📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データ分析結果
#### 1. 時系列推移
– **総合WEIスコア**は全体的に増加傾向が見られ、特に7月6日頃から向上が見えます。この時期は社会的な要因に影響された可能性があり、特に社会WEIが高くなるケースが多く確認されました。
– **個人WEI平均**も増加傾向を示しつつ、個人の経済的余裕や健康状態の変動が影響を与えている可能性があります。
– **社会WEI平均**では、社会部門でのスコアが7月上旬に高くなる顕著なトレンドが観察されました。
#### 2. 異常値
– **総合WEIスコア**の異常値は7月上旬に多く観測されており、これらは特定の社会イベントや政策変更などが影響した可能性があります。
– **個人WEI平均**では、7月23日から25日の間に低いスコアが観測されており、経済的不安や健康問題が個人に影響を与えた可能性があります。
– **社会WEI平均**については、特に7月中旬以降に高水準異常値が確認されます。
#### 3. 季節性・トレンド・残差
– **季節性**: 夏季には社会的、経済的活動が高まるため、高スコアが観測されています。
– **トレンド**: 全体的なトレンドは上向きであり、特に中旬にかけて大きな改善が見られました。
– **残差**: 説明しづらいスパイクやドロップが観測されており、これは突発的な外部要因による可能性が考えられます。
#### 4. 項目間の相関
– WEIスコアの構成要素間で強い相関がある項目は「持続可能性と自治性」および「公平性・公正さ」で、高スコアに貢献していることが示唆されます。
– 経済的余裕と社会インフラも関連性が高いと確認されており、地域活動の成果につながっているようです。
#### 5. データ分布
– 箱ひげ図の分析から、各WEIスコアの中央値は0.8付近に集中しており、社会・経済的な安定感が伺えますが、7月終盤には一部の範囲で外れ値が確認されています。
– 個別の項目に対しても、標準偏差はある程度一貫しています。
#### 6. 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1**（主要変動要因）は79%の寄与率を持ち、大部分の変動を説明しています。これは経済と社会的インフラの変化が主要なドライバーであることを示唆しています。
– **PC2**の寄与率は6%であり、個人の健康やストレス状態の微細変動を補完している可能性があります。
### 結論
データでは、生活や社会的環境がどのようにウェルビーイングに影響を与えるか、特に経済的な余裕と社会インフラ整備が重要な要素であることが示唆されています。異常値についても、特定の日や期間に対する社会的要因や政策変更の影響を伺います。今後もこれらをモニターし続けることで、各要素がどのように人々の生活に影響を与えているかの理解が深まることが期待されます。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフは、2025年7月から2026年7月までの期間を示しています。
– 前半（2025年）は実績データ（青のプロット）が密集しています。WEIスコアの範囲は0.6～1.0で、比較的安定しています。
– 後半（2026年）は、前年度データ（緑のプロット）が右側に位置し、高いスコアを示しています。これらは2025年のデータよりも全体的に若干高い傾向にあります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青色のプロットには、異常値が黒で強調されていますが、外れ値は少ないです。多くのデータが予測の枠から大きく外れていないことを示しています。
3. **各プロットや要素**
– 青の実績データと緑の前年度データが対比されています。
– 灰色の範囲は、予測の不確かさ範囲を示しており（±AI/3σ）、多くのデータがこの範囲内に収まっています。
– 紫やピンクの線は様々な予測モデルの結果で、それぞれがデータに適応する精度を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと前年データは、経過とともに安定した関係性を示しています。前年データは新年度のデータから推測される範囲内に入っています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期のデータは密集しており、後半のデータと比較して幅が狭いことから、以前は予測可能性が高かったことを示しています。
– 年を追うにつれ、データの分布が若干広がっているよう見受けられ、予測の確度が変化する可能性を示唆しています。
6. **直感的洞察と影響**
– 実績と前年データの整合性は、通常のパフォーマンスの範囲内であり、一定の安定性を持つことを示しています。
– ビジネスや社会への影響としては、電力分野におけるパフォーマンスが安定しており、予測可能で信頼できる運用が可能であることを示唆しています。
このグラフは、電力カテゴリにおける運用の一貫性と、異常値の低さ、予測精度の高さを示しており、事業計画や戦略の策定において安心材料となるでしょう。
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:
こちらのグラフを詳細に分析します。
1. **トレンド**:
– 初期（2025年7月から9月頃まで）のデータ（青色）は、比較的安定しており、大きな変動は見られません。
– 2026年のデータ（緑色）は、異なるクラスターを形成していますが、時系列に沿ったはっきりとしたトレンドは見られません。
2. **外れ値**:
– 青色のデータには、異常値を示すマーカーがありますが、具体的な大きな外れ値は目立っていません。
– 異常値は個別地点として表示されていますが、大きな変動は見られないため、安定性を保っているようです。
3. **各プロットや要素**:
– 青色の点は実績データを示し、緑色の点は前年のデータを表示しています。紫色とピンク色のラインはさまざまな回帰モデルによる予測です。
– 灰色の領域は予測のばらつきを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データ（青色）と前年データ（緑色）は異なる時期に集約されており、時系列的な重複や関連は少ないです。ただし、前年データの範囲で見ると、過去のデータに比較して安定している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 予測のばらつきはそれほど広くなく、モデルの予測が比較的一貫していることを示しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 電力カテゴリーにおいて、データが安定かつ予測も安定していることは、電力の需要と供給が予測しやすいことを示唆します。
– ビジネスや政策決定においては、需要の急激な変動が少ないため、リスク管理がしやすい状況であると言えます。これは計画的な供給やインフラ整備において有利です。
この分析は、電力業界におけるデータ管理および予測モデルの有効性を評価する上で貴重な情報を提供します。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフの左側には実績データ（青）が集中しており、この時点ではWEIスコアは比較的一定の範囲内で動いています。
– 右側には前年度のデータ（緑）があり、これは異なる期間におけるデータを示しているため比較の参考になります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データの中に異常値（黒い丸）が存在します。これは一般的に観測されたデータから大きく外れたものであり、特異な出来事やデータエラーの可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績値を示し、過去の事実を反映しています。
– 緑の点は前年度とされていますが、期間が異なるため直接比較する際には注意が必要です。
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を比較することで、年をまたいでのWEIスコアの変動を観察できます。2つのデータセットが密集している形から、一定の安定傾向も見受けられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと前年度の数値は密集しており、高い相関関係がありそうです。このことは、特定の時期におけるデータパターンが他の年でも観測される可能性があることを示唆します。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと**
– WEIスコアが特定の範囲内（0.6〜0.8）で安定していることから、電力カテゴリのパフォーマンスが過去1年間で比較的良好であると感じるでしょう。
– ビジネスや社会への影響としては、電力関連の政策やイノベーションが引き続き効果を発揮していることが示唆され、エネルギーマネジメントの成功を反映している可能性があります。
各モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の予測については、データがグラフに示されていないため現時点での評価は困難です。しかし、これらの異なる予測手法を用いることは、より堅実な未来予測に役立つと考えられます。
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、以下の特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド:**
– 初期段階（2025年半ば）は、実績AIによるWEIスコアが安定しています。また、2026年に向けた予測では、異なるモデルが提示されていますが、大きな上昇や下降トレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 表示された異常値は数値的に際立っていないため、データの中で極端に外れたポイントはありません。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 実績データ（青い点）は、過去の実際のWEI（経済的余裕）のスコアを示しています。
– 予測データ（赤い×印）は未来の予測スコアを示しており、複数の予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が使用されています。
– 前年データ（緑の点）は、前年同期のデータを示し、季節性や変化を分析するのに役立ちます。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 実績と予測のスコアは、視覚的に近い位置にあるため、予測が適正に行われていることが示唆されます。
– 異なる予測モデルの結果は、おおむね一致しているように見受けられ、大きなモデル間のばらつきはありません。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– WEIスコアは、特定の範囲内で安定しており、ばらつきは少ないです。予測と実績が密接に関連していることが見て取れます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響:**
– スコアが安定していることから、電力に関連する経済活動が安定していることを示唆しています。
– これにより電力需要の予測が容易であり、経済活動の安定性が保たれていることが予測されます。
– 電力供給の可視化や計画に役立つ情報が得られるため、エネルギー関連企業にとって重要な指標となるでしょう。
このグラフから、電力に関連する経済指標が安定しており、将来的な予測も安定していると判断できます。これにより、エネルギー政策の安定化や適切な資源管理が可能になるでしょう。
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:
以下はこのグラフから得られる視覚的な特徴と洞察です。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青点）は、時間が進むにつれて多少下降している傾向があります。
– 線形回帰（ピンク線）を見ると、全体的にわずかな下降トレンドが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最初の1/4に異常値とされるポイントがあります（大きな黒い円で示される）。
– データの密度が低い箇所も異常値として考えられるかもしれませんが、特に目立つ急激な変動は確認されていません。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 実績（青）は現在の実測値。
– 予測（赤）が見当たらないため、予測値はこの範囲ではまだ導かれていないか、表示されていない可能性があります。
– 前年の比較（緑）は、前年と比較してどうなのか示していますが、同様のスケールに収まっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 線形回帰線や他の回帰線（決定木やランダムフォレスト）が示されていますが、ほぼ同じトレンドを示しています。
– 全体的に、前年と同様のパフォーマンスが予想されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– WEIスコアは比較的一定の範囲内に分布しており、大きくばらついてはいない。
– 過去のデータと予測データの間に相関があるように見えます。
6. **直感的な印象およびビジネスや社会への影響**:
– 健康状態の指標であるWEIスコアが下降していることは、個人の健康管理が必要かもしれません。
– ビジネスや社会的観点からは、予測が前年と同様であることから、特段の改善が見込まれないという意味では、さらなる介入や方針変更が必要とされる可能性があります。
– 視覚的に、多くの実績データと前年データが均一に分布していることは、一貫性や安定性を示唆していますが、改善のチャンスもあるかもしれません。
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:
### 視覚的な特徴と洞察:
1. **トレンド**:
– グラフの左側（2025年中旬）では、実績データ（青色プロット）が集中しているが、明確な上昇や下降トレンドは見られません。比較AI（昨年のデータ、緑色のプロット）は、年の後半から次第に増加しています。
– グラフ右側の予測データ（緑色の点）は、比較的高い範囲で安定しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データにはいくつかの外れ値（黒い丸で囲まれたプロット）が存在しますが、全体的な変動は小さいです。
– 左側の予測（紫やピンクの線）は、比較的低いスコアを予測していますが、ランダムフォレスト回帰（ピンク）が最も高いスコアを示す点があるなど、モデルによるばらつきが見られます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色プロット：過去の実績データ
– 緑色プロット：比較データ（前年）
– 線の色（紫、ピンク、水色）：異なる予測アルゴリズムによる推定結果
4. **データの関係性と相関**:
– 実績と比較データの間には、時間が経過するにつれて若干の相関が見られるが、比較データの方が全体的に高いスコアを示す傾向があります。
5. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– このWEIスコアが心理的ストレスを反映していると仮定すると、予測は比較的高いスコアを維持しているため、来年度の心理的ストレスの増加が予想されます。
– ストレスが増加すると、電力などを含むエネルギー消費にも影響を与える可能性があります。例えば、リモートワークなどの環境変化が影響するかもしれません。
全体として、このグラフは心理的ストレスの見通しとその変動を示しており、ビジネス戦略や社会的対策を考える上での指標となり得るでしょう。
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**
– 青いプロット（実績）は2025年7月から9月にかけて比較的一定に分布していますが、時間が進むにつれて連続性がなくなっています。
– 緑のプロット（前年）は2026年に密集し、一定のスコア範囲に留まっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青いプロットには黒い円で囲まれた異常値が見られ、特定の時点で予測と大きく乖離しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実績を示し、青い線と紫の線はそれぞれ線形回帰と決定木回帰の予測を表しています。
– 緑のプロットは前年のデータで、比較のために示されています。
– ランダムフォレストの予測は紫により描かれていますが、点のプロットでは強調されていません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と前年データのスコアに大きな変動は見られず、比較的一定の範囲で変動しています。
– 複数の予測手法が用いられていますが、それぞれ異なる傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 青い実績プロットと緑の前年プロットはほぼ同様の範囲に分布しており、スコアの安定性を示しています。
– 予測の分散は広範囲にわたるが、実績の主要な変動範囲と一致しています。
6. **人間が直感的に感じるインサイトおよび影響**
– 実績スコアの安定性と予測の確度が重要です。異常値は改善の機会を示しており、特にエネルギー管理や効率化の施策を考える際に参考になるでしょう。
– ビジネスにおいては、予測モデルの精度向上が課題であり、AIの学習やパラメータ調整を行うことで予測の信頼性を向上させる必要があります。
このグラフからは、実績データが一定のパターンを持っているものの、異常値も存在しており、それらの原因を特定し対策することでビジネスへの影響を最小限に抑えることができると考えられます。
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:
グラフの分析に基づく洞察を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 初期のデータ（実績AI）は高めのスコアで横ばいですが、予測期間に入ると各予測モデルによって異なる挙動を示しています。ランダムフォレスト回帰の予測は急激に低下する傾向がありますが、他のモデルは横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の実データにいくつかの異常値があります。これがどのような原因で発生したのかは不明ですが、特定のイベントやシステムの異常かもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色や形状で異なるデータを表現しています。実績データは青色で予測データは各種モデル別に異なる色で示されています。この違いにより、実績と予測の違いやモデル間での予測の差異を視覚的に捉えやすくしています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データが過去にどんな動きをしていたかと、各種モデルの予測結果の動き方に注目することで、モデルの予測精度や傾向の確認が可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測は一定の相関を持ちながらも、タイムラグや予測誤差が生じているように見えます。複数のモデルの予測結果が大きく異なる部分があるため、分布の不確実性が高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、および影響**:
– 高いスコアで安定している部分がある一方で、予測フェーズでの不確実さを感じ取るかもしれません。特にランダムフォレストの急落はリスクや課題を示しており、慎重な検討が求められるでしょう。ビジネスや社会において、電力の公平性・公正さの確保は重要で、こうした予測結果の多様性は関連する意思決定に影響を及ぼし得ます。
このグラフは、いくつかのモデル間で結果が大きく異なっており、それに基づく適切な対策が必要であることを示唆しています。福祉やサービスの公平性を確保するためにしっかりした管理とモニタリングが必要です。
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:
このグラフを分析すると、以下のようなことがわかります。
1. **トレンド**
– 実績（実績AI）が左側（初期）では低いように見え、その後、右側（後期）では全体的に高いスコアを維持しています。これは、持続可能性と自治性のスコアが時間とともに改善していることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の実績データ（青色の点）の中に、異常値として認識された点があります。これらは通常の範囲を逸脱しており、特定の出来事や異常な状況が原因となっている可能性があります。
3. **プロットや要素の意味**
– 青色の点は実際の実績を示し、緑の点は前年の比較データです。
– 予測データ（X）は予測モデルに基づくもので、計算に用いたさまざまな回帰手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）に基づいた予測範囲（灰色の帯）も示されています。
– 各プロットの密度は時間の経過に応じたデータの集中度を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 同じ期間内で、実績と予測データの間に一致または差異が見られることで、予測の精度を評価できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 時間の経過とともにスコアが改善していることから、持続可能性に対する取り組みが徐々に強化されている可能性があります。予測モデルが全体的に安定したスコアを示していることから、将来的にもこの傾向が維持されると予測されます。
6. **直感的に感じることと影響**
– 人々は、持続可能なエネルギー政策が成功していると感じるでしょう。ビジネスにおいては、持続可能性の向上が確実にリソースの最適化やコスト削減に寄与していると判断し、さらなる投資を検討するきっかけとなるでしょう。社会的にも、こうした改善が環境に良い影響を与えるとポジティブに受け取られ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:
### グラフの洞察
1. **トレンド**
– 最初の部分（2025年7月-2025年11月）は実績と予測が高いWEIスコアで安定しているように見えます。
– 後半（2026年3月-2026年7月）は、スコアがある程度の幅でばらつきはありますが、全体的に実績よりはやや低めです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の期間のデータには少数の異常値が存在しますが、顕著な外れ値はそれほど多くはありません。
– 急激な変動よりは一定の範囲内でのバラツキが目立ちます。
3. **各プロットや要素**
– **実績（青）**: WEIスコアは0.8以上で安定。
– **予測（赤X）**: 青の実績とかなり近接。
– **異常値（黒円）**: 初期期間の記録に見られます。
– **異なる予測手法（灰色、紫、緑、赤紫の線）**: 線形回帰、決定木、ランダムフォレストといった回帰モデルが試されていますが、全てが特定の範囲(0.6-0.8)に集中しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 劇的な変化や相違はあまり見られず、各モデルが安定して高スコアを維持しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 同期間内において、モデル間での予測値は非常に似通っており、スコアに関して高い一貫性が示されています。
6. **人間の直感およびビジネスや社会への影響**
– 初期の高スコアが示す安定性は、電力の社会インフラや教育の機会が十分に確保されていたことを示しています。
– 後半の数値のばらつきがすべての予測モデルによって記録されているため、将来の予測に不確実性が示唆されています。これにより、社会基盤の堅実な計画が必要であることが理解できるでしょう。
このグラフからは、電力関連の社会基盤が一時的に非常に強化されていたものの、継続的な維持に挑戦があることが伺われます。
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:
グラフの分析を行います。
1. **トレンド**:
– 2025年から2026年にかけてのデータが示されています。
– 2025年7月から9月にかけては、実績値は高いレベル（0.6から0.9付近）でばらついています。
– 2025年の後半には、データの可視化がなく、予測データが表示されています。
– 2026年に入ると、実績値の密度が増し、0.6から0.8の範囲に集中しています。
2. **外れ値と急激な変動**:
– 2025年7月から9月のデータに多くの異常値が見られます（黒色の丸）。
– 特に、0.4以下のスコアが外れ値として認識されています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示し、主に高いスコアを維持しています。
– 緑色のプロットは予測データを示し、2026年にかけて安定した傾向を示しています。
– 紫、シアン、マゼンタのライン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）の結果を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測データは、2025年から2026年へと連続しており、一貫したトレンドがあることが分かります。
– 異なる予測モデル間でのスコアの違いを比較することができます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの集中度と密度から、共生・多様性・自由の保障に関するWEIスコアの安定化が見て取れます。
– 予測データの密集度が高まるにつれて、スコア区間も狭まっています。
6. **直感的な洞察と社会・ビジネスへの影響**:
– 人間がこのグラフから受ける印象は、過去の不安定さにもかかわらず、未来に向けて安定した社会的条件が期待できるというものです。
– ビジネスや社会へは、電力業界における多様性や共生といった側面が重要かつ注目されており、これらが正常に機能するための指標となりうることが示唆されます。
このグラフは、電力カテゴリーにおける社会的要素の変動と予測を示しており、これらが改善とともに安定を保っている様子を視覚的に表現しています。
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:
以下の分析を提供します。
1. **トレンド**:
– 時間帯ごとに色の変化が見られ、特定の時間帯にスコアが高く（色が明るい）、他の時間帯にスコアが低い（色が暗い）ことがわかります。
– 7月前半にはスコアが高い時間帯が多く、7月後半にはスコアが低くなる傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に7月23日以降の19時台において、異常に低いスコア（暗い紫色）が観察されます。これは異常な変動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**:
– 色の明るさはWEIスコアの高さを示し、明るい色ほど高いスコアを意味しています。
– 緑から黄色は高スコアを示し、青から紫は低スコアを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯ごとに視覚的パターンがあり、昼間から夕方にかけてスコアが高くなる傾向があります。
– 特に午後の時間帯（15時～18時）に高スコアが多く見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 日付間で一貫したスコアパターンが見られ、一部の時間帯で規則的である可能性があります。
6. **ビジネスや社会への影響**:
– 高スコアの時間帯はエネルギーの効率的利用が可能な時間であり、計画的な電力使用が促進される時間帯であると言えます。
– 低スコアの時間帯については、電力の使用を抑制する対策が必要かもしれません。特に、7月後半の19時台はエネルギー消費の見直しが必要です。
このヒートマップは、電力効率の改善や消費ピークの調整に役立つ情報を提供しています。ビジネス側では、ピーク負荷の抑制や省エネ施策の計画が考えられるでしょう。
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:
1. **トレンド**
– このヒートマップでは、時系列に沿って各時間帯（午前7時から23時まで）の色の変化が追えます。全体としては、午前中と午後の特定の時間帯においてスコアの変動が見られます。1日の中での周期的なパターンが確認されます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特定の日付（例えば、7月10日、7月23日）に非常に異なる色のマスが散在しており、これらはWEIスコアの急激な変動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**
– 色の濃さは、WEIスコアの高さを表していると考えられます。黄色はスコアが高く、紫はスコアが低いことを示しているようです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 日ごとの時間帯ごとの変化を比較することにより、日中や夕方に特定のパターンがあることに気づくでしょう。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 午前中と午後のセッションでは異なる色が観察され、これはコンスタントな使用パターンが存在しないことを示唆しています。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**
– 特定の時間帯にスコアが上がる傾向があることは、電力の消費ピークと一致している可能性があります。これらはエネルギー消費の最適化や節約戦略を考える際に重要な要素となります。また、急激な変化がある日は、特別なイベントや状況（例えば、天候の変化や休日など）が影響している可能性があります。
このようなヒートマップは、特定のパターンや異常を迅速に視覚化し、行動を促す上で非常に有用です。
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:
このヒートマップを分析し、以下のような洞察を提供します。
1. トレンド:
– 色の変遷を観察すると、特定の時間帯において一定の色調が続いている部分（例えば7時から8時や16時から19時）があり、これが上昇や下降のトレンドを示しています。
– 緑から黄の色調は比較的高いスコアを、青から紫は低いスコアを示しています。このことから、特定の時間帯で高低がある一定の周期性があるように見えます。
2. 外れ値や急激な変動:
– 19時台の紫の部分は急激な変動や外れ値を示している可能性があります。
– 他にも、22日から23日にかけて一貫して青紫に変化する部分も急激な変動を示しています。
3. 各プロットや要素が示す意味:
– 色の濃淡がスコアの高さを示しており、緑から黄色は高いスコア、青から紫は低いスコアです。
– このヒートマップでは、日時ごとのスコア傾向を視覚的に捉えやすくする役割を果たしています。
4. 複数の時系列データの関係性:
– 水平方向（日付）および垂直方向（時間帯）の連続性があり、特定の日付で特定の時間帯に色の変化が見られます。
– これにより、ある特定の日付の特定の時間帯における特異な変化を特定することができます。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 一部の時間帯でスコアが高い（緑〜黄色）部分が続いていることから、これらの時間帯は社会活動が活発であることを示唆しています。
– 夜間にはスコアが低下する傾向にあり、特定の時間帯は活動量が減少することを示しています。
6. 直感的なインサイトおよび社会・ビジネスへの影響:
– 社会WEIスコアの変動は、電力需要や供給のパターンに重要な影響を与える可能性があります。
– 高いスコアを示す時間帯は、企業がピーク時の電力利用を最適化するための根拠として活用できるでしょう。
– 異常に低いスコアが示された時間帯は、ビジネス・経済活動の低下や何らかの障害を示している可能性があり、これを改善する対策が求められます。
このヒートマップを用いることで、社会活動や電力利用パターンについての貴重な洞察が得られます。
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:
## グラフ分析と洞察
このヒートマップは、WEI（World Energy Indicator）の各項目間の相関関係を示しています。以下に視覚的な特徴とそこから得られる洞察を示します。
### 1. トレンド
– **総合的に強い相関**：赤色が濃い部分は強い相関を示し、多くの項目間で強い相関が見られます。このことは、各指標が類似した動きを示していることを示唆します。
– **社会WEIの影響**：社会WEI（公平性・公正さ、共生・多様性・自由の保障）は多くの項目と強い正の相関を示しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 強い負の相関や外れ値はありませんが、一部の相関（例えば個人WEIの経済的余裕）で低い値が確認でき、偏りの少ない関連があることがわかります。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **色**：色の濃さは相関の強さを示し、赤が強い正の相関、青が負の相関または弱い相関を示しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 社会的な指標（社会WEI）は個人の心理的ストレスなどの指標と強く相関しており、これが電力使用に関連する可能性があります。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **健康状態と他の指標**：個人WEI（健康状態）は、他の指標に対して中程度の相関を示しており、健康が他の要素と直接リンクする度合いが低い可能性があります。
### 6. 直感的な洞察とビジネス・社会への影響
– **総合的な相関の利用**：強い相関は、これらの指標を使った予測モデルの開発や政策の効果予測に利用できることを示唆しています。
– **エネルギー政策への影響**：電力使用に関する指標の多くが社会的、心理的要因と相関しているため、エネルギー政策の策定に際しては、社会的支援や健康・心理的な要因を考慮に入れる必要があると考えられます。
このヒートマップは、電力カテゴリの指標が個々の生活や社会全体の指標にどのように影響しあっているかを理解するための重要な視点を提供しています。
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、この電力カテゴリのWEIスコア分布比較（箱ひげ図）から得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– 全体を見ると、特定の上昇や下降トレンドは見られません。これは、各WEIタイプのデータが一定の範囲に収まっているためです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「個人WEI（経済状態）」と「個人WEI（自由度と自治）」に外れ値がいくつか見られます。これらは特定の変動要因や特異なケースを示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**:
– 各箱ひげ図は、各WEIタイプのスコアの分布を示しています。箱の中央線は中央値、箱の上下は第一四分位数と第三四分位数を示し、ひげがデータの範囲を示しています。
– 色の違いは視覚的な区別を与えるためのもので、統計的な意味合いはないように見えます。
4. **複数の時系列データがある場合の関係性**:
– この箱ひげ図に示されているデータは時系列ではなく、スコアの分布を比較しているため時系列関係は評価されません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人WEI平均」と「社会WEI平均」では、中央値が比較的高く、スコアの分布も狭い範囲にあります。これは、これらのスコアが安定していることを示している可能性があります。
– 一方、「社会WEI（生態系・持続可能性）」ではスコアの範囲が広く、個々のばらつきが大きいことを示しています。
6. **直感的な感じの洞察とビジネスや社会への影響**:
– このグラフは、異なるWEIタイプのスコア分布を視覚的に比較することで、電力関連分野での各要素がどう影響しているかを理解するのに役立ちます。
– 同じカテゴリ内で、特にスコアのばらつきが大きい部分や外れ値が多い要素は、重点的に考慮する必要がある部分として識別できます。これにより、電力部門のマネジメントが最も注意を向けるべき部分が特定できるかもしれません。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– このグラフは主成分分析（PCA）を用いた散布図で、特定の周期性や時間的なトレンドは直接的には示されていません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 視覚的には、全体的にほぼ均等にデータが散在しています。極端に離れた外れ値は特に見られませんが、上部や右側にやや密集している箇所があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 各プロットは異なる観測データを示しています。
– 第1主成分軸（横軸）はデータの最も大きな分散を捉えており、寄与率が0.79と高い値であるため、データの1次的な特徴を示しています。
– 第2主成分軸（縦軸）は次に大きな分散を捉えており、寄与率は0.06です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– このグラフでは、データ間の時間的な関係性は表示されていないため、直接的には分析できません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体の分布は、おおよそ1つの中心点の周りに散らばっています。マイナスからプラスまで広がりがあり、第1主成分がデータの大部分の特徴を捉えています。
– 二つの主成分間に明確な強い相関関係は見られませんが、若干の右上がりの傾向がある。
6. **人間が直感的に感じることと影響**
– この分析は、電力カテゴリのデータを次元縮小して把握可能にするためのものであり、どの要因が電力の消費や生産における主な変動要因であるかを理解するために有用です。
– ビジネスや社会において、どの要因が電力消費に最も影響を与えているかを特定することで、エネルギー管理や政策策定に役立ちます。これにより、効率的なエネルギー利用や持続可能な開発に貢献することができます。
このグラフは複数の変数を効率的に視覚化するために役立ち、データの中にある潜在的な構造や特徴を発見する手助けになります。
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。
