📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データ分析
#### 時系列推移
データは2つの日付で収集されたものであり、非常に限定的な範囲ですが、いくつかの重要な傾向を示しています。
– **総合WEI**と**個人WEI平均**、および**社会WEI平均**の全体的なトレンドを見ると、これらの指標はどれも若干の上昇を示しています。特に、社会WEI平均が0.625から0.74へと大きく上昇しています。
– 経済的余裕、自由度と自治、社会基盤・教育機会、共生・多様性・自由の保障に関しても増加が観察され、特に社会基盤・教育機会は0.6から0.8という大幅な上昇を示しています。
– 反対に**健康状態**はわずかに減少していますが、他の項目が上昇しているため全体スコアには大きな変化をもたらしていません。
#### 異常値
提供されたデータセットには異常値は検出されていません。しかし、特定の日付における急激なスコアの変動には注目すべき点があり、その背景として社会的または政策上の要因が考慮されます。
#### 季節性・トレンド・残差
本データは限定されており、季節性や残差を検出するには長期的なデータが必要です。ただし、観測された短期的な上昇は改善への取り組みが反映された結果である可能性があります。特に社会基盤や持続可能性の向上は政策や社会の取り組みが大きく影響していると考えられます。
#### 項目間の相関
データが限定的であるため相関ヒートマップの具体性は制限されています。しかし、一般的に近しいスコアを示す項目（たとえば、個人WEI平均と総合WEI）は高い相関が予想されます。また、社会基盤の向上がその他の社会WEI項目においてもポジティブな効果をもたらしていることが示唆されます。これらは協力的な施策または共同の社会的努力の成果の反映かもしれません。
#### データ分布
提供されたデータが箱ひげ図を構成するには不十分です。しかし、各スコアが狭い範囲に分布していることから、極端な外れ値やばらつきは限定的であり、一貫した改善を示しています。
#### 主要な構成要素 (PCA)
PCA分析により、主要な構成要素の寄与率がPC1: 1.00であることから、全データを単一の方向に投影することができる非常に統一された変動パターンが存在することが示されています。これは、おそらく全体的な社会改善や特定の政策の導入によってもたらされた一貫した効果を反映しています。
### 結論
30日間のデータという限られた範囲ではあるものの、WEIの上昇は個人及び社会の両面での改善努力が反映された可能性があります。特に、社会基盤や持続可能性の向上は顕著です。このような変化は、政策の変更、社会的運動、経済的繁栄、またはそれらが複合した結果で説明される可能性があります。しかし、長期的なデータを持つことがさらなる洞察を得るために不可欠です。
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**
– このグラフでは、期間全体で非常に安定した水平方向のトレンドが見えます。WEIスコアは一定値を保持しており、上昇や下降の兆候はありません。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかの初期データポイント（青いプロット）が、WEIスコアのベースラインからの多少の分散を示しています。しかし、全体として、大きな外れ値や急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の示す意味**
– 青いプロットは「実績（実績AI）」を示し、非常に安定しています。
– 紫色の線は「予測（ランダムフォレスト回帰）」で、データ全体の予測を表し、実際の実績とほぼ一致しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 現在表示されているのは「実績（実績AI）」と「予測（ランダムフォレスト回帰）」のみですが、両者は非常によく一致しており、予測モデルが実績データを適切にキャプチャしていると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測データの間には強い正の相関があると考えられます。予測範囲内でデータが分布しており、安定性が示されています。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**
– WEIスコアが安定していることは、電力カテゴリにおいて現状維持が続いていることを示唆しています。予測モデルが実測と良く一致しているため、今後も大きな変動がないと仮定できます。ビジネスにおいては、安定した環境が続いているため、リスクとしての考慮は少なくて済むでしょう。しかし同時に、成長の機会が限定されているとも言えます。
この安定が意味するところとして、電力供給の信頼性や需要の変化が少なく、予測可能な状況が続いていると予測されます。このことは、長期的な計画や投資策定において重要な要素となります。
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:
グラフの分析を以下に示します：
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は初期の数日間にしかプロットがなく、後半はデータがありません。
– ランダムフォレスト回帰の予測（ピンクの線）は一定の水平線を示しています。このことは、モデルが30日間の間にWEIスコアに変化がないと予測していることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データには数日分のプロットがあるだけで、それ以降のデータが欠落しています。この不完全なデータが外れ値として扱われる可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績のデータを示し、これが現実の測定データです。
– ランダムフォレスト回帰（ピンクの線）は未来の日付に対する予測を示していますが、変動は予測されておらず一貫しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 他の予測モデル（線形回帰、決定木回帰など）は表示されていないため、ランダムフォレスト回帰のみが示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの不確かさ範囲（グレー）は非常に狭く、初期のデータポイントがどれだけ一貫していたかを示しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– ビジネス面では、予測が横ばいであることから、予測期間内に大きな変動がないと見込まれており、安定した電力供給が予想されると解釈できます。
– しかし、実績データが途中で途切れていることは、システムのデータ不足や測定の欠落が存在する可能性を示しており、これを補う必要があるかもしれません。
実績データの欠損を補完し、他の予測モデルの出力も確認することで、より信頼性のある分析が可能となるでしょう。
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:
1. **トレンド**:
– 実績のプロットは2つのみで、最初は0.7から始まり、その後0.6に下がっています。その後、他のプロットがないためトレンドを識別するのは難しいですが、観測された範囲ではわずかな下降が見られます。
– ランダムフォレスト回帰による予測は横ばいで一定値を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 現状のプロットからは外れ値や急激な変動は見受けられませんが、データポイント自体が少ないため、さらなる観測が必要です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績値を示しています。
– ランダムフォレスト回帰の予測は紫色の線で表され、現時点では安定しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測において、現時点では共通する明らかな変動パターンは見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値と予測値に関する相関を判断するには、データポイントが不足しています。予測は横ばいに見えるため、現段階での実績とは独立している可能性があります。
6. **直感的な洞察と社会的影響**:
– 現時点での予測が横ばいであることは、市場が比較的安定しているとみることもできます。実績値の変動が限られているため、今後のデータ収集が重要です。
– ビジネスや社会において、電力カテゴリの市場が安定していることは計画的な運営や予算編成に寄与しますが、観測期間が限られているため、さらなるデータの追跡が望ましいです。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は期間の初めにのみ表示されており、残りの期間は予測データ（予測AIや予測の不確かさ範囲）が示されています。
– 予測データ自体は横ばいになっており、特に変化は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データは高めのWEIスコアを示していますが、この期間の半ば以降に予測されているデータと比べると多少の変動があります。
– 外れ値や急激な変動は特に見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点: 実績データ
– 単一の紫の線: ランダムフォレストによる予測。これが他の予測値とどのような違いを示しているのかはグラフ上では明示されていません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測データの関係が比較されています。ランダムフォレストによる予測は一定であり、他のモデルと重なっている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは少なくとも期間の初めの段階ではある程度高いスコアを保っていることがわかります。この期間全体での分布というよりは、上部に偏っています。
6. **人間の直感やビジネス・社会への影響の洞察**:
– 実績データから比較的余裕があると読み取れる一方で、予測データが実際に横ばいで維持されるかが不明であり、不安要因があるかもしれません。
– 経済的余裕に関して、継続的な安定が期待できますが、予測が現実の市場や個人の行動にどの程度合致するかを確認する必要があります。
– 社会経済的には安定した状況であるとしても、予測が現実に追いつかない場合、不意の変動が影響を与える可能性があります。
全体として、安定した予測が示され、特に大きな変動は期待されていませんが、実績値の変動の観察が重要です。
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:
このグラフは、電力カテゴリの個人WEI（健康状態）を示す時系列散布図です。以下に示す点について分析します。
1. **トレンド**:
– 実績AIのプロットは初期の数日間にしか表示されていません。
– 予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）はほぼ一定の値を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 数日のデータのみが表示されており、明確な外れ値や急激な変動は観察されません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点: 実績データ
– ピンクと他の線: 予測モデルのデータ（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）
– 灰色の範囲: 予測の不確かさ範囲
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測モデルの出力が視覚的に重なり合っており、それぞれの予測がほぼ同様の動きを示していることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測が表示された部分での直接的な相関は判断し難いですが、予測は全体的に安定した数値を示しています。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– 初期データのみで予測自体が多く示されており、実績が不足している可能性があります。
– データの安定性は示されていますが、健康状態の補足データがあればさらに詳細に分析できるでしょう。
– モデルの選択により、運用上の適応や変動をより正確に予測できる可能性があります。
– 社会的には、電力関連の健康データを正確に予測することが重要であり、さらに多くのデータを集めることが推奨されます。
全体として、継続的なデータ収集と分析が、個人の健康状態の予測をより正確にする鍵となります。
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:
グラフの分析結果を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 実績データが初期に1点表示されており、それ以降はデータがありません。
– 予測（ランダムフォレスト回帰）は30日間変化がない一定の水平線を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の実績データ以外には外れ値や急激な変動は見られません。
3. **プロットや要素の意味**:
– 実績（実績AI）は青の点で示されていますが、2025年7月1日以外のデータはありません。
– 予測（ランダムフォレスト回帰）は紫色で、一定値を保持しています。その他の予測手法（線形回帰、決定木回帰）は表示されていません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数の予測手法が存在しますが、表示はランダムフォレスト回帰のみで、それが横ばいであるため、期間内での相関関係は特に分析できません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 分布や相関を検討するのに十分なデータがありません。予測値は一定で、変動は見られません。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 視覚的にグラフは非常に平坦で、ストレスレベルに大きな変動がないと判断されます。
– 現時点ではストレス管理に問題がないようですが、データの欠如は、情報の信頼性や意思決定への影響を検討する必要があるかもしれません。
– 特に電力カテゴリにおいて、心理的ストレスの安定化が電力需要の変動を抑えるなどの影響を与える可能性があります。
このグラフは、ストレスレベルが予測期間中に安定していると示していますが、データの不完全性を考慮しつつ、さらなるデータ収集と分析が求められます。
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、グラフの分析と洞察を示します。
1. **トレンド**
– 実績データ（青のプロット）は、期間の初めに1回記録されていますが、その後、新しい実績データはありません。このため、実績データとしての明確なトレンドは見られません。
– 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）が示されていますが、すべてのモデルの予測はほぼ一定の水準を保っており、横ばい傾向です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 目立った外れ値や急激な変動はありません。
3. **要素の意味**
– プロットは青色で実績データを示し、横軸は評価日、縦軸はWEIスコアです。
– 予測はそれぞれ異なる色で示され（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）、扱う不確かさの範囲（グレー）も示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測モデル同士は非常に近い値を予測しており、モデル間で非常に高い相関があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体的に安定したデータ分布で、変動が少ないことが示唆されます。
6. **直感的洞察とビジネス/社会への影響**
– 予測したスコアが一定であることから、短期間では個人の自由度と自治に大きな変化はないことが示されています。
– 予測が一貫しているため、電力カテゴリにおける個人の自由度と自治に関連する変動要因が短期間内に変化しないと予測されています。
– これにより、電力の安定的な供給や政策が現状維持されている可能性が考えられます。
このデータの動きが示すように、特に新たな対策が必要なタイミングではないかもしれませんが、実績データが不十分であるため、さらなるデータ収集と観察が望まれます。
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:
このグラフを分析します。
1. **トレンド**
– 実績のデータポイントは初期に2つ表示されていますが、その後は予測値にスムーズに遷移しています。30日間にわたって、WEIスコアは大きな変動なく横ばいで推移しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績の範囲での不確かさはありますが、極端な外れ値や急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績データを示し、紫色の直線はランダムフォレスト回帰による予測を示しています。不確かさの範囲として灰色の線が示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）は一貫して同じ値を予測しており、モデル間の大きな差異は見られません。これはモデルの予測が安定していることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 相関というよりは、一貫したスコアの分布が予測されており、大きなばらつきはありません。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 電力分野での社会的な公平性・公正さが安定していることが示されています。急激な変化がないことは、電力供給における公平性の安定性を反映している可能性があります。
– ビジネスや政策決定者にとって、安定した予測はリスク管理の面で有利といえます。長期的にこのスコアを維持または向上させるために、安定した基盤を確保しつつ、改善策を講じることが期待されます。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 「実績（実績AI）」のデータポイントは2つだけで、その他は見られません。これらのポイントはWEIスコアが約0.8であり、その後の期間には計測されていないようです。
– 予測データ（線形回帰、法決木回帰、ランダムフォレスト回帰）はすべてほぼ一定で、0.8の水平線を描いています。トレンドとしては横ばいの状態です。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフには外れ値や急激な変動は見られません。
– 実績データと予測データがほぼ一致しているため、予測の精度は非常に高いと言えます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを示していますが、初期の2ポイントしかありません。
– 紫色の線は予測データを示し、線形回帰、法決木回帰、ランダムフォレスト回帰のいずれも同じ予測を行っています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと各回帰モデルの予測データはほぼ一致しており、予測の精度が高いことを示しています。
– モデル間の一致はそれぞれのアプローチがこのデータセットに適していることを示唆します。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データが限られているため、相関を特定するのは困難ですが、予測が水平であることから変動の少ない安定したデータである可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– WEIスコアが安定して高いこと（0.8）が示されているため、持続可能性と自治性が維持されている可能性があります。
– 社会やビジネスには安定した電力供給を示唆し、計画性と信頼性のある電力管理が行われている印象を与えます。
### 総括
このグラフからは、電力の持続可能性と自治性の指標であるWEIが安定していることが確認でき、予測モデルの精度が高いことが示されています。実績データが限られているためさらなる分析が必要ですが、現在の分析では電力供給に関する良好な評価が得られそうです。
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分析します。
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は、最初に高い値から始まり、その後低下しています。
– 予測（異なる回帰手法による）は、ほぼ一定で変化がありません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データの急激な低下が見られるが、これは外れ値として扱う可能性があります。
3. **要素の示す意味**
– 青い点は実績値を示しており、散布の広がりは予測の不確かさ（灰色の範囲）と関連づけられています。
– ピンク系の線はそれぞれ異なる予測モデルを示し、全てほぼ同じ値で水平に推移しています。
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明確な乖離があります。実績では変動がある一方、予測は一定値を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データが少ないため、相関関係を精確に述べるのは難しいですが、予測データとの食い違いが目立ちます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 実績データの急激な低下は、電力関連の基盤や教育機会における一時的な問題を示唆する可能性があります。予測モデルはこの変動を捉えておらず、予測手法の見直しが必要かもしれません。
– 社会やビジネスの観点からは、実績データの変動が社会基盤の変化を反映している可能性があるため、詳細な原因分析が求められます。この変動は、政策決定や資源配分の見直しの際に重要な指標となるでしょう。
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:
1. **トレンド**:
– 実績データ（青のプロット）は2点のみで、時系列的なトレンドは見えにくいです。ただし、ランダムフォレスト回帰（ピンクの線）は一定のスコアを示しており、横ばい状態です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフの期間中、データの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**:
– 実績データは青の点で表され、予測データはピンクの線で示されています。予測は一定の値を維持しており、安定していることが示唆されます。
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関係は明確ではありませんが、予測の安定性から、実績が特殊な変動を見せない限りは予測も変わらないと考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データが限られているため、相関関係を判断するのは難しいですが、ランダムフォレスト回帰の予測が安定していることから、全体の変動は小さい可能性が高いです。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– このグラフからは、現在のWEIスコアが比較的安定していることが感じ取れます。この安定性は、電力業界における共生・多様性・自由の保障が良好な状態を維持していることを意味する可能性があります。これにより、関係者は今後の施策に安心して取り組むことができるでしょう。ただし、実績データのさらなる収集が、より正確なトレンド予測に寄与することが期待されます。
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:
以下にグラフの分析と洞察を述べます。
1. **トレンド**:
– ヒートマップ全体の色が均一で、特定のパターンや変動が見られません。これは、期間中の電力消費がほぼ一定である可能性を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 色の変化がなく、外れ値や急激な変動は見当たりません。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– ヒートマップは通常、色の濃淡で数値を示しますが、このグラフでは色の均一性が維持されています。このため、WEIスコアが一定の範囲で安定していること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**:
– 他の時系列データとの比較はありません。このヒートマップ単体では、特定のパターンや関係性を見出すのは難しいです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 色の変化がないため、相関関係を見出すことはできませんが、均一性から一貫したパフォーマンスがうかがえます。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響**:
– グラフが示す安定性は、電力供給の安定性や需要が一定であることを示唆しています。これが電力供給領域での効率性を意味するのであれば、ビジネスにとっては予測可能な状況が続くため、計画が立てやすくなります。
– 社会的には、電力の利用が安定していることで、インフラの信頼性向上につながる可能性があります。
このヒートマップからは、全体的に安定した状況が確認でき、ビジネスやインフラにおける管理や計画において積極的な要素として作用する可能性があります。
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:
グラフを分析して以下のような洞察を導き出すことができます：
1. **トレンド**:
– グラフは全体的に均一な色をしており、特定の時間や日にちでの明確な上昇や下降のトレンドが見られません。このことは、対象とする30日間の期間中、WEIスコアの変動がほぼ一定であることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特筆すべき外れ値や急激な変動は見受けられません。
3. **各プロットや要素**:
– カラーバーが示す色範囲によれば、スコアはおよそ0.58から0.70までの範囲に収まっています。現在の色はその中央付近を示しているため、その範囲の数値で安定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**:
– 現在のヒートマップには、複数の時系列データ間のリレーションシップを示す要素は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 色がほぼ均一であるため、特定の時間帯や日付におけるスコアの変動は少なく、分布が一定していることがうかがえます。
6. **人間が直感的に感じることと社会への影響**:
– グラフから直感的に感じ取れるのは、個人のWEIスコアが安定しているということです。ビジネスや社会的には、エネルギー消費の予測がしやすく、計画的なリソース配分を行いやすい状態を表しています。変動がないため、新たな戦略や対策を講じる必要が少なく、現在の運用方法が機能していることを示唆します。
全体として、特に目立つ変化はなく、この期間は比較的安定した電力消費が続いていることがわかります。
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:
このヒートマップの分析を行います。
1. **トレンド**:
– 全体的な色が均一であるため、大きなトレンドの変化は見受けられません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 色がほぼ一様であり、外れ値や急激な変動は特に見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– ヒートマップの色は、社会WEI平均スコアを示しており、特定の範囲内に収まっているようです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列での大きな変化や特定の時間帯での違いは見えません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 色が均一で、特に明らかな相関や異なる分布は観察されません。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– このヒートマップは、一定した状況を示しており、大きな変化やイベントがないことを示唆しています。
– 一般的には安定した状況と考えられますが、新たな施策や改善が必要ない状態とも言えます。
– ビジネスにおいては、特に新たなアクションを取る必要がない時期と捉えられるでしょう。
全体として、安定した電力関係の社会WEI平均スコアを反映しているように思われます。このデータをもとに、現状の維持をベースにした戦略が考えられるかもしれません。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– このヒートマップは相関を示しており、時間的なトレンドではありません。ただし、全体的に強い相関が存在することがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 相関係数が-1の部分が「個人WEI（健康状態）」とその他の項目に見られます。これは他の項目と負の完全相関を持つことを示しており、異常なパターンとして認識されるかもしれません。
3. **各プロットや要素**
– 赤色は正の強い相関（値が1に近い）を示し、青色は負の強い相関（値が-1）を示します。このため、多くの項目間で強い正の相関が確認されます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 今回のデータは時系列の要素を持たず、相関関係に焦点を当てています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 多くの項目が完全に正の相関を示しており、これらの項目は互いに関連が深いことを示唆します。唯一の例外は「個人WEI（健康状態）」で、その他の項目と反対の動きをしています。
6. **直感的な洞察と影響**
– ヒートマップからは、全体的に相互に関連し合ったシステムが構築されていると直感的に理解できます。「個人WEI（健康状態）」の負の相関が強調されており、これは他の項目と異なる動向があることを示しています。このような負の相関は、健康施策や心理的支援が他の分野の構造とも密接に考慮されるべきことを示唆しています。ビジネスや社会には、これらの関連性を統合的に考慮したアプローチが必要であることが考えられます。
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:
この箱ひげ図は、電力カテゴリのWEIスコア分布を30日間にわたって比較したものです。以下に視覚的特徴とそこから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 明らかな上昇や下降のトレンドはありませんが、スコアは全体的に0.6から0.9の範囲に多く分布しています。
– カテゴリ間でのスコアのバラつきは比較的安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– どの箱ひげ図にも顕著な外れ値は見られません。スコアの変動において急激な変動はないようです。
3. **各プロットや要素**:
– **中心線**（メディアン）がそれぞれのカテゴリの中央付近にあり、各WEIタイプの中心情報を示しています。
– **箱の幅**は四分位範囲（IQR）を表し、スコアのばらつきを示しています。いくつかのカテゴリで狭めで、スコア分布が集中していることを示唆しています。
– **色の違い**は各カテゴリの識別に寄与しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各カテゴリ間で直接の時系列の見られる関係性はありません。しかし、比較により相対的なスコアの高さや分布の幅を分析できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– WEIスコアの分布は全体的に均一で、特に個人WEIと社会WEIで分布の中心が似ているように見えます。
– 「個人WEI（心理的ストレス）」は他の項目に比べてスコアのバラつきが小さく、安定した状態を示しています。
6. **直感的な洞察とビジネス/社会への影響**:
– 電力におけるWEIスコアが高いことは、効率的な運営と満足度の高さを示唆します。
– スコアに大きな変動が少ないことは、組織や社会の安定性を示し、政策や戦略の継続性を保証する要素となり得ます。
– 社会やビジネスの戦略を考える際に、特に安定したカテゴリにフォーカスすることで、効率的な改善策を導入する基盤作りとなります。特に「自由度と自律性」や「心理的ストレス」への注力が示唆されます。
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:
このグラフは主成分分析（PCA）を示しており、電力カテゴリのデータを視覚化しています。以下に主要な洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 明確なトレンドはありません。プロットが2点のみであり、長期間のトレンドを示すには不十分です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 点は二つの異なる主成分の位置にあり、明確な外れ値は見受けられません。
3. **各プロットや要素**:
– 横軸は第一主成分を表し、縦軸は第二主成分を示しています。第一主成分の寄与率は1.00となっており、第一主成分がデータばらつきの全体を説明しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データとしては30日間をカバーしていると想定されますが、2つのポイント間の詳細な相関は視覚的に得られません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 二つの主成分間の明確な相関は示されておらず、データのばらつきは第一主成分のみで捕捉されています。
6. **直感的知覚と影響**:
– このグラフは、データのばらつきに対する主成分の影響を視覚化しています。第一主成分だけが寄与しており、第二主成分がほとんど寄与しないことから、電力データが特定の方向性を強く持っていることが分かります。
– ビジネスや社会への影響としては、データの全体特性を第一主成分によって捉えられるため、電力消費などのパターンが比較的一貫している可能性があります。今後の分析や対策を行う際には、第一主成分を重視して対策を講じることが効率的と考えられます。
全体として、このグラフはデータの集中性とばらつきを第一主成分が捉えていることを示し、データパターンの理解を深めるための解析ステップを示唆しています。
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。