
– 後半の期間には、緑色の「昨年（比較AI）」データが示されています。こちらもまた、0.6から0.8の間で横ばいの状態が続いています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青色のデータポイントの中に「異常値」が複数存在し、それらはグラフの中央にプロットされています。ただし、多くのデータが0.6から0.8の範囲内にあり、大きな変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色の「実績」データポイントは、実際の観測値を示しています。
– 緑色の「昨年（比較AI）」データポイントは、前年のデータを示しています。
– 異常値が黒い円で示され、通常の範囲外のデータと認識されます。
– グレーの「予測の不確かさ範囲」が示されているため、予測精度のばらつきがあります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 青と緑のデータは、それぞれ異なる期間の実績データと前年データを示していて、ただしそれらはほぼ同じスコア範囲内に留まっています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データポイントは0.6から0.8の範囲内に密集しており、比較的安定したパターンを示しています。両期間は似たような分布を持っており、高い相関があると推測されます。
6. **直感的インサイトとビジネスや社会への影響**
– 電力消費や効率を評価するためのWEIスコアは、安定的に推移しています。異常値が何を意味するのかをさらに調査することで、電力の効率的な使用方法を改善する手段が得られます。
– 社会への影響として、電力消費の安定はエネルギー政策や資源配分にポジティブな影響を与える可能性があります。ビジネスでは、効率的な電力管理がコスト削減や持続可能性の向上につながるでしょう。
この分析から、電力の管理や効率向上のためのデータ・インサイトのさらなる活用が促されると考えられます。
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:
このグラフについて、いくつかのポイントに注目して分析します。
1. **トレンド**:
– 左側の実績データ（青色のプロット）は比較的安定した水平なトレンドを示しています。
– 予測データ（緑色のプロット）は、実績データと比較してスコアが増加しており、上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青色のプロットにおいて、黒い円で示された異常値がいくつか観察されます。これらは、通常のデータパターンから外れた値です。
– 大きな急激な変動は、実績データから予測データへの移行時に観察されます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色は実績値を示し、緑色は予測値を示しています。
– 黒い円は異常値を特定するために使用され、これにより品質や予測精度の評価が容易になります。
– 薄紫色の線はランダムフォレスト回帰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**:
– 実績データと予測データの間には時間的なギャップがありますが、予測データは実績データの傾向を引き継ぎつつ、改善が見られます。
– 緑と青の密集している範囲は、それぞれの時期におけるスコアの分布の広がりを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データ内での外れ値が、予測モデルの学習に影響を与えている可能性があります。
– 予測データの分布は一般的に上方にシフトしています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– このグラフは、電力カテゴリにおけるパフォーマンスの変動を示します。実績から予測へ移行することで、効率や信頼性が向上することを示唆しています。
– 異常値の有無は、システム性能の監視や改善の指標となり得ます。
– 改善された予測スコアは、より効率的な電力管理を可能にし、コスト削減や持続可能なエネルギー活用に寄与する可能性があります。
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:
以下のグラフ分析を提供します。
1. **トレンド**:
– グラフの左半分では、WEIスコアは概ね横ばいに見えます。
– 右半分のデータでは、スコアがより高い位置に集まり、以前のデータよりも若干上昇している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左側で示されている異常値は、他のデータポイントから離れていますが、それらが特に影響を及ぼしているようには見えません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績AIによるデータを表し、緑の点は前年の実績AIを示しています。
– 異常値は黒い丸で示されており、予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）がそれぞれ別の色で示されています。
– 計測範囲の予測領域がグレーで示されています。
4. **時系列データの関係性**:
– 実績AIと前年の実績AIのデータを比べると、前年に比べて若干のスコアの上昇が見られるかもしれません。
– 異常値は、全体のトレンドに大きな影響を与えていないようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 散布図の左のデータ群は密度が高く、右のデータ群も同様の緊密な分布を示しています。
– 予測モデル間でのスコアの予測に大きな差は見られません。
6. **直感的な洞察と影響**:
– グラフの左側に密集するデータと、右側の比較的高いスコアは、時間の経過とともにWEIが改善していることを示唆しています。
– ビジネスや社会において、WEIの改善は個人の経済的余裕が向上している可能性を示唆し、人々の消費能力や生活の質の向上につながる可能性があります。
このグラフは、WEIスコアの安定性と潜在的な改善を示しており、今後の社会的経済状況が個人の経済的余裕にプラスの影響を与える可能性があることを示唆しています。
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:
以下は、提供されたグラフの分析と考察です。
1. **トレンド**
– グラフには2つの異なる時系列データが示されており、それぞれ異なる時期にプロットされています。最初の期間（2025年）には、実績データ（青い点）が水平に維持されているように見えます。これには、安定した健康状態が保たれていることが示唆されます。次に、2026年のデータでは、前年度（緑の点）が表示されており、こちらも大きなトレンドは見受けられませんが、やや高いスコアでプロットされています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値は黒の円で示されていますが、これらは最初のデータの一部に集中しており、特定の期間において何らかの異常な状況が発生した可能性があります。全体的に急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績（青い点）と異常値（黒の円）が明確に示され、予測（赤い交差）は見受けられません。
– 前年度データは緑の点で示され、予測範囲や異なる回帰モデル（紫、赤紫、ピンクの線）が提供されていますが、これらは具体的な値としてはプロットされていません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 2025年の実績と2026年の前年度データの間に直接的な関係性や変動パターンの共通点は見られません。これは、もしかするとシステムや環境の変化、またはデータ収集についての異なる基準が考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 標準偏差範囲の中に大部分のデータがあるため、全体的にデータは安定していますが、異常値が示すように、特定の時期には異常な状況が発生しています。
6. **直感的に考えられることと影響**
– この健康状態のデータから、個人の健康状態が通常は安定していることが見てとれます。異常値が発生した時期は、何か特定の要因が影響を与えている可能性があり、それを特定することで健康管理や予防策を講じることができます。これにより、全体的な健康状態の維持向上が期待できます。
全体として、このグラフは健康データの安定性を示しつつ、特定の期間の異常に対して警戒を促す内容になっています。ビジネスや社会的には、異常値の原因を分析し対策を講じることで、個人以外にもより広範な健康維持に繋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:
## グラフの視覚的特徴と洞察
### 1. トレンド
– **短期間の上昇・下降:** 初期のデータ（2025年7月から8月）は高頻度・密度でプロットされていますが、全体のWEIスコアはあまり変動していません。
– **後半のデータ無:** 約半年後の2026年1月以降に新しいデータが増えていますが、その間のデータがありません。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **初期データの外れ値:** 一部の外れ値が特定のプロット（異常値）として強調されています。この期間における急激なストレス変化を示している可能性があります。
### 3. 各要素の意味
– **色とマーカー:**
– 実績AI（青い点）は初期のデータを示し、横ばいです。
– 予測値（さまざまなモデルで色分けされている）は異なる予測モデルのパフォーマンスを示します。
– 緑のプロットは前年の比較で、直近の評価と前年の状況を対比しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実績データと予測均の間には整合性があるが、特定のモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は一貫した予測を生成している。
### 5. 相関関係や分布
– **密度:** 初期のデータは高密度でプロットされているのに対し、後半のデータは期間が広がり、それほど密ではない。
– **WEIスコアの範囲:** 概ね0.5から0.8の範囲であり、ストレスレベルが中程度であることを示唆しています。
### 6. 直感的な洞察と影響
– **ビジネスや社会への影響:** 初期の期間での濃密なデータポイントは、特に夏季のエネルギー関連ストレスが高いことを示唆しているかもしれません。後半のデータの欠如は、この期間中の計測の難しさや他の要因（季節性など）によるデータの逸脱を示しています。
– **改善策:** 個人のストレス管理やエネルギー消費の最適化など、適切な介入策を講じることにより、心理的なストレスをさらに減少させる可能性があります。
以上の分析に基づき、元データについての背景情報や、なぜデータに大きなギャップが存在するのかをより詳しく調査することで、さらに深い理解が得られるでしょう。
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:
以下にこのグラフから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 左側のデータ（実績AI）は約7月1日から10月1日まで横ばいのトレンドがあります。その後、予測（線形・決定木）によって11月1日に向けて減少しています。
– 右側のデータは前年のもので、6月1日から8月1日にかけてほぼ一定しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績AIのデータには異常値がいくつか示されており、この期間中には異常イベントがあった可能性があります。予測外れ値範囲（xAI/3σ）も示されており、これらの値が予測モデルによる期待範囲を超えていることが示唆されています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績データ（青点）と予測データ（赤）が分かれており、予測データがいくつかの異なる手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）で描かれています。
– 黒の円は異常を示し、これらはモデルの範囲を超える重要なイベントの可能性を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測の間には、一部相関が見られるがノイズも多く、予測の精度改善が求められるかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 右側の前年データは比較的安定している一方、左側のデータは多くの変動と外れ値があるように見えます。この違いが何に起因するのかを分析することで、データの特性をより明確に理解できます。
6. **直感的な印象や社会・ビジネスへの影響**:
– このグラフは、今後の電力需要や供給の管理に活用されるデータです。異常値やトレンドの変化が、実際の運用や計画に影響を与える可能性があるため、異常の原因を特定し対策を講じることが重要です。
– 引き続き異常値に特化した管理が求められ、また、予測モデルの改善が電力の安定供給に寄与する可能性があります。地域やシステムの特異性に応じた調整が求められるかもしれません。
このグラフは電力管理の上で重要なインサイトを提供しており、異常検知やモデル改善のための基盤を示唆しています。
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:
## グラフ解析と洞察
### 1. トレンド
– **初期トレンド（2025年7月～12月）**: 実績（青）が比較的横ばいであるが、やや下降気味に見える。
– **後期トレンド（2026年3月～7月）**: 前年のデータ（緑）が集中的に右側に分布し、全体的に一定の範囲内に留まっているように見える。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 初期の青いプロットの中には、他よりも明らかに低い位置にプロットされているデータが存在する。
– **急激な変動**: 線形回帰による予測（紫の線）は下方に向かっているが、多くのデータがその範囲を超えて広がっている。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **実績（青）**: 初期のデータポイントを反映。
– **予測（紫、緑、ピンクの線）**: 線形回帰、決定木、ランダムフォレストなどの予測モデルを表し、特定の引き潮や新傾向を示唆している。
– **前年（緑）**: 過去の類似データで、今年の動向と比較するためのベンチマーク。
### 4. 複数の時系列データの関係
– 実績と各種の予測が異なる方向性を示しており、モデルの精度や外部要因が影響している可能性を示唆。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 初期と後期のデータ集合において離れた分布が見られるため、地域差や季節による違いが影響している可能性がある。
### 6. 直感的な洞察とビジネス・社会への影響
– **直感的な感想**: グラフを見る限り、WEIスコアは不安定で、途中の外れ値などは政策や市場の変動に敏感であることを示唆。また、複数の予測に対する実績の違いは、予測モデルの再評価が必要であることを示唆する。
– **ビジネスへの影響**: WEIスコアの改善が求められる部分を特定し、社会的な公平性や公正さの観点から電力供給に関する対策が必要。
– **社会的影響**: WEIの不安定さが明らかであるため、公平なエネルギー供給のための政策変更や改善施策が求められる。
総じて、この分析からは、電力供給における公平性の向上を目指す活動が重要であることが分かります。また、予測モデルの精度向上も重要な課題として浮かび上がっています。
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:
グラフの分析を以下に示します。
1. **トレンド**
– 初期のデータ（2025年7月から2025年9月）は、実績AI（青）により WEIスコアのバラツキが見られますが、一貫した高水準（0.8以上）で維持されています。
– 後半（2026年前半）のデータでは、より高いスコア（0.8以上）で安定しています。全体的に見て、時間とともにスコアが安定化している傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年7月の一部に異常値（黒丸）がありますが、全体のスコアに大きな影響はないようです。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績AIのデータは青で表示され、スコアが安定していることを示しています。
– 予測データ（決定木回帰、ランダムフォレスト回帰など）は、ピンクや紫の線で表現され、実績AIのデータと比較して予測モデルの有効性を確認できます。
4. **時系列データの関係性**
– 実績と予測データの一致度が高く、予測モデルが実績データを正確に捉えていることを示唆します。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測データは密接な関係があり、高いWEIスコアが持続される傾向があります。
6. **直感的な理解および社会的影響**
– グラフは、電力部門における持続可能性と自治性が高まっていることを示唆しています。長期間にわたる高得点の維持は、成功した施策や技術の効果を表している可能性があります。
– ビジネスにおいては、安定した高スコアが持続可能性への取り組みを示すため、社会的信頼を高める要因として働くでしょう。これにより、企業の評判が向上し、投資やパートナーシップの機会が増える可能性があります。
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:
このグラフについて以下の分析を行います。
1. **トレンド:**
– グラフは2025年7月から2026年7月までの期間をカバーしています。
– 左側（2025年部分）では、実績値（青色）が横ばい傾向を示しています。
– 右側（2026年部分）は、予測データ（緑色）がやや密集し、安定したウェイ（WEI）スコアを示しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 青色の丸で示された実績データに外れ値がいくつか見られますが、全体に対して大きな影響はなさそうです。
– 急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 青色は実績データを示し、緑色は予測データを示しています。
– 外れ値（黒丸）は実績データの中で特に異常値として認識されたものです。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 異なる予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の間で大きな差異は見られません。これは、各手法が同様の予測結果をもたらしていることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績データと予測データの間には強い相関があると見受けられます。このため、予測モデルは現実のデータに基づいて正確に調整されている可能性があります。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察:**
– 輸送やインフラが安定していることを示す安定したWEIスコアは、電力供給の信頼性の高さを示しています。
– 教育機会の指標としても解釈できるため、電力インフラが教育の機会を支えていることを示唆しています。
– この安定性は、投資や政策決定において安心材料となり得ます。
全体として、このグラフは電力カテゴリにおけるWEIスコアの安定した成長と信頼性を強調しており、政策立案者や企業が長期的な計画を策定する際の有用な情報を提供しています。
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:
## グラフの分析と洞察
### 1. トレンド
– **実績（青色）**:
– グラフの左側にまとまっており、特に周期性は見られません。
– おおむね0.5から0.7の範囲にスコアが集中しています。
– **予測（緑色）**:
– グラフの右側に予測データが密集しています。
– 予測スコアは0.4から0.9の広い範囲に渡って分布しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値（黒い円）**:
– 実績データの中に数個の外れ値が識別されています。このデータは他と比較して低いスコアを示しています。
– 予測スコアには明らかな外れ値は示されていません。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **実績データ（青色）**:
– 過去の実際のスコアを示しており、基礎的な評価基準として使用されます。
– **予測データ（緑色）**:
– 多様な予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）に基づく未来のスコアを示しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実績データと予測データの間に明確な連続性がなく、データ群が二つに分かれている印象を受けます。これは、期間の断絶やモデルの変更に起因する可能性があります。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績データと予測データの間には、視覚的に顕著な相関性は見られません。
– 予測データの分布はやや広範囲に渡っており、予測モデルによる不確実性を示唆しています。
### 6. 直感的に感じること、およびビジネスや社会への影響
– **直感的には**:
– 実績データは安定しているように見えますが、予測は幅が広いため、変動の可能性が示唆されています。
– **ビジネスや社会への影響**:
– 電力分野での予測の不確実性は、計画や戦略において柔軟性が求められることを示します。
– 社会WEIのスコアが不安定に見えるため、持続可能なエネルギー政策の策定が重要であると考えられます。
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:
この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**:
– 主に16～23時の時間帯に活動が集中しています。
– 数日ごとに色が変化しており、周期的な変動があることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 19時に他よりも明るい黄色の色があり、高い値を示していることがわかります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の変化はWEIスコアの変動を示しており、緑から黄色は高いスコア、青や紫は低いスコアを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 特定の日付で同じ時間帯に異なる色が見られることから、日によって活動のパターンや強度が変わる可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 16時と21時以降の変化に相関があり、夕方から夜にかけてスコアが変動するパターンが存在します。
6. **直感的な印象と影響**:
– より活発な時間帯は夕方から夜であり、この時間帯に電力の需要が集中することが考えられます。
– ビジネスや社会への影響として、電力供給の最適化や需要予測に役立つ情報が得られる可能性があります。
このヒートマップからは、おそらく人々が夕方から夜にかけてエネルギー消費を増やす生活パターンが浮かび上がってきます。この情報を基に、効率的な電力供給の戦略を考えることができるでしょう。
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:
こちらのヒートマップについて分析を行います。
1. **トレンド:**
– 緑や黄色の色調が目立つ時間帯があり、それらは比較的高いスコアを示しています。周期性がある場合、特定の日付や週にパターンがあるようです。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 2025年7月6日の19時や、2025年7月に遅い時間帯（23時以降）であるスコアが高く、他の日と比べて明確なピークが見られます。
3. **各プロットや要素:**
– 色の濃さがスコアの高さを示しています。青から紫への色は低スコアを示し、緑から黄色は高スコアを示します。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 特定の日付や時間帯において高いスコアが集中する傾向があります。20時以降に顕著なスコアを示すことが多いです。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– スコアが高い時間帯はある程度限られており、特定の時間に高い値を示す傾向が見られます。
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:**
– 特定の時間帯に高いスコアが見られることは、そこに電力の使用が集中している可能性を示唆します。これは電力の需給バランスに影響を与える可能性があります。効率的な電力管理のためには、これらのピーク時間に対する対策が必要かもしれません。
この分析は、電力使用のトレンドを理解するだけでなく、最適化の余地がある領域を見つける手助けとなるでしょう。
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:
以下は、提供されたヒートマップから得られる洞察です：
1. **トレンド**：
– 特定の周期性が見られ、特定の時間帯や日に強いスコアの変動が集中しています。
– 全体的に見ると、週の中頃（7月7日から7月11日）に特に高いスコアが見られる。
2. **外れ値や急激な変動**：
– 7月6日と7月23日の19時に異常値が観察されます。これらの日は特に高いスコアが集中していますが、時間帯全体では相対的に低い活動が見られます。
3. **プロットや要素の意味**：
– 色が青から緑、黄色に向かって変化することで、スコアの変動を示しています。
– 黄色は非常に高いスコアを示し、青や紫は低いスコアを示しています。頻繁に出現する色は活動の強さを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**：
– 日ごとに異なるピーク時間があるものの、週の中頃の午後から夕方にかけて一貫した高いスコアが見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**：
– 特定の時間帯（14時から17時）にスコアが高くなる傾向があり、日付間でのスコアの変動も見られます。
6. **直感的な洞察および社会・ビジネスへの影響**：
– 特定の時間帯に電力需要が高まっている可能性があります。特に、午後から夕方にかけてのスコアの上昇は、一日の中でのピーク時を示唆しています。
– エネルギー使用の効率化やピーク時の負荷分散を考慮することで、更なる運用改善が図れるでしょう。
– 季節的な影響や他の社会経済的要因とも関連している可能性があるため、さらなる分析が有益です。
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は、360日間にわたる電力カテゴリ内のさまざまなWEI（Wellbeing Index）項目間の相関関係を示しています。以下は、このヒートマップから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– ヒートマップ自体は特定のトレンドを示すものではありませんが、相関を通して項目間の強弱関係を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフの中心に濃い青と赤の色が見られますが、これが特にズレた相関を示しているわけではなく、全体の相関強度を視覚化しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 赤とオレンジは強い正の相関（値が1に近い）を示し、青は強い負の相関（値が-1に近い）を示しています。白に近いほど相関が弱くなります（値が0に近い）。
– 全体的に正の相関が多く、WEI項目間に何らかの共通要因が影響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**:
– 時系列の具体的な変動はこのヒートマップからは読み取れませんが、WEI項目同士の動きの相関が確認されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「総合WEI」と「個人WEI平均」、「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」などが特に高い相関を示しています。
– 「個人WEI（経済的余裕）」は他の項目とあまり強い相関を持っていません。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 強い正の相関が見られるため、特定のWEI項目が改善されれば他の項目も改善する可能性があります。
– 社会的な政策やビジネス戦略でこれらの指標を考慮することにより、より包括的な幸福指標の向上が期待できます。
– 経済的余裕と他の指標との相関が低いことから、経済面の改善は他の要素と連携して行う必要がありそうです。
このヒートマップは、各WEI項目が電力カテゴリ内でどのように関連しているかを理解するための有用な視覚ツールです。特に、強い相関を示す項目に注目することで、政策や戦略の優先順位を決定しやすくなるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 各カテゴリのWEIスコアは、全体的には中央値が比較的フラットで、極端な上昇や下降トレンドは見られません。
– 「個人WEI（経済幸福感）」と「社会WEI（共生、多様性、自由の尊重）」が最も高い中央値を持っていますが、期間中の大きな変動はありません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値は「個人WEI（心理的ストレス）」や「社会WEI（社会整備、教育機会）」で見られ、特に「心理的ストレス」では複数の外れ値が存在しています。これらは特定の期間や出来事により急激な変動があったことを示唆します。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 箱ひげ図の多くは中央値がスコア範囲の中央付近に位置していますが、ばらつきの大きなものと小さなものが混在しています。
– 「個人WEI（心理的ストレス）」はばらつきが大きく、スコアの変動が大きいことを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各カテゴリの相関は明確ではありませんが、「個人WEI（経済幸福感）」と「社会WEI（共生、多様性、自由の尊重）」の中でもっとも高いスコアを示しており、ポジティブな側面で相互に関連する可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 総合的に見ると、WEIスコアは全体的に集中していますが、特定の領域では不均一な分布が見られます。
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**:
– 「心理的ストレス」や「経済幸福感」が示す変動や分布は、個人の幸福感と社会の動向の関連性の理解に役立ちます。
– 高い中央値を持つカテゴリは、持続可能な幸福感の増進に寄与する可能性があり、ビジネスや政策において強化すべき領域となるでしょう。
– ばらつきの大きいカテゴリは、改善やフォーカスの候補として注目に値します。
この分析から、人間の幸福や社会の福祉に関する多次元的なメトリクスの管理が、電力分野における持続可能な発展に寄与することが示唆されます。
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、電力カテゴリにおけるWEI構成要素の主成分分析（PCA）の結果を示しています。以下に視覚的特徴とそこから得られる洞察を詳細に分析します。
1. **トレンド**
– グラフ全体には特定の上昇や下降のトレンドは見られません。データポイントが第1主成分（寄与率: 0.80）と第2主成分（寄与率: 0.05）に広く散らばっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 第1主成分の-0.4付近および0.2付近に目立つ外れ値のデータポイントがあります。これらは他のデータから離れており、特異な事例を示しています。
3. **各プロットや要素**
– データポイントは、主成分の軸に沿って散布しています。色や密度が示されないため、プロットの意味合いは位置のみで判断されます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– データを一つの固まりとして見ると、主要な塊は第1主成分の-0.2から0.2の範囲に密集しています。これは特徴の共通性を示唆します。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 第1主成分と第2主成分の間に明確な相関は見受けられません。データは無向散布しており、非相関に近い状態です。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**
– 主成分分析により、電力データの主要な変動要因が特定できます。特に第1主成分の寄与率が高いことから、この主成分がデータの大部分を説明していると考えられます。このような分析は、例えば電力供給の安定性や効率的管理のための指針を提供する可能性があります。
– 外れ値の存在は、異常発生や新たなパターンの兆しとしてビジネス面での対応を促します。これに基づき、運用の見直しやリソースの最適化が考慮されるでしょう。
このグラフから直感的に感じられるのは、電力に関する特定の要因が全体の変動にどの程度寄与しているかを視覚的に理解する手助けになります。データの分布と外れ値への注目は、将来的な予測や改善策に有用です。
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。