📊 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2025年7月1日から8月2日までの期間で一貫したトレンドの増減は見られませんが、一部の期間において短期的な変動があります。特に期間の初め（7月初旬）においてはスコアが0.62付近から0.74程度まで増加する傾向が観測されましたが、その後は0.62から0.87の範囲で変動する様子が見られます。異常値が多い点からデータの安定性は低と考えられます。
#### 2. 異常値の検出
– **異常値**は多くの日付で検出されました。特に異常値が発生した範囲は総合WEIスコアに0.59から0.87まで幅があり、並外れた社会的・個人的な要因が影響している可能性があります。データの背後にある要因としては、一時的な経済変動（例：電力価格の大幅な変動）、社会政策の変更、突発的な健康危機（例：疫病の流行）などが考えられます。
#### 3. 季節性・トレンド・残差の観察
– **STL分解に基づく分析**では、季節的パターンよりも一時的な変動や外部ショックが強調されており、残差が多い部分においては特定の短期的なイベントが考えられます。長期的なトレンドとしては、特に大幅な上昇下降の傾向は観測されません。
#### 4. 項目間の相関
– 各詳細項目間の**相関**に関しては、特に「経済的余裕」と「社会基盤・教育機会」に強い相関が見られる可能性があります。これら2つの要素が他の項目よりも総合WEIに対する寄与が大きい可能性が示唆されます。
#### 5. データ分布の解析
– **箱ひげ図**による分析では、一部の日付で外れ値が存在することが確認されました。中央値や四分位範囲内のデータの分布はそれほど偏りがなく、通常の変動範囲内である様子が伺えます。
#### 6. 主要な構成要素 (PCA)の分析
– **PCA分析**での主要構成要素の寄与率としては、PC1が0.78と強い影響力を持っており、PC2は0.06とかなり低い寄与を示しています。これにより、PC1に該当する要因が総合WEIに対して圧倒的な影響を及ぼしていることがわかります。PC1はおそらく経済面や社会の持続可能性に関連する要素と見られます。
### 総括的洞察
今回のデータ分析では、全体的なスコアが大きな範囲内で変動し、特に経済的余裕が指標の変動を大きく左右していることが示されました。特定の時点で見られる異常値は政策変更、経済ショック、社会的イベントなどが起因している可能性があります。この点を考慮し、将来的な対応策を立案する上でこれらの動向を慎重にモニタリング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:
このグラフを分析すると、以下の点が見て取れます。
1. **トレンド**
– 実績値（青色）は、2025年7月から9月まで横ばいで推移しています。その後、データはグラフの右側で予測値に切り替わり、緑色の散布が見られます。全体的に見ると、一時的な停滞の後、大きな変動が予測されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年7月から9月の期間内に異常値として認識されている点がいくつかあります（黒色の〇）。これらは通常の範囲を逸脱しており、特異なイベントやデータの異常が考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色の点は実績データを示し、緑色の点は前年の（比較AI）データを示しています。
– 灰色の範囲は予測データ（xAI/3σ）を囲んでおり、予測の不確かさの幅を示しているようです。
– 紫、薄紫、ピンクのラインは異なる予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）のモデルによる予測範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データは一定の区間で横ばいであったのに対し、予測データには変動が予想されています。複数のモデルによる予測が行われていることから、未来の動きに関してかなりの不確実性が伴っていることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値の期間と比較AIの期間は大きく離れていますが、グラフの右側で予測が緑色で分散して強調されています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 横ばいの実績と予測の不確かさは、電力供給の安定性における懸念を示している可能性があります。この不安定さは、予測技術の改善や市場の変化を示唆しているかもしれません。ビジネス上、予測の精度向上やリスク管理が重要となるでしょう。
全体として、安定した時期の後に変動が予想されるという状況が、電力カテゴリにおける市場予測の難しさや外部変動要因の影響を強調しています。
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:
1. **トレンド**:
– グラフは二つの主要な時期に分かれています。最初の期間（2025年7月〜9月）は実績値（青色）が主に観測され、それ以降の期間（2026年6月以降）では前年比較（緑色）となります。最初の時期はほぼ横ばいで一定の範囲内に収まっているようです。後半のデータでは、若干の上昇傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最初の期間にいくつかの異常値が観測されており（黒い輪郭）、予測モデルによる予測値（ピンク、紫）から外れるプロットもあります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色のプロットは実績値を示しており、黒い輪郭は異常値を示しています。
– 緑色のプロットは前年との比較を表し、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）の結果が色分けされています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異常値がいくつか存在するものの、全体として実績値と前年比較が別の時期に観測されており、直接の比較は難しいです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値の分布はかなり狭く、平均的に高いWEIスコアが得られています。前年比較ではやや低いスコアが観測されていますが、分布が広がっています。
6. **直感的に感じることやビジネスへの影響**:
– 実績値がある一定期間以降観測されていないことから、データ収集方法や 活用方法に変化があった可能性があります。
– 異常値と予測値の乖離は、モデルの精度向上やデータの見直しが必要であることを示唆しています。
– ビジネス面では、安定して高いWEIを維持することの重要性を強調しており、今後のデータ収集と分析が成功への鍵となるでしょう。
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:
このグラフを分析します。
1. **トレンド**:
– 初期の約3ヶ月間は、WEIスコアが緩やかに下降しています。その後、時間が空いて右に移動し、別の期間でグラフが再び始まりますが、今度はWEIスコアが高く密集していることが特徴的です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青色の円で示される実績データのいくつかは、外れ値として大きめの円（異常値）で強調されており、初期段階で観測されています。
3. **各プロットや要素**:
– 実績データ（青い円）と昨年のデータ（緑の円）はそれぞれ異なる期間に密集しており、異常値が重なっています。
– 異常値が強調された時間帯は、通常の変動範囲を超え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**:
– 初期の部分と後半部分のデータセットは直接的な連（れん）続性がないように見えますが、異なる期間でそれぞれの特性を持ちます。
– 実績と昨年比較の間に、多少の時間のギャップがあります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと昨年第の段階で、強い相関は観察されませんでしたが、密集した分布があります。
– 異常値は、実際の運用データにおける重要な変化を示唆します。
6. **直感的な感想と影響**:
– 見たところ時系列データはかなり別々に分かれて表示されており、年をまたいでの変動が著しいです。
– 組織や社会において、これは通常運用とは異なる要因が初期の期間に影響していた可能性があり、特に異常値として示された部分への注意が必要です。
– 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）は、今後の動向を予想する上で、まだ不確定要素が多いことを示唆します。
ビジネスや社会における影響としては、これらの異常値に対応するための計画や、後半部分の動向を読み解くための戦略が必要です。
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
1. **トレンド**
– `WEIスコア`の実績（青色）は、2025年7月から9月の間に評価されており、スコアが安定しているように見えます。
– 予測データ（紫色、ピンク色）は、緩やかに増加傾向を示しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値として黒色でマークされた異常値がいくつか見られ、これが全体のトレンドを変える要因とはなっていません。
3. **各プロットや要素**
– 青色の実績点と比較して、予測AIデータ（緑の点）は別の期間をカバーしており、特定の時間を掛けて分析が行われていることがわかります。
– 紫色とピンク色の予測線もあり、複数の予測手法が併用されていることが示唆されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる期間のデータが視覚化され、過去の実績と未来の予測が比較されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは比較的高いスコア領域で安定していますが、今後の予測は少しばらつきが示され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**
– 人々はこのグラフから、過去の実績が安定している一方で、将来の経済的余裕が増える可能性があることを感じ取るかもしれません。
– これにより、電力消費や節約に関する戦略が練られるかもしれません。特に、余裕が増加する見込みが具体化すれば、効率的なエネルギー管理や投資が促進される可能性があります。
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:
## グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフは2つの時系列データセットに分けられています。最初のデータセット（青色）は2025年7月から2025年10月まで、2つ目のデータセット（緑色）は2026年7月から始まっています。
– 青色のデータセットは比較的一定で、期間の終わりにわずかに減少しています。
– 緑色のデータセットには明確な上昇または下降トレンドはありませんが、以前のデータセットと比較して高いスコアで推移しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青色のデータセットにはいくつかの外れ値が観察されます。特にスコアが0.8を超える場合が外れ値として目立ちます。
– 緑色のデータセットには外れ値はほとんど見られません。
3. **各プロットや要素**
– 青色は「実績」、緑色は「前年（比較AI）」のデータを示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示し、予測は4つの異なる回帰モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）で表現されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 二つの時系列データが見られますが、同時に比較されているわけではなく、異なる時期におけるWEIスコアの推移を示しています。
– 2025年度の実績と2026年度の予測との間の具体的な比較は困難です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データセット間の相関関係は視覚的には確認できず、個別の時期におけるデータの分布が中心です。
– 青色は密集し、緑色はやや分散したパターンを示しています。
6. **直感的な感じとビジネス・社会への影響**
– データは個人の健康状態（WEI）を表しているため、健康管理や予防医療の分野で活用可能です。
– 一定の健康状態（例：スコア約0.7）の維持が見られるが、一部の外れ値やスコアの減少は、特定の介入や調整が必要である可能性を示唆しています。
– 健康トレンドの把握や将来のインフォームドな健康計画に有用です。
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:
## 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– グラフは360日間にわたるWEIスコアの時系列データを示しています。初期には「実績（実績AI）」が集中し、安定した値を示していますが、その後の予測（色分けされた回帰モデル）では、幅広いバリエーションが見られます。周期性は特に見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の「実績」の中には平均から外れた異常値が存在します。異常値は黒い円で囲まれています。
– 後半のデータ（2026年以降）では、「予測」データに比較的広範囲の分布があり、変動が大きいことが示されています。
3. **各プロットや要素の意味**
– **青のプロット**: 実績値を示しており、評価時点の実際のデータを意味します。
– **緑のプロット**: 予測データで、複数の回帰モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による未来の値の予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値と各予測モデルとの間には明確な相関関係は見られませんが、予測モデルが示唆する広がりを見ると、将来の不確実性を考慮に入れた結果と考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値は特に初期に集中していますが、予測データはかなりの変動を示し、スコアの不確実性があることを示唆しています。
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**
– WEI（心理的ストレス）のスコアが予測により幅広く、変動が大きいことは、将来のストレスレベルに対する見通しが不透明であることを示しています。これは電力業界のビジネス戦略や労働力計画にストレス管理やメンタルヘルスサポートの必要性を反映する可能性があります。
– また、ストレスの高まりが生産性に影響を及ぼす可能性があるため、企業や組織にとっては早期の対策が求められると言えるでしょう。
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:
1. **トレンド**:
– グラフ全体で捉えると、大きく分けて2つのフェーズに分かれています。初期の実績データ（青のプロット）は、期間の初めに集中しており、一定の範囲内で変動しています。後半の想定（緑のプロット）は、実績値とは異なるが比較的上昇傾向が見られます。時系列的に予測値は後の方で示されており、過去の実績と比較してデータが分離しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値が異常値として黒い円で示されており、ほとんどの実績値はこの範囲内ですが、いくつかのデータポイントは外れ値として識別されています。
– 実績データは一部の場所で密集している点があり、その間に急激な変動は見られません。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青いプロットが実績データを示し、緑のプロットが予測データとして示されています。
– グレーの領域は、予測の不確かさの範囲で、特に決定木やランダムフォレスト回帰がこの範囲を考慮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**:
– 初期の実績データとその後の予測データは、視覚的に分けられており、直接の相関は見られません。これは、モデルによる過去のデータに基づいた予測の可能性を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは特定の数値帯に集中しており、予測データはより広範囲に分布しています。これは、モデルの学習結果による一般化が示されている可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間がこのグラフを見て直感的に感じるのは、初期データと予測の乖離です。この差異はモデルの予測精度や未来への期待を表している可能性があります。
– ビジネスや社会においては、予測が実績と大きく異なる場合、将来的な計画や意思決定に不確実性をもたらす可能性があります。特に電力部門では、予測の精度が需給計画に直結するため、正確なアナリシスが重要です。
以上がこのグラフから得られる洞察です。電力の自由度と自治に関連する指標であり、予測が今後の意思決定に影響を与える重要な要素となります。
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:
## グラフの分析と洞察
### 1. トレンド
– **実績データ（青色）**は、7月から急激に増加し、その後、変動しながらも高い水準を維持しています。
– **前年データ（緑色）**も同様のトレンドを示していますが、変動範囲が異なります。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **異常値**は黒い円で示されており、初期の期間に集中して見られます。これはシステムの不調またはデータ収集の誤りを示している可能性があります。
– 重大な急激な変動はないが、異常値が観測されている時点で急激な変動があった可能性があります。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **実績（青色）**と**予測（赤色のバツ印）**は、実際の数値と予測値の比較を示しています。
– **異常値（黒円）**は、他のデータと比べて大きく外れた値を示しています。
– **予測の不確かさ範囲（灰色領域）**は、予測の信頼区間を示しています。
### 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、非常に類似したパターンを示しており、過去のパフォーマンスを反映している可能性があります。
– **予測データ**は、実績データよりやや低めのスコアが予測されています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績データと前年データには強い相関が見られます。
– 予測データは、実績データと若干のズレが見られるものの、おおむね類似した傾向を保っています。
### 6. 人間の直感とビジネス・社会への影響
– **直感的に**、データが標準的な範囲に収まっており、前年のデータと一致していることから、電力に関する社会的公平性が安定していると感じられます。
– **ビジネスへの影響**として、予測と実績が一致しているため、このモデルは信頼性が高く、将来的な計画策定に役立つと考えられます。
– **社会への影響**では、異常値が示す潜在的な問題を見つけ出し、これを修正することで、公平性の更なる向上が期待できます。
このグラフは、過去のデータと予測を詳細に比較し、電力分野での公平性を評価するための重要なツールとなります。
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:
グラフを分析すると、以下の洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– **2025年7月～12月**: WEIスコアは比較的一定で、安定しています。大多数のデータポイントは0.8以上に位置しています。
– **2026年1月～7月**: データの分布が右にシフトし、スコアが増加していることが見て取れます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年の初期には、WEIスコアが0.8付近で密集していますが、いくつかの異常値（異常信号）が見られます。
– 特段の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 (青の点)**: データは比較的一定しています。
– **予測 (赤の×)**: 予測がいくつかの異なる回帰モデルによるもの（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）で示されています。
– **異常値 (黒の丸)**: 実績の中にいくつかの異常が含まれていることを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績は予測と比較され、異常値によって強調されています。
– 異なる予測モデル間でわずかな違いがありますが、全体としては同方向に動いています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測の間に一定の相関がありそうです。
– WEIスコアの分布は、後半期に向かってより高い値に移行しているように見えます。
6. **直感的な洞察、ビジネスや社会への影響**:
– WEIスコアは持続可能性と自治性を表しており、改善が徐々に進んでいる可能性があります。このことは、電力分野での持続可能性の向上や技術的な進歩を意味しているかもしれません。
– 異常値が存在するものの、その大部分は基準範囲に収まっているため、全体の信頼性が高いことを示唆しています。
– ビジネス面では、WEIスコアの上昇が持続可能性投資の成功を示し、社会的な関心を引く可能性があります。
全体として、このグラフは持続可能性と自治性の向上を反映しており、電力業界におけるポジティブな動きを示しています。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– グラフの初期には、青色の実績データが0.6から1.0の範囲で密集しており、一定の範囲内で変動しています。特に明確な上昇・下降トレンドは見られません。
– 緑色の前年データは、やや上昇傾向にあるように見受けられます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部に黒い輪で囲まれた青色のプロットがあり、これは異常値を示しています。この区間での実績値は他に比べて特異です。
3. **プロットや要素の意味**
– 青色のプロットは実績データであり、現在の社会WEIスコアを示しています。
– 緑色のプロットは前年のデータで、それとの比較を可能にしています。
– 紫の線は予測を示しており、異なる回帰モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）による評価を比較できます。
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を比較すると、過去1年間にWEIスコアが一定の範囲内で維持されていることがわかります。
– 予測モデルが提供する将来的な傾向についての補助的な情報も利用可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 青と緑のプロット間の距離が示すように、今年と前年のデータ間に有意な相関は見られません。どちらも特定の範囲に収束しています。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**
– WEIスコアが安定して特定範囲内にあることは、電力に関する社会的基盤と教育機会が比較的安定している可能性を示唆しています。
– 異常値の存在は、特定の条件下でのリスクや問題を示しているかもしれないため、詳しい調査が必要です。
– 予測モデルを活用することで、将来的なトレンドの変化を事前に察知し、適切な対策を講じることが可能です。これにより、社会政策の計画や電力インフラの最適化に役立ちます。
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:
1. **トレンド**:
– グラフは2つの異なる時期に分かれています。最初の時期（2025-07-01〜2025-09-01）は実績データで示されており、WEIスコアは0.4から0.8までの範囲で分布しています。
– 次の時期（2026-07-01以降）は緑色のプロットで、昨年と比較したデータを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最初の時期には、特定の日に異常値が示されています。
– 予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の線が過去データに対して描かれていますが、急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素**:
– 青いプロットは実績で、緑のプロットは前年と比較したデータ。
– 異常値は黒で囲まれており、重要なイベントや異常を示しています。
4. **データの関係性**:
– 実績と予測の関係が色分けで明示されていますが、直接の比較は困難です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 最初の時期のデータは広く分散しており、安定性が低いことがわかります。
– 2つ目の時期のデータはより狭い範囲に集まっており、相対的な安定性が示唆されています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人々は最初の時期の変動の多さから不安定性を感じるかもしれません。
– ビジネスや社会において、このようなスコアの変動はエネルギー政策や供給の信頼性に影響を及ぼす可能性があります。
– 予測は、今後の安定性を示すものであれば信頼感を高める要素になるでしょう。
このグラフを通じて、エネルギーに関する政策や社会的な取り組みがどのように進化しているのかを視覚的に把握することができます。特に異常値の観察は、改善の余地を探る重要な手がかりとなりえるでしょう。
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、提供された電力カテゴリの総合WEIスコア時系列ヒートマップの分析と洞察を述べます。
1. **トレンド**:
– ヒートマップにおける色の分布を観察すると、特定の時間帯に継続して高スコア（緑や黄色）が見られます。特に7月初旬から中旬にかけて、午前と午後の一部の時間帯に高いスコアが集中しています。
– 7月下旬には、スコアが低下している（青～紫色）のが確認されます。これが下降トレンドを示している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月下旬から8月初旬にかけて、スコアの急激な変動が見られます。特に7月22日から7月25日までに、色の変化が顕著で、これは外れ値や急激な変動を示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色がスコアの大きさを示しており、黄色が高く、青から紫にかけて低くなっています。時間軸に沿った色の変化によって、特定の時間帯が特に重要であることが示唆されます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯ごとのスコアの変動は、日ごとの変動と関連している可能性があります。同じ時間帯で日を跨いでスコアが似通っている場合、一定のパターンがあると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 日中の特定の時間帯（例えば、午前7時から8時、および午後16時から17時）にスコアが一貫して高いことから、これらの時間帯に何らかの要因が影響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**:
– 高スコアが集中する時間帯はエネルギーの需要や供給が高まる時期であると考えられ、電力の効率的な利用が求められる可能性があります。
– 下旬の急激な変動は、予期しない需要の変化やシステムのトラブルを示している可能性があり、リスク管理や備えが必要です。
全体として、このヒートマップは電力消費のパターンを視覚化しており、効率的なエネルギー管理のための貴重な情報を提供しています。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– グラフは、時間帯と日付によって色が変化するヒートマップです。色の変化は、特定の時間帯でのスコアが異なることを示しています。
– 日付が進むにつれて、午後から夜間にかけて色が平均して明るく変化している部分があり、一日の特定の時間帯で平均スコアが上がる傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日午後7時の急激な色の変化（濃い青から黄色への変化）は特異なイベントや要因があった可能性があります。
– 7月22日から24日にかけて、同じ時間帯で色が急激に濃く（紫に）変化している部分も目立ちます。これは短期間の大きな変動を示唆しているかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色のグラデーションは、WEI平均スコアを意味しています。スコアが高いほど明るい黄色で表示され、低いほど濃い青から紫で表示されます。
– ヒートマップの密集具合も、時間帯による使用傾向を示していると考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 同じ期間中の異なる時間帯でのスコアの差異が見られます。同じ日でも、時間によってスコアが大きく変わります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯（特に午後から夕方）で最も色の変化が多く、これらの時間が最もエネルギー使用量が変動する時期である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**:
– 夕方から夜間にかけてスコアが上がる傾向は、家庭や産業での電力使用がピークを迎える時間帯と一致している可能性が高いです。
– 外れ値の出現は異常な電力消費や急激な需要の変化を示しており、エネルギーマネジメントにとって重要な指標となるでしょう。
– 社会的には、消費電力量のピーク時を把握し、電力供給の調整やエネルギー効率改善のための施策を行うのに役立つ可能性があります。
このヒートマップからは、時間帯ごとの電力消費の動向を詳細に把握することで、電力の効率的な利用や未来の供給計画策定に役立てられるでしょう。
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:
1. **トレンド**:
– 時系列データの全体的なトレンドは見にくいが、特定の日付と時間帯に集中した濃淡の変化が見られる。
– 一部の時間帯での周期的なパターンがある可能性がある。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年7月22日と7月25日に急激な変動が見られ、特定の時間帯（17-23時）で突然値が下がっている。
– これらは系統的に異常な時期を示している可能性がある。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡が異なるスコアを表しており、黄色が高スコア、紫色や青が低スコアを示している。
– 時間帯ごとのスコアの変化が、特定のトレンドやイベントに関連している可能性がある。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 同じ時間帯での変化や、異なる時間帯との関連が見受けられるが、詳細な相関性についてはさらなる分析が必要。
– 特定の時間帯が他と比較して安定しているか否かに注目する価値がある。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 日中（8時から19時）にかけて比較的高いスコアが観測されているが、例外的な低スコアも目立つ。
– 特定のパターンを見つけ出すには、これらのスコアをクロス分析するとさらなる洞察が得られるかもしれない。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 高低スコアの分布は、電力需要や供給に影響を与える可能性がある。
– 時期や時間における急激な変動は、計画外の需給調整や対策を必要とする場合がある。
– ビジネスや社会において、電力の安定供給は重要であり、ヒートマップは予見的なツールとして役立つ可能性がある。
これらの洞察を基に、電力供給の改善やリソースの最適化に向けた次のステップを検討する価値があるでしょう。
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:
以下は、提供された相関ヒートマップに基づく分析と洞察です。
1. **トレンド**:
– ヒートマップ自体は時系列データではありませんが、この360日間のデータから計算された相関関係は、変わらない基盤的な関係性を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップでは外れ値や急激な変動は直接的には示されませんが、特定のパラメータ間で著しく低い相関が示された場合、それが目立つ値として解釈されることがあります。
3. **プロットや要素の意味**:
– 各セルの色は相関係数を示し、赤に近いほど高い正の相関（1に近い）、青に近いほど負の相関（-1に近い）を示します。
– たとえば、「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」と「総合WEI」は0.92と非常に高い相関があります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 相関ヒートマップから、複数の要素がどの程度影響し合っているかを見出せます。「個人WEI（心理的ストレス）」と「個人WEI（自由度と自治）」は0.80とかなり強い正の相関があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 多くの要素間で高い正の相関があり、特に「総合WEI」と他のWEI項目が全体的に正の高い相関を示しています。これは、総合的なウェルビーイングが各個別要因と密接に関連していることを示しています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 高い相関が示すのは、ある要因の改善が他の要因にも良い影響を及ぼす可能性を示唆しています。特に「共生・多様性・自由の保障」と「総合WEI」の高い相関は、多様性や自由を重視する政策がウェルビーイング全体を向上させる潜在力があることを示しています。
– ビジネスでは、例えば「心理的ストレス」の低減が他の個人WEIに及ぼす影響を重視した戦略が有効かもしれません。
全体として、このヒートマップは電力カテゴリにおけるウェルビーイングの多面的要素間の相互関係を深く理解するための貴重な情報を提供しています。
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:
1. **トレンド**
– 全体として、WEIスコアに大きな上昇や下降のトレンドは見られません。このグラフは個別のカテゴリのスコア分布を示しており、時間に伴う変化ではなく、カテゴリ間の比較に焦点が当てられています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「個人WEI（経済充実度）」や「個人WEI（心理的ストレス）」などで外れ値が観察されます。これらの外れ値は特定の事象や異常があった可能性を示唆します。
3. **各プロットや要素**
– 各箱ひげ図はそれぞれ異なるWEIタイプのスコア分布を示しています。箱の高さはスコアの四分位範囲（IQR）を示し、ホイッカは非外れ範囲、点は外れ値を表します。
– 各箱の色合いは、カテゴリの識別を助けるためのビジュアルな手がかりです。
4. **関係性**
– 各WEIタイプは独立しているため、直接の時系列データではありませんが、同じカテゴリ内の類似性や差異が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「個人WEI（積極的活力）」と「個人WEI（持続可能性と自給自足）」は、中央値が他のカテゴリより高い傾向があります。
– 「社会WEI（生態系整備・教育機会）」や「社会WEI（共生・多様性・自由の尊重）」が比較的広いIQRを持ち、変動が大きいことを示しています。
6. **直感的な感想と影響**
– この分布から、守られるべき重要な評価や課題が見えてきます。例えば、外れ値の多い「個人WEI（心理的ストレス）」はストレス管理を強化する必要性を示唆します。
– 各カテゴリのスコアの違いは、企業や政府がリソースを効率的に配分する際の指針として価値があります。社会的課題やエネルギー政策を策定するための有益な情報が得られ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）による散布図であり、電力カテゴリのデータを360日間にわたって分析したものです。以下に視覚的特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– データの全体的な分布に特定の方向性は見られません。特定のトレンドよりも、データの広がりと分布を示しているようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左下と右上に外れたデータポイントがいくつか見られます。これらは他のデータポイントから大きく離れており、異常値や特異点として識別される可能性があります。
– 他の部分では比較的均一に広がっています。
3. **各プロットや要素**:
– プロットは各データポイントを表しており、第一主成分と第二主成分の値に基づいて配置されています。
– 第一主成分（寄与率: 0.78）がデータの大部分の分散を説明し、主要な変動要因となっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– グラフ自体は時系列というより、データの主成分間の関係性を示しています。直接の時系列的関係は示されていませんが、全体の変動が主成分にどの程度影響しているかを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第一主成分におけるデータの広がりが大きく、第二主成分に沿った分散は比較的小さくなっています。このことから、データの変動はほぼ第一主成分で説明されることが分かります。
6. **直感的な印象とビジネス・社会への影響**:
– データが均等に広がっていることから、電力カテゴリにおける主要なバリエーションが第一主成分に表れていると考えられます。
– 外れ値を特定することで、異常な変動がどのような原因によるのかを分析すると、電力供給や需要の特異なパターンを見つける手がかりになる可能性があります。
– ビジネスにおいては、これらの外れたデータポイントの背景を調査することで、リスク管理や予測精度の向上に寄与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。
