📊 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**の推移は、概ね0.6から0.9の範囲で変動しており、特に7月5日から7月12日にかけての一時的なスコアの上昇が見られます。その後は全体的に若干の下降傾向が観察され、7月下旬から8月初頭にかけて低下しています。
– 個人WEI平均、社会WEI平均ともに、総合WEIスコアと類似したパターンを示しており、特に社会WEI平均は一時的に0.9を超える高水準を維持していました。
**2. 異常値及び考えられる要因:**
– いくつかの日付で検出された異常値は、WEIスコアが0.6台を下回るもしくは0.9を超える点で、急な社会的変化や個人の生活状況の改善に対応している可能性があります。具体的には、7月6日と7月7日に高いスコアが見られ、社会生活や持続可能性において、何らかのポジティブな要因が影響を与えた可能性が考えられます。
**3. 季節性・トレンド・残差（STL分解）:**
– **トレンド**としては、徐々に0.9から0.6まで低下する傾向が認められます。
– **季節性パターン**は明確には示されていませんが、特定の社会的・経済的イベントが影響を与えた可能性があります。
– **残差**には不規則な変動が含まれ、日々の生活の変化や社会的な要因に依存している可能性があります。
**4. 項目間の相関:**
– 相関ヒートマップからは、社会WEIと持続可能性が強い正の相関を持つことが読み取れます。一方で、個人の心理的ストレスと自由度と自治については負の相関が見られ、ストレスの増加が自由度の低下と関連している可能性があることが指摘されます。
**5. データ分布（箱ひげ図）：**
– 各WEIスコアのばらつきは比較的一定で、中でも持続可能性と社会的基盤のスコアが大きく変動しています。異常値は通常の範囲を外れる点で社会の急激な変化や個人のライフスタイルの劇的な変更を示しています。
**6. 主要な構成要素（PCA）:**
– PCA分析によれば、PC1（第一主成分）が79%の寄与率を持ち、WEIの変動の大部分を説明しています。これは、この成分が全体感の良好性や社会性のスコアを強く反映していることを示唆します。PC2は6%の寄与率で、個別的な要因や短期的な変化を反映していると考えられます。
### 総合評価
この分析から、WEIスコアは特定の時期に社会的または個人の要素によって大きく影響されることが示されています。特に、ポジティブなスコアの急上昇は、社会イベントや政策の影響が考えられ、一方でネガティブな影響も同様に外部要因に起因しています。今後のデータ分析においては、具体的なイベントや政策変更とその影響を詳細に追跡し、改善策を議論することが重要です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフは二つの異なる期間を示しているように見えます。左側（2025年半ば）は実績（青いプロット）を示しており、右側の範囲（2025年後半から2026年）は予測データ（緑のプロット）です。
– 総合して、2025年半ばのWEIスコアはおおむね0.6から0.9の範囲内にあります。この期間のトレンドは大きな変動は見られません。
– 予測期間では、スコアの範囲が0.4から1.0近くに広がっており、アップダウンの多くが予測モデルの異なるポテンシャルを示していると考えられます。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかの異常値が青い実績データに存在しているのが確認できます。特に0.6近辺のいくつかのデータポイントは、他と比べて大きく異なる可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは過去の実績値、緑のプロットは予測値です。異常値は黒くマークされています。
– 色の濃さやプロットの大きさから、データの密度や信頼性を直感的に把握できます。
– 紫や他の線色の区間は、異なる予測手法に基づく予測値の範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測値のばらつきが観察されることから、このデータは異なるモデリング手法に対する応答の違いもあることが示唆されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値は比較的一定の分布を示しているが、予測においては広いレンジでの分布が確認できます。
– これは、予測が未確定要素の影響を強く受けていることを示している可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 直感的には、実績データがある程度安定している中で、今後の予測がかなりの不確実性を含んでいることが理解できます。
– これは、電力市場が予測期間中に不安定である可能性を提示しており、エネルギー政策を策定する関係者には注意喚起となります。
– 予測モデルが異なる結果を示していることから、複数のシナリオを検討する必要があり、予测リーダはどの方法に重きを置くか検討の余地があります。
データの解釈は綿密な分析と背景知識に基づくもので、具体的なビジネスインパクトは詳細な検討が必要です。
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:
このグラフは、電力カテゴリにおける個人のWEI平均スコアを時系列で示した散布図です。以下はこのグラフから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– グラフの左側の青い点（実績）は、比較的安定した範囲で分布していますが、少しの下降傾向が見られます。
– グラフの右側の緑の点（前年比AI）は、青い点から離れた位置にあり、高い値を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に目立つ外れ値は見られませんが、左側の青いデータポイントに比べて、緑のデータポイントが右に大きく離れており、急激な変動を示しています。
3. **各プロットが示す意味**:
– 青い点は現在の実績を示し、比較的まとまった範囲内で推移しています。
– 緑の点は前年との比較であり、顕著にスコアが上昇していることを示しています。
– 異常値を示す黒い丸囲みは、いくつかの実績データポイントに影響を及ぼしており、これは通常の範囲外のパフォーマンスを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと前年比較のAIデータの間に大きなギャップがあり、前年に比べて非常に異なったトレンドを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは範囲が狭く、一方前年比較データは分布範囲が広く、かつ高い値に集中しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– WEIスコアが時間経過とともに大幅に改善していることから、電力効率が向上している可能性があります。
– ビジネス面では、この上向きのトレンドは電力使用の最適化が効果を上げていることを示し、省エネ施策の成果とも考えられます。
– 社会的には、持続可能なエネルギーの利用が進んでいることを示しており、広く環境負荷の軽減に寄与している可能性があります。
この分析により、電力効率の改善傾向と、それがビジネスや環境に対してもたらすポジティブなインパクトが示唆されます。
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:
以下に、提供されたグラフに関する詳細な分析を示します。
1. **トレンド**
– グラフの初期の期間（2025年7月から2025年9月）のデータは、比較的高いWEIスコアの範囲で密集しているように見えます。
– 中盤（2026年5月頃）に急激な変動が見られ、一時的にスコアが低下しています。
– その後、2026年にはスコアが再び高まり、安定して高い水準を維持している様子が窺えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータセット内でいくつかの外れ値が確認できます。異常値はマーカーで示され、通常の範囲から外れています。
– 中盤の急激な変動（スコアの低下）は異常として認識されています。このような変動は通常、システム上の問題や外的要因によるものと考えられます。
3. **各プロットや要素**
– 青いプロットは実績データを示しており、予測データと比較する上でのベースラインです。
– 緑色のドットは前年（比較AI）を示しており、過去の傾向との比較を可能にしています。
– 予測モデルは異なる色で示されており、これが将来のトレンドを視覚化し、異なるモデルの予測精度を比較するのに役立ちます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データ（青）と前年データ（緑）の間には比較的一貫したトレンドがあるように見えますが、年度間での変動は存在します。
– 予測データ（様々な色）は実績データとの比較で評価され、異常値を考慮しつつ将来のトレンドを推定します。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 異常値を含む初期のスコアは、データセット内での均一性と外部要因の影響の可能性を示唆しています。
– 後半のデータは比較的安定しており、予測の精度向上に寄与していると考えられます。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 初期の変動とその後の安定は、電力供給に関連するシステム調整や外部の経済・気候要因によるものかもしれません。
– 予測データが実績と一致する場合、電力供給の安定性が確保される可能性が高いです。ビジネスや社会において、持続可能なエネルギー供給が可能となり、政策の決定や資源の最適化に役立つでしょう。
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:
### グラフ解析
1. **トレンド**
– グラフを360日で見ると、データは2つの異なる期間に分かれています。最初の期間には、7月から10月にかけて実績のスコアが一定のレンジで変動しており、明確な上昇や下降のトレンドは見られません。
– 次の期間（6月から7月）は新しいデータセットとして指標が再開し、再び安定した範囲で推移しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月上旬には外れ値がいくつか観察されます（黒い円で表示）。これにより経済的余裕の突然の低下または異常値が記録されています。
3. **各プロットや要素**
– 青のプロットは実績値を示し、比較的安定しています。
– 赤い「×」は予測値を示していますが、実績データと大きな乖離は見られませんでした。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測線があり、それぞれのモデルによる予測の違いが示されていますが、大きな差はないようです。
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比較的一致しており、安定したパターンを持っています。
– 前年データ（緑色）も新しい予測範囲に一致しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体的にWEIスコアは0.8付近で安定しており、分布は狭い範囲内に収まっています。大きな相違や変動が見られないため、突発的な需要変動や市場ショックは起きていないと考えられます。
6. **直感的な洞察と影響**
– スコアの安定性は堅調な経済環境を示唆しており、長期的に安定したエネルギー消費と供給が予測されます。
– 外れ値の存在は特定の時期における不安定要素を示している可能性があり、特に7月の急激な変動は要注意です。
– ビジネスへの影響としては、エネルギー市場の予測可能性が高く、投資計画や戦略が立てやすい状態です。社会的には、安定したエネルギー供給が持続可能であることを表しており、消費者信頼を促進します。
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**
– グラフの最初の方（左側）では横ばいの傾向が見られます。急激なトレンド変化はなく、スコアは安定しています。
– 中央部分にデータがなく、期間が途切れています。
– 右側（後半）では、スコアは依然として横ばいですが、若干の下降傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期データにはいくつかの外れ値が観察され、これらは異常値として示されています。
– 後半に急激な変動や外れ値は特に見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青の実績データは、初期の健康スコアの実際の計測を示しています。
– 緑のデータは前年の比較データですが、集中的に後半部に分布し、過去の安定したスコアと似た傾向を持っていることが示唆されます。
– 紫とピンクの線が異なる予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト回帰）による予測を示していますが、大きな変動は予想されていません。
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に顕著な差異は見られず、過去のデータをもとに安定性を維持していることが考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データの分布は比較的狭く、スコアのバラツキは少ない。これは、電力カテゴリにおける健康状態が安定していることを示唆しています。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、ビジネスや社会への影響**
– この種のデータは、電力産業における個々のユニットの健康をモニタリングするために用いられる可能性があります。データが安定しているということは、設備の管理が行き届いていることを意味します。
– 特に外れ値が初期に集中しているため、早期の設備点検の重要性が強調されるでしょう。
– ビジネス面では、予測モデルを信頼して設備の維持や改善策を計画するための指標として利用できるでしょう。
このグラフからは、設備が当初の不安定期を経て現在は安定していること、予測モデルが設備の健康状態の維持に効果的であることがうかがえます。
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:
## グラフ解析と洞察
1. **トレンド**:
– グラフは二つの期間に分かれており、左側の青い点（実績）は約2ヶ月間、右側の緑の点（前年比AI）はその後に続く期間を示しています。
– 全体として、WEIスコアは左側の期間の方が変動が少なく、右側の緑のデータでは若干のばらつきが見られます。特に、緑の期間ではスコアが右肩上がりの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**:
– 青い実績データでは、異常値として黒い円で囲まれた点が数カ所存在し、それらがWEIスコアの極端な変動を示しています。
– 右側の緑のデータでは、特異な外れ値は目立ちませんが、データのばらつきがやや大きいです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示し、黒い円で囲まれたものが異常値として認識されています。
– 緑の点は前年比AIでのスコアを示しており、継続的なデータのトレンドを把握することができます。
– 背景の灰色のエリアは予測の不確かさ範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと前年比のデータが異なる期間のトレンドを示しており、比較することによって心的ストレスの変動を評価できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 青い実績データは密度が高く、集中しているため、特定の期間に安定していた可能性があります。
– 緑の前年比データは広範囲に分布しており、ストレスレベルの変動が大きいという暗示があります。
6. **直感的洞察と影響**:
– 実績データの安定性は、過去の期間における心理的ストレスがコントロールされていた可能性を示唆します。
– その反面、右側の緑のデータではストレスの増加または変動が見られ、将来的なストレス管理が必要かもしれません。
– このデータは企業や社会全体にとって、長期的なストレス管理戦略の立案や改善が必要であることを示唆しています。
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:
以下にこのグラフから得られる洞察をまとめます。
1. **トレンド**
– グラフの初期には実績データ（青）が密集しており、ほぼ一定の値を示しています。その後、予測データ（ピンクライン）が下降していることが観察されます。
– 過去データ（薄緑）も別のクラスタとして存在しており、時期的に分離されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青い実績データの中に異常値（黒い輪）が存在します。これらは他のデータポイントから大きく離れています。
– ピンクの予測データは急激な下降が見受けられます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを示し、この範囲での予測が比較されています。
– ピンク（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は異なる手法による予測を示していますが全体として下降傾向です。
– 薄緑は過去のデータを表し、現在の実績や予測との比較に使用されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測の幅（灰色）に対して実績や過去データと比較したときに、実績はおおむねこの範囲内に収まっているが、若干の外れなども観測されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは安定していますが、予測データは手法により異なる結果を産出しているようです。線形回帰と非線形回帰モデルでの結果が異なる点に注目が必要です。
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**
– 過去と現在の安定性に対して、予測の不安定さや下降が特筆されます。これは、将来的には自由度や自治に問題が生じる可能性があることを暗示しています。ビジネスや社会として、予測を確認し、対応策を検討する必要があるでしょう。
– 異常値の存在はシステムやデータ収集、報告プロセスにおける何らかの問題や未検知の要因を示唆していますので、これらの特定と対策が重要です。
この分析を元に、今後の戦略や政策設計、改善計画を立てることが推奨されます。
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、電力カテゴリーに関連する社会WEI（公平性・公正さ）スコアの推移を示しています。以下に各ポイントについての洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– グラフには二つの異なる期間のデータがあり、左側の青いドットは主に過去のデータ、右側の緑色のドットは比較のための前年のデータと考えられます。
– 青いドットは過去のデータで、ほぼ一定の範囲に集中していますが、右側の緑色のデータはやや異なる範囲に分布しており、時間の経過に伴う変化を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青いドットにはいくつかの異常値が観察されます（黒い丸で表示）、これらは突発的な変動や予測外の事象を示している可能性があります。
– グラフには赤い「X」もあるため、予測値に対する異常値が把握可能です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いドットは実績データを示し、緑のドットは比較用の前年データを示します。
– 背景の灰色の領域は予測の不確実性範囲を示しており、予測の信頼性を視覚的に表現しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データ（青いドット）と前年データ（緑のドット）は、時間と共に変化するスコアの安定性や変動のパターンを比較するのに役立ちます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 青いドットの密度が高い部分は、スコアの集中を示しており、高度な公平性・公正さを維持していることを示唆します。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 人々はこのグラフから、電力分野における社会的公平性・公正さが全体的に安定しているが、特定の変動や異常事象も発生していると直感的に感じるでしょう。
– このようなデータは、政策決定者やビジネスリーダーが、社会的な公平性を向上させるための具体的な戦略を立てるのに役立つでしょう。異常値の分析を通じて、改善が必要な領域を特定することができると考えられます。
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:
以下は、提供されたグラフから得られる洞察です。
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**:
– グラフの初期のデータ（左端）は、比較的一定した高めのWEIスコアを示しています。
– 後半（右側）に向かっても、スコアは高いまま安定しているようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータにおいて、異常値がマークされていますが、全体のパターンに大きな影響を与えているようには見えません。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 青色は実績AI、緑色は前年（比較AI）を示し、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）が色分けで示されています。
– 異常値は黒の円で示されています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 実績（青色）と前年との比較（緑色）が図示されており、実績が前年と非常に近い範囲にあることが分かります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データの分布は、全体的に高スコアで均一に見え、予測と実績の間に大きな誤差は見られません。
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**:
– 現状維持が成功している一方で、大きな変動がないことは、安定した電力供給や持続可能な運用がなされている可能性があります。
– 持続可能性と自治性を維持し続けることは、信頼できる電力システムの運用という観点から、企業や社会にプラスの影響を与える可能性があります。
このグラフから、現状の電力システムが持続可能性と自治性を維持しつつ、安定的に運用されていることが示唆されます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 最初の約180日間（2025年）は、実績のスコアが比較的高く、安定しています。全体的に見ると、ほぼ横ばいの状態です。
– 後半の180日間（2026年）では、前年のデータと重なっており、スコアが再び高い値を示していますが、ややバラツキが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 前半で数値が0.6を下回る外れ値があることが観察されます。
– 予測における範囲外のポイントも目立ち、特に決定木回帰とランダムフォレスト回帰の予測線がそれぞれ異なるトレンドを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データ、緑の点は前年のデータです。この二つの色は、実際の値と予測値の履歴を明確に分けています。
– 紫とピンクの線は、異なる回帰方法による予測を示しており、斜めの角度はわずかに異なる予測結果を反映しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 前年のデータと実績データが比較的に一致しており、恒常的なパターンがあることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 基本的に、実績データと前年データは高い相関を持っていると考えられます。また、密度が高い領域が存在し、その周りに外れ値や予測範囲外のデータが分布しています。
6. **直感や社会への影響**
– このグラフから、人々は電力の安定供給が持続していると直感的に認識する可能性があります。しかし、外れ値や予測のバラツキが示された部分では、供給の不安定さが若干の懸念を引き起こすかもしれません。
– ビジネスや社会への影響としては、安定したスコアが持続されることで、人々や産業は信頼性の高い電力インフラを予測しやすくなり、長期的な計画が立案しやすくなると考えられます。
この分析は、視覚的な情報から得られる洞察に基づいており、さらなるデータ解析が可能であれば、より深い理解が得られるかもしれません。
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:
グラフを分析します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青）は、最初に高い値を示し、その後急激な下降傾向を示しています。
– 予測データ（緑）に関しては、全体的に安定したトレンドを持っています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月から8月の間に実績値に多数の異常値（黒丸）があります。
– 急激な下降が見られる箇所があり、特にある時期に急激なスコアの低下を起こしています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青の点は実績データを示し、実測値を反映しています。
– 緑の点は予測データを示し、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）によるものです。
– 異常値は予想外の結果を示し、特に注視が必要です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測の間には大きな差が見られ、実績値の急激な変動は予測には反映されていません。
– 予測データは横ばいを示しており、実績データの変動の影響を受けていない可能性が高いです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データ間に直接的な相関は見られません。
– 実績データの初期には、密集した高頻度の評価が見られます。
6. **直感的な理解とビジネス・社会への影響**:
– 実際のパフォーマンスが急激下降し、これに対して予測システムが正確に反応していないことは重要です。このギャップは、予測モデルの改善が必要であるという直感を与えるでしょう。
– ビジネスや社会の観点からは、特定の期間での急な下降が重大な問題を示唆しており、特に電力供給の不安定要素としてリスク管理が求められます。
このデータは、予測モデルの改善と、急激に変動する状況への対応策の強化を求める示唆をしています。
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:
ヒートマップの分析に基づき、以下の点を考慮しました：
1. **トレンド**:
– 一部の期間で、特定の時間帯（16-17時、23時）にわたり値が高いことが顕著です。
– 他の時間帯では、さまざまな色がランダムに配置され、一貫したトレンドが少ないように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月18日ごろ、19時の急激な高い値（黄色）が目立ち、この時間における活動が異常である可能性があります。
– 7月23日の夜には急激に低い値（濃い紫、黒）が出現し、異常な減少があると考えられます。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃淡は総合WEIスコアを示しており、明るい色ほど高スコア、暗い色ほど低スコアです。
– 各プロットは1時間ごとのデータを示しており、365日間の変動を視覚化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 特定の時間帯（主に夜）の活動が異常に高くなっていることがわかりますので、時間帯による傾向が存在します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 一部の時間帯は活動が集中している可能性があり、19時、23時に、特に高い値がしばしば発生しています。
6. **直感的な感じおよびビジネスや社会への影響**:
– 日中の変動が少なく、夜間に活動が集中しています。これは通常の作業時間外の活動が活発であることを示唆し、電力使用の効率化や夜間料金プランの変更などのビジネスインサイトに結びつく可能性があります。
– 異常な外れ値は電力供給や需要の問題、あるいはエネルギー管理の改善が必要な可能性を示唆します。
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:
こちらのヒートマップについて、分析と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 短い期間で一定の時間帯にまとまったパターンが見られます。午前中と夕方にスコアが高い傾向がありそうです。
– 特定の日付付近で周期的なパターンが存在しているようです。特に、7月上旬と下旬には色の変化が顕著です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日と7月23日には、他の日と比較して明らかに異なる色（スコア）があります。これらは急激な変化や特異なイベントの可能性を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色のグラデーションはスコアの高低を示しており、黄色や緑が高いスコアを、青や紫が低いスコアを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 同じ時間帯に複数の日付で似た色のパターンがあります。これは時間帯ごとのスコアの相関を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 同じ時間帯におけるパターンの繰り返しは、時間依存性や行動パターンの影響を示唆しています。午前と午後にスコアが高まる傾向があります。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 特定の時間帯に集中して高いスコアが観察されることは、電力消費が特定の行動やビジネスプロセスに依存していることを示しています。
– 高いスコアが特定の日に急増しているのは、特殊なイベントや特別な需要が原因として考えられ、需要管理やコスト最適化のための対策が必要です。
これらの視点は、電力需要の予測や管理、またはエネルギー効率の向上に関連する意思決定に役立ちます。
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:
以下は、提供されたヒートマップに基づく分析です。
1. **トレンド**
– ヒートマップは、時間帯ごとのスコアの変化を示しています。固定した周期性の存在は特に見られませんが、一部の時間帯に固有の変動パターンがあります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特定の時間と日において、極端な値または急激な変動が見られます。色が紫になる部分（極端に低い値）や黄色に近い部分（高い値）は、外れ値に該当します。
– 7月23日以降に急激な変動が見られる時間があります。
3. **各プロットや要素**
– 色の濃淡はスコアの高さを示しており、濃い緑から黄色が高い値を示し、青や紫は低い値を示しています。横軸は時間の経過（日付）を、縦軸は時間のスロット（時間帯）を表現しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各日毎に、特定の時間帯で色のパターンが見られます。例えば、午後や夜の時間帯により高いスコアが見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 日次の特定時間帯において、一定のスコア（色）が集中していることがあります。これは、特定の時間に需要が集中することを示唆している可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– このヒートマップからは、電力需要のピーク時間帯や特定のイベントに関連する消費パターンを直感的に把握できます。
– ビジネスにおいては、電力の供給計画や需要予測に役立ち、効率的な運用が可能になります。
– 社会的には、特定の日や時間帯における電力の高い需要が識別されることで、節電や負荷分散の必要性が認識されるでしょう。
これらの分析をもとに、効率的なエネルギー管理や政策の策定への貢献が期待されます。
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:
分析を行います。
1. **トレンド**:
– ヒートマップでは、特定のトレンドよりも関係性に焦点が当てられています。全体的には、個人および社会のWEI（ウェルビーイング指標）の相関が高いです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値としては、全体的に0.3程度の相関しかない項目があります（例: 個人WEIの「経済的余裕」）。
3. **各プロットや要素**:
– 赤色が濃い部分は高い相関を示し、青色は低い相関を指します。
– 「総合WEI」と「個人WEI平均」、および「社会WEI平均」は非常に高い相関が見られます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 全体的に個人と社会のWEIが強く関連しており、特に「心理的ストレス」と「個人自由度と自治」が密接に関連しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」と「個人WEI（心理的ストレス）」が強い相関を示しています。
– 各個別の指標間でも、特に個人間の指標同士、社会間の指標同士で高い相関が見られます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 多くの人が、「心理的ストレス」の管理が「全体的な幸福度」に影響を与えると感じるかもしれません。
– ビジネスや社会において、個人の自由とストレス管理の重要性、特に社会的支援から受ける影響が注目されるでしょう。
– 個人のウェルビーイングが社会のウェルビーイングと強く関連しているため、個人に焦点を当てた政策やプログラムが有効になる可能性があります。
この分析は、政策立案者や企業が個人や社会の福祉を向上させるための戦略を立てる際に役立つでしょう。
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:
以下はグラフから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– 各カテゴリーの中央値は比較的高く、安定しているように見えます。一部のカテゴリーでわずかな変動がありますが、全体的には特定の周期性や明確な上昇・下降のトレンドは観察されません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に「個人WEI（経済的余裕）」や「社会WEI（共生、多様性、自由の尊重）」で外れ値が見られます。これは、これらのカテゴリーで異常値が発生することがあることを示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 箱ひげ図のそれぞれのボックスは、四分位範囲（IQR）を表しており、線は中央値を示しています。これにより、データの集中傾向と分散がわかります。色の違いは各WEIタイプを識別するためのものです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各WEIタイプ間の直接的な時系列の関係性は示されていません。しかし、全体的な分布や外れ値から、個別のWEIが異なる影響を受けている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各カテゴリーの広がりや外れ値の位置から、それぞれのWEIスコアがビジネスや社会の様々な側面とどのように関連しているかを考察する必要があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このグラフから、人間は各WEIスコアの一般的な安定性と、一部のカテゴリーでの不規則な貢献を示唆する外れ値に注目するでしょう。これらのスコアは、電力業界において経済的および社会的要因がどのように作用しているかを理解するための手がかりを提供します。
– ビジネスへの影響としては、外れ値が多い分野では特別な対策が必要とされるかもしれません。例えば、「経済的余裕」などの分野での外れ値が多い場合、個別の経済状況に焦点を当てた施策が考えられます。
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。360日間のデータを用いた分析です。
1. **トレンド**
– グラフ全体には明確な上昇や下降のトレンドは見られません。
– データポイントが全体的に均等に散らばっており、周期的なパターンも特にありません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 明らかな外れ値は見られませんが、極端な位置にある点（第1主成分で-0.4付近や+0.3付近）は特に関心が向けられるかもしれません。
3. **各プロットや要素**
– データポイントが第1主成分と第2主成分の間で広く散らばっています。
– 第1主成分は0.79、そして第2主成分は0.06の寄与率を持ち、第1主成分がデータ全体に大きく影響していることを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– グラフは主成分分析の結果であり、特定の時系列データの時間的関係ではなく、データ間の分散と関係性を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは集中せず、特定の軸に沿って広がっているため、明確な相関関係は見受けられません。しかし、第1主成分がデータに対して大きく寄与しているため、第1主成分が重要な要素である可能性が高いです。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– この分析は、電力データの変動要因を理解するために有用です。主要な成分を特定することで、エネルギー消費や生産の改善に役立つ可能性があります。
– 第1主成分が多くの変動を説明しているため、この成分に関連する要因がビジネス上の意思決定に重要になる可能性があります。
これらの洞察は、エネルギー効率を向上させたり、特定の異常なパターンを監視するための基盤として活用されることが考えられます。
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。