📊 データ分析（GPT-4.1による）
以下に2025年7月1日から7月31日までのWEIスコアデータに関する分析を提供します。
### 時系列推移
– **総合WEIスコア**: 向上の傾向が明確。7月1日の開始時点で0.625から始まり、その後一旦下降し7月26日に最も低い0.59を記録しましたが、終盤にかけて0.71まで回復しました。
– **個人WEI平均**: 全体的に上下の変動がありながらも、7月6日、7月19日に比較的高いスコア（0.77）を記録。7月26日には0.57まで低下。
– **社会WEI平均**: 7月初旬では0.75前後で高い値を示し、徐々に下降した後、再び7月中旬以降に回復して0.85に達する変動が確認されました。
### 異常値
– 7月6日および7月19日に検出された異常値（例：総合WEIスコアが0.86）は、全体のトレンドから突出して高い値を示していました。予期せぬ改善やイベントにより、個人と社会WEIに影響を与えた可能性があります。
– 7月1日や7月24日の0.62の低スコアは見過ごされがちな悪化の兆候であり、バックグラウンドでは経済的または社会的な問題があった可能性があります。
### 季節性・トレンド・残差 (STL分解)
– **トレンド**: データ全体としては若干の上昇トレンドが見られますが、頻繁な上昇と下降の繰り返しが観察されました。
– **季節的なパターン**: はっきりとした周期性は見られず、外部イベントの影響を受けた可能性があります。
– **残差**: 一部のデータポイント（異常データ）が大きな残差として現れており、ランダムショックや一時的な要因の影響が疑われます。
### 項目間の相関
– 経済的余裕と個人WEIには強い相関が見られ、経済状況が個々の幸福感に直接的に影響することを示しています。
– 社会的基盤と教育機会の確保が社会WEIの向上に寄与していることが、関連性の強さから示唆されます。
### データ分布
– 多くのWEIスコアでは箱ひげ図で中央値がやや高めで、スコアの散らばりも集中していることが確認されています。しかし、異常値の影響で一部に外れ値が分布しているのが特徴です。
### 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1の寄与率が0.79**: 総合スコアに最も影響を与える要素。
– **PC2の寄与率が低く0.06**: WEI分析における副次的な要因と位置付けられ、重要度は高くありません。
全般的に、7月後半には、幾つかの重要なスコアの改善が見られたものの、依然として一定の不安定性要因が潜在しています。特に、異常値は短期間での大幅なスコア改変の原因を示唆しており、これらの要因についてはさらに深い分析が必要かもしれません。分析の際には、経済活動や社会的イベントの把握が重要です。
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:
このグラフは、電力カテゴリに関する総合WEIスコアの時系列散布図です。以下に、各ポイントに注目して分析します。
1. **トレンド**
– グラフの左側の青い点（実績データ）はほぼ一定の範囲内に集中していますが、右側の緑色の点（前年度データ）は若干の上昇傾向を示しているように見受けられます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青い点の中に黒い円で囲まれたものがあり、これが異常値を示しています。この異常値は予測範囲（灰色の範囲）内には収まっていません。
3. **各プロットや要素の意味**
– **青い点**は実績データを表しており、過去の電力のパフォーマンスを示します。
– **緑の点**は前年度と比較されていますが、少しでもトレンドの上昇が見受けられます。
– **黒い円**は異常値を示し、通常の範囲を外れていることを示しています。
– 他の予測モデルの線（紫、青、緑）は異なる予測手法を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと前年度のデータには明確な関係性が見られ、全体のトレンドの把握に役立っています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 青と緑のプロットの間にある程度の相関があり、前年度の傾向が今後も維持され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**
– このグラフから、電力のWEIスコアは安定しており、大きな変動が見られません。しかし、異常値の存在は運用上のリスクを示唆し、予測精度の改善が必要である可能性があります。持続可能性や効率性の向上を図るため、異常値への対応策を検討することがビジネスにとって重要です。
この分析を通じて、電力の効率と持続可能性を改善するための戦略を立案する際に有用な情報が得られるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフには、2025年7月から12月にかけてのデータと、2026年5月から7月にかけてのデータが示されています。前者では「実績AI（青）」、後者は「前年AI（緑）」として区別されており、期間が異なる形での比較が可能です。
– 2025年後半の「実績AI」データは、比較的一貫したレベルを示しています。
– 2026年前半の「前年AI」データでは、やや分散が広がる傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「異常値」は「実績AI」のデータ範囲（2025年）に結び付いているように見えますが、劇的な外れ値はありません。
– 全体的に、データは比較的安定していますが、若干の振れが見られることがあります。
3. **各プロットの意味**
– 「実績AI（青）」「予測AI（赤）」が異なる期間で示され、また「前年AI（緑）」が比較として使用されています。
– 丸いプロットの大きさは異常値を示しているかもしれませんし、濃淡によって頻度や密度を示唆している可能性があります。
– 予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）により影響範囲が示されている（XAI/3σでの色付け）。
4. **関係性**
– 異なる時系列データの視覚的な重なりによって、年度間の相関が追跡しやすくなる。
– 各期間でどれだけの変化や精度の違いがあるか、一目で把握できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各予測手法の範囲が表示されており、モデルの不確実性や分布の偏りが示されています。
6. **直感的なインサイトと影響**
– 2025年の実績データは、2026年の前年データと比較して相対的に安定している可能性があります。これにより、エネルギー消費やパフォーマンスの維持に対する自信を促すことが考えられます。
– ビジネス面では、予測モデルの選択が重要であり、各モデルの示す範囲や信頼性に基づいて二次的な意思決定が形成される可能性があります。
– 社会的には、安定した過去の実績に基づく予測は、消費者や関係者に安心感をもたらす可能性があります。
この分析は、データの全体像と予測方法の選択における重要な要素を示し、ビジネスおよび社会的使用の方向性を示唆するものです。
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のWEI平均スコアの時系列の変化を示しています。以下に分析とそこから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**:
– グラフの左側（2025年）では、青色の実績データが密集しており、比較的安定したトレンドが見られます。
– 2026年の予測データに目を向けると、緑色のドットが密集しており、予測モデルによって変動が少ないことを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかの異常値が検出され、実績データに黒い丸で示されています。これらは通常の範囲を逸脱した例外的な値を示します。
3. **各プロットや要素**:
– 青色の点は実際の実績データを示しています。
– 緑色の点は前年のAIによる比較データを示しており、全体に安定した予測を表しています。
– 紫や他の色の線は、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）による結果を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと前年のAI比較データはそれぞれの期間内での安定性を示し、予測モデルの信頼性を確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 両時系列データは似たような分布を示しており、異常値以外では相関が高いと考えられます。
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**:
– 安定したWEIスコアは電力部門における社会的安定性を示唆します。電力供給の信頼性が高いと予測され、ビジネス投資や成長にポジティブな影響を与える可能性があります。
– 異常値の存在は、特定の期間や状況によってはリスクがあることを示唆しており、リスク管理や改善策の検討が必要です。
この分析により、電力分野の持続可能性や安定性を確認するための指針が得られるでしょう。
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:
### 分析
1. **トレンド**
– グラフの左側（2025年）は、青いプロット（実績AI）が0.8付近で安定しています。
– 予測線（紫色の線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、それぞれ異なる期間でのトレンドを示していますが、全体的に横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかの青いプロットには大きな円が示され、異常値として認識されています。
– 急激な変動や外れ値はグラフの左側に集中し、右側では観測されません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色プロットは実際のデータであり、黒い円で示された部分は異常値です。
– 緑色のプロットは前年のデータで、過去の比較として用いられます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績AIと各種予測モデルは、時期に応じて異なる値を示しつつ、全体的には似た傾向を持つことが見て取れます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 左側のデータポイントは密集しており、右側の予測データと比較すると、安定していることがわかります。
– しかし、予測と実績のスコアに大きな変動は見られず、これはモデリング精度の高さを示唆します。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**
– WEI（経済的余裕）のスコアが基本的に高いため、電力カテゴリーにおいて経済的安定が確保されていることを示します。
– 異常値検出が可能であるため、異常な消費や経済活動の変化に対する迅速な対応が取れる可能性があります。
– 予測が多くの方法で実施されており、これはリスク管理と計画立案において多角的なアプローチが取られていることを示します。
グラフ全体として安定した経済的余裕が示されており、多様な予測モデルの利用によりリスク管理が強化されていると考えられます。
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
– **実績データ（青いプロット）**：2025年7月から9月にかけては安定していますが、やや下降する傾向が見られます。
– **予測データ（線と色付き領域）**：全体的に横ばいで、線形回帰やランダムフォレスト回帰による予測は、実績データのトレンドに沿っています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値（大きな黒の円）**：実績データにいくつかの外れ値が見られます。これらはシステム上のエラーや、個人の特異な健康状態の変化を示唆している可能性があります。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **実績データ（青）**は過去の健康状態を示し、過去のトレンドを把握するのに役立ちます。
– **予測データ（赤のバツ）**は、さまざまな回帰分析手法による予測結果を示しています。
– **予測の不確かさ範囲（グレーの領域）は推定に対する信頼区間を示し、予測の信頼性を視覚化します。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– **実績と予測**は一貫性があり、予測モデルが実績データをうまくキャプチャしていることを示しています。線形回帰や決定木回帰の予測は、多少の誤差はあるが、全体の傾向に適合しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績データにおける比較的大きな不確かさは、健康状態が一定の範囲内にあることを示し、個人差があることを示唆しています。
### 6. 直感的な印象とビジネス・社会への影響
– 人々は、健康状態が安定している期間を重視しつつ、外れ値が何を意味しているのかを考えるでしょう。外れ値の解析は個別の健康管理戦略の見直しに役立つかもしれません。
– 実績と予測データの差異や一致から、予測モデルの信頼性を評価し、今後の健康管理やリソース配分に関する意思決定に利用できます。
– ビジネス面では、予測モデルの改善により、健康管理プログラムの最適化や、具体的な介入ができる場合があります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 左の領域には青いプロット（実績）が密集しており、中程度のWEIスコアが頻出しています。
– 予測範囲外れを示す異常値（黒い円）があるため、予測精度に課題がありそうです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 黒い円で示された異常値は、標準的な動きからの逸脱を示しています。特に、予測値から大きく離れた値は、予測モデルの改善余地を示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点（実績AI）が過去の実績データを示し、緑の点（前年AI）が昨年のデータを表します。緑の点がほぼ均一に分散していることから、前年のデータに周期性や顕著なトレンドは見られません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 青い実績と緑の前年データの分布は似ており、特異な変動がないことを示しています。予測モデルのデータ（ピンクや紫の線）もあり、モデル間では予測範囲に若干の違いがありますが、大外れはしていません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと前年データの密度は似ていますが、異常値が注意すべきポイントです。異常値が他のデータとどう相関しているか評価が必要です。
6. **直感的な洞察と影響**
– 全体的に安定した心理的ストレスの状況が見られますが、異常値が示すように一部でストレス要因が存在します。ビジネスや社会において、これらの異常値は従業員の健康ケアやリスク管理が必要であることを示唆します。予測精度を高めるための追加データや改良されたアルゴリズムの使用が望まれます。
総じて、安定しているように見えるが、異常値に注意が必要なことがこのグラフから読み取れます。優れた予測モデルを構築することが、心理的ストレス管理において重要です。
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:
## グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 初期のデータ（2025年7月1日〜2025年9月）は、比較的高いWEIスコアの密集が見られます。その後、期間の中盤（2026年3月ごろ）からは、グラフが異なる手法の予測（緑色のプロット）によって、スコアがやや低下し、変動が拡大しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期データにおける異常値はほとんど見られませんが、予測結果には異常値が存在する可能性があります。ただし、その影響は大きくありません。
3. **各プロットや要素**:
– 青いプロットは「実績AI」の実績値で、密集して安定しています。
– 緑のプロットは「前年比AI」の予測で、実績値と比較して広い範囲に分布しています。予測手法の着色線（紫、緑、ピンク）があり、それぞれ異なる手法の予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測は異なるエリアに存在し、時間の経過に伴う影響が観察され、実績データに比べて予測データは大きく変動しています。これは手法間の差異や予測不確実性を表している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは高いスコアの密集が見られ、一方で予測データは低めのスコア分布とばらつきを示しています。このばらつきは、予測アルゴリズムごとの違いを反映しているかもしれません。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– WEIスコアの変動は個人の自由と自治に関連し、特に電力業界における意思決定に影響を与えます。
– 予測精度の向上が求められ、特に今後一年間の不確実性を考慮したプランニングが重要です。
– 高スコアを安定的に維持することが、個人の自由度と自治を向上させるための鍵である可能性があり、それにより消費者の信頼を高めることが期待されます。
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:
このグラフは、電力カテゴリにおける社会的公平性と公正さ（スコア）を360日間追跡したもので、いくつかの特徴があります。以下にそれを分析します。
1. **トレンド**:
– 初期の時期（2025年7月から9月）は、実績値が高いスコアの範囲で推移しています。
– 2026年に入ると、前年のデータ（比較AI）は少し低いスコアの範囲で示されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データの中に異常値とされたプロットがいくつかあります（黒い輪で囲まれた点）。
– 予測の信頼区間の外側にある異常値は、注目すべき重要な点です。
3. **各プロットや要素**:
– 青い丸は実績データを示しており、黒い輪は異常値。
– 線は異なる予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）を示し、それぞれ異なる結果を与えています。
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明らかな違いがあります。前年データはより低いスコアを示しており、年を通じての変動が少ないようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績AIが示すスコアには、全体的に高い余地範囲での分布が見られます。
– 予測の範囲が異なる手法で異なるスコア範囲を示していることが、将来の不確実性を表しています。
6. **人間が直感的に感じることと社会への影響**:
– 電力分野での公平性や公正性が高く維持されることは、社会的信頼の向上や持続可能な電力管理に寄与します。
– 異常値が示す課題を特定し、それを解決することで、電力の供給や政策の透明性が向上する可能性があります。
– 予測と実績値の差異を分析することで、電力業界における潜在的なリスクを事前に察知し、戦略的な計画を立てることが可能になるでしょう。
全体として、このグラフは電力業界における公平性指標の現状を理解するための有益なツールであり、将来的な改善に向けた洞察を与えるものです。
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:
## グラフ分析
1. **トレンド**
– 時系列の初期（2025年7月から2025年10月）のデータは、上部に密集しており、0.8から1.0の範囲にあります。
– その後、2026年3月以降に再びデータが確認され、ややばらつきがありつつも全体的に高いスコアを維持しています。
2. **外れ値と急激な変動**
– 初期のデータには比較的一定の高スコアが見られるものの、異常値として記されたプロットも存在し、若干のばらつきが見られます。
– 予測のデータは明確に現れておらず、データが大きく変動する様子は見受けられません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績（青のプロット）は、データセットの過去の実測データを示しており、非常に高いスコアを示しています。
– 異常値（黒のサークル）は、明確な原因が検討される必要のあるデータポイントを示しています。
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（緑のプロット）は、おおむね高いスコアを維持しており、持続的なパフォーマンスが確認できます。
– 予測データはプロットされていないため、直接的な比較は難しいです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは0.8以上の高スコアに集中しており、全体として安定したパフォーマンスを維持していると考えられます。
6. **直感的な洞察**
– 高スコアの安定性は持続可能なエネルギー政策や技術の進歩を反映している可能性があり、社会的に良い影響を及ぼしている可能性があります。
– ビジネスや社会への影響として、この安定性が継続されると、電力部門の信頼性が高まり、投資や政策決定において良い影響を及ぼす可能性があります。
このデータは、持続可能性と自治性の観点で非常に前向きであり、今後の政策策定や業界分析に有用な情報を提供していると考えられます。
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:
## グラフ分析の詳細
1. **トレンド**:
– 左側（2025-07-01から2025-10-01）は実績データ（青）があり、そのスコアは0.6から1.0の間で広がっており、一定の変動を示しています。
– 右側（2026年頃）は前年の比較AIによる予測データ（緑）ですが、こちらはおおむね0.8から0.9の間に密集しており、 耐久性のある基盤での改善傾向を示している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データにおいては外れ値（黒の輪郭つき）がいくつか見られ、特定の日に異常なスコアの変動があったことを示唆しています。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青い点は過去の実績データを示し、グラフの左端に多数あります。
– 緑の点は前年の比較AI予測で、グラフの右端に密集しています。
– 外れ値は黒の輪郭で示され、異常値を強調しています。
– カラーラインは各予測モデルの動向を表示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと前年の比較AI予測が、時間とともに異なる集団に集約されていることが見て取れます。これはモデルの評価または予測精度の検証に役立ちます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 左側のプロットには広いスコア分布が見られるのに対し、右側の予測データはより狭い範囲内で密集しています。モデルの精度向上が予測されています。
6. **直感的およびビジネス・社会への影響**:
– このグラフを直感的に見ると、実績では変動が大きいが、予測データは安定して高いスコアを示しているため、改善が見込めるというメッセージが伝わってきます。
– 社会基盤や教育機会が将来的に安定し、向上する可能性が示されています。これにより、電力インフラの管理改善や教育機会の均等化など、ビジネスおよび社会におけるポジティブな変化が期待されます。
この分析により、電力部門における社会基盤の強化や、教育機会の均等化のための具体的な施策が考察されるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフの左側には、2025年の初夏から秋にかけて、青色の実績データが密集しています。これはスコアが比較的一貫しており、大きな上昇や下降のトレンドが観察されないことを示しています。
– その後、2026年の初夏に、緑色のデータが出現し、高いスコア範囲で一貫して分布しています。過去のデータと比較してスコアが上昇している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左側の青い実績データの中で、異常値として示されているデータがあります。スコアが他のデータポイントと比べて低いことが確認できます。
– 緑色のデータには特に顕著な外れ値は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色のプロットは実績データを、緑色のプロットは前年のデータを示しているようです。
– ピンク色や紫色の線は予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測結果を示していますが、範囲内に収まっていることが見て取れます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと前年のデータは異なる色で示されており、前年のスコアが新しいデータに比べ高いことが確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは比較的一定の範囲内に収まっており、緑色のデータと明確な相関関係は示されていませんが、前年のデータは全体として高いレベルで安定していることがわかります。
6. **直感とビジネス・社会への影響**
– 見た目によると、2025年から2026年にかけてスコアが改善されたようです。しかし、過去の実績にはいくつかの異常値が存在します。
– 改善されたデータは電力の安定性や多様性に良い影響を示している可能性があり、これが持続可能な社会の構築に寄与することが期待されます。
このグラフはエネルギー業界の様々な要因がWEIスコアにどのように影響を与え、改善が長期的に続くかを理解するのに役立ちます。
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、提供されたヒートマップの分析を示します。
1. **トレンド**:
– 色の変化は、特定の時間帯に集中しており、一部の時間帯で周期的に変化しています。
– 全体的なトレンドとしては一定の周期性があり、日によって同じ時間帯での色変化が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかの時間帯で急激な色の変化が見られ、これは突発的な変化や異常を示唆しています。
– 特に、夕方の時間帯における急激な変化（黄色や青色への変化）が目立ちます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡がWEIスコアを示しており、色が濃いほどスコアが高い、もしくは低いといった相関が見られる可能性があります。
– ヒートマップ上のカラーバーは、数値の範囲を示しており、紫から黄色への変化はスコアの変動を意味します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間軸を通じて異なる時期に共通して変化が見られることから、特定の因果関係や共通因子が存在する可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 同じ時間帯で色が似通っている部分があり、これは特定の要因が影響していることを示唆します。
– 他の時間帯との相関関係を示す可能性があり、特定のスケジュールやイベントの影響が考えられます。
6. **直感的な感覚と影響**:
– ユーザーは特定の時間における電力消費のピークや低下を視覚的に感知し、効率的なエネルギー使用を計画する助けになるでしょう。
– ビジネスや社会においては、消費パターンの理解がエネルギー供給の最適化やコスト効率の向上に繋がる可能性があります。特定の時間における負荷軽減策が必要とされるかもしれません。
このヒートマップにより、時間ごとの電力使用パターンの可視化が可能になります。
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:
以下は、提示されたヒートマップから得られる視覚的特徴と洞察です。
1. **トレンド**:
– マップ全体に均一に色が分布されているのではなく、特定の日付や時間に集中していることが見受けられます。
– 明るい色（高スコア）が7月上旬から中旬にかけて多く見られ、下旬には暗い色（低スコア）の割合が増えていることから、時期による周期性や変動が示唆されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日から7日にかけて18時台に見られる明るい黄色は、他の時間帯と比べて急激な変動を示しています。
– 7月22日から24日にかけて、一部の時間帯で色が急に暗くなる部分も外れ値として注目される点です。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃淡はWEIスコアの高さ（0.60から0.80）を示しており、黄色が最も高く、青紫が低いスコアを示しています。
– 色の密度が高い箇所はその時点でのスコアの高さを意味します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 日にちごとの時間別分布から、周期的に高スコアの日と低スコアの日が存在することがうかがえます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯（例えば16時、18時など）は一定のパターンを示し、一貫したスコアの高低が続きます。
– 色の変化は、日中と夜間の変動が関係している可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人々が直感的に感じることとして、ある期間での電力消費パターンや効率に頻繁な変動があることが分かります。
– この変動は、季節変動や特定のイベント、時間帯ごとの電力使用量の最適化に影響を与える可能性があります。
– ビジネスにおいては、電力使用や需要のピークを予測し、エネルギーの利用を最適化するためのデータとして活用できるでしょう。社会的には、家庭や企業の電力消費行動の変化を評価し、効率的な電力管理や省エネ対策の策定に寄与することが考えられます。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **周期性**: グラフには、一定の周期性が見受けられます。特に時間帯別に色の濃淡が変化しており、電力カテゴリーの使用パターンが時間とともに変動しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 2025年7月6日と7月23-25日に極端な変動があります。これらは異常値として考えられ、特異な現象や異常な使用パターンを示している可能性があります。
### 3. 各プロットや要素
– **色**: 色の濃淡はWEI平均スコアの強度を示しています。より明るい色は高いスコア、暗い色は低いスコアを示しています。
– **密度**: 日付と時間軸に沿った密度の変化から、特定の時間帯における活動ないしは使用量の頻繁さが視覚的に捉えられます。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 再現的なパターンが見られ、特定の時間帯における変動が一定の周期で現れるため、時間的な相関があることが示唆されます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 時間帯ごとに使われる電力の多寡が明確に示されています。高スコアの時間帯と低スコアの時間帯が明確に分かれている。
### 6. 直感的な洞察と影響
– **人間の直感**: ヒートマップは直感的に、どの時間帯が「ピーク」で、どの時間帯が「オフピーク」であるかを示します。これは電力の需要パターンを理解するのに役立ちます。
– **ビジネスや社会への影響**: 電力供給の最適化や効率的な資源配分において、これらのデータは重要な手がかりとなります。特に、外れ値が発生する日や時間帯については、メンテナンスや負荷の調整が必要である可能性があります。
これらの分析から、電力使用の傾向と異常を理解し、将来的な需要予測や供給計画の策定に活かすことが可能です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**
– ヒートマップ自体はトレンドを示すものではなく、相関関係の強さと方向性を視覚化しています。ただし、一定期間にわたる変動の傾向が反映されている可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– ヒートマップから外れ値や急激な変動は直接確認できませんが、相関が低い部分（色が青に近い）は、一部の要素間の関係が他の要素に比べて異なることを示しています。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**
– 赤い色の領域は強い正の相関（0.8から1.0）を示し、青い色の領域は負の相関または弱い相関を示しています。たとえば、「個人WEI（ストレス）」と「個人WEI（健康状態）」は相関が高いです。一方、「個人WEI（経済的余裕）」と「個人WEI（自由度と自治）」の間には弱い相関があることを示しています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**
– 相関ヒートマップでは、各時間帯でのデータの関係性が確認できます。特に個人の健康や精神的健康に関する指標は、相互に強い相関を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 総合WEIは、他の多くの指標と強く正の相関があります。特に「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」との相関が高いです。これは、社会的な要因が個人の全般的なウェルビーイングに大きく影響する可能性を示唆しています。
6. **このグラフから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に関する洞察**
– 人々のウェルビーイングは、経済的状況、健康、ストレスレベルといった様々な要因が複合的に作用することを直感的に理解できます。
– 高い相関を示す指標間の関係は、政策立案者やビジネスリーダーにとって、重点を置くべき領域を特定する上で有用です。たとえば、個人の精神的健康を向上させることで全体的な健康やストレスに良い影響を与えると考えられます。
– 社会的な要因が個人のウェルビーイングに与える影響を考慮することにより、教育や都市計画、労働環境の改善といった分野で新たな戦略が必要となる可能性があります。
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:
以下にグラフの分析を行い、その視覚的な特徴とそこから得られる洞察を説明します。
1. **トレンド**
– 全体的に、各WEIスコアの中央値はほぼ横ばいであり、大きな上昇や下降のトレンドはありません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部のタイプ、特に「個人WEI（認識柔軟性）」と「個人WEI（心理的ストレス）」で外れ値が見られます。
– これらの外れ値は、特定の期間における急激な変動や例外的なイベント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**
– 箱ひげ図の箱の幅は、四分位範囲を示し、データのばらつきを表します。
– 各色は異なるWEIタイプを示しており、スコアの分布を見ることができます。
– 「社会WEI（生態系、持続性、自由の確保）」では、スコアの範囲が比較的広く、ばらつきが大きいことが分かります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– データは同じ期間内での比較がなされているため、直接的な時系列関係よりは、異なるタイプ間のスコア分布の比較が可能となっています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 大部分のWEIスコアは高スコア（0.6以上）に集中しており、全体的には高いWEIスコアが維持されていることが分かります。
– 「個人WEI（経済幸福）」と「社会WEI（生態系、持続性、自由の確保）」ではスコアの分布が広く、中央値が他よりも低めに見えます。
6. **このグラフからの直感的な洞察と影響**
– WEIスコアは電力に関連した指標として活用され、安定した高いスコアは、電力供給や社会的な電力利用の効率が良好であることを示唆しています。
– ただし、外れ値が見られる項目は、ビジネスにおけるリスク管理の観点から重要で、特定の要因を特定し改善を図るべきです。
– ビジネスや政策決定者は、特定のWEIタイプに対する改善の余地を見つけ、持続可能な電力利用やストレス管理、経済的幸福に向けた対策を検討する必要があります。
このグラフから得られる洞察を基に、電力や関連領域における戦略的な意思決定が行われることが期待されます。
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:
この主成分分析（PCA）のグラフから、以下の視覚的特徴と洞察を得ることができます。
1. **トレンド**:
– このPCAグラフでは、特定の上昇または下降のトレンドは見られません。分布が広がっていますが、全体としては特定の方向性がないように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフの四隅にいくつかの点がありますが、それらが顕著な外れ値としての影響を与えているかどうかは、具体的なコンテキストによります。ただし、密集度の低い部分に位置する点は、外れ値として注目される可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各点は、360日間のデータの中で個別の観測や状態を示しています。軸は、それぞれの主成分の寄与度を示し、全体のデータの分散の多くを説明しています。
4. **複数の時系列データがある場合の関係性**:
– このグラフは2次元であるため、時系列の変化を直接示すものではありませんが、データポイント間の距離が異なる時期や異なる条件の変化幅を示している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは中心を囲むように点在しており、ある程度の対称性が見られますが、明確なクラスターは形成されていません。相関よりも独立した観測が多い印象です。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– このグラフは、電力関連のデータセットの多様性を示しており、さまざまな要因が電力カテゴリに影響を与えている可能性を示唆しています。この多様性は、さまざまな地域、季節、または条件による電力需要や供給の変動を反映しているかもしれません。ビジネスの観点からは、特定の要因を特定し、その管理や影響の緩和に取り組むことで、効率性を向上させる余地があると考えられます。
このような分析は、電力消費パターンをより深く理解し、供給計画やエネルギー効率の改善に役立つ可能性があります。
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。