📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データ分析結果
**1. 時系列推移:**
– 全体として、総合WEI、個人WEI平均、社会WEI平均は評価日時において上昇傾向を示しています。具体的には、それぞれ0.625から0.7、0.625から0.66、0.625から0.74まで上昇しています。
– 各詳細項目でも、経済的余裕、自由度と自治、公平性、公正さ、持続可能性、社会基盤・教育機会、共生・多様性の全項目で評価日時の変動が正の方向にありますが、健康状態と心理的ストレスは一部減少または横ばいです。
**2. 異常値:**
– 提供されたデータからは異常値が検出されていません。特定の日に著しい変動はないと考えられ、評価された変動は標準範囲内にあります。
**3. 季節性・トレンド・残差 (STL分解):**
– 長期的なトレンドは、データ期間の短さによりわずかですが、上昇している可能性が示唆されます。
– 明確な季節性パターンは観測されませんでしたが、一般的な傾向として正方向の変化が示唆されます。
– 説明できない残差は特筆すべき点がありません。
**4. 項目間の相関:**
– WEIの構成要素間で、特に社会的持続可能性と全体の社会WEIスコア、また個人の経済的余裕と個人WEIの間で強い相関がある可能性があります。これらが上昇することで全体のスコアが改善することを意味します。
**5. データ分布 (箱ひげ図からの推測):**
– 最小のばらつきを示す個人のストレス項目は全体的な影響力が限られていますが、他の項目は中央値が一般的に向上し、異常値は観測されません。
**6. 主要な構成要素 (PCA分析):**
– PC1に全ての寄与率が集まっており、単一の方向（おそらく全体的な向上や効率性）がWEIスコアを説明していることを示しています。PC2の寄与率がゼロであるため、個別のスコア間でのバランスよりも統合的な増加が中心と言えます。
**結論:**
この短期のデータセットにおいて、WEIスコア全体は上昇傾向を示しています。特に社会的スコアの改善が全体的なスコアの押し上げに寄与しており、個人の経済的余裕の向上も重要な要因として働いています。全体的な改善が顕著であり、現時点では異常な変動や個別の懸念はありません。しいて言えば、健康状態維持のために注意が必要かもしれません。
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:
アナリシスを行います。
1. **トレンド**:
– WEIスコアは、全体的に見て横ばいです。
– 特に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**:
– 最初の数日間にわずかな変動がありますが、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**:
– 青い点は実績を示しており、最初の評価日に2つ存在します。
– その後の時点では、予測がほぼ一定で示されています。
– 薄紫色の線は、ランダムフォレスト回帰による予測で、一貫して一定のWEIスコアを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数の予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が表示されていますが、全て同じ予測値を示しているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各予測手法による予測は非常に安定しており、相関関係よりも一定性が際立っています。
6. **人間が直感的に感じることとビジネスや社会への影響**:
– WEIスコアが安定しているため、電力カテゴリーにおける変動は少なく、安定した運用を示している可能性があります。
– ビジネス的には、今回のデータに基づく限り、急な需要変動や供給不安が少ないことを示唆しており、計画的な運用が可能です。
このグラフからは、現在の電力関連の運用が安定していることを示している可能性があります。継続的な監視と予測更新が重要です。
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:
このグラフについて以下の視点で分析します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青）は利用開始直後の数日間しか表示されていませんが、その期間内ではほぼ安定しています。
– ランダムフォレスト回帰（ピンク）は全期間にわたって一定で、変動が見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 現在のデータセットには外れ値や顕著な変動はありません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青点は実績値を示し、電力の使用状況を示唆していますが、データは開始期間のみ。
– ピンク線はランダムフォレストによる予測を示しており、次の30日間では安定した予測を提供しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測（ランダムフォレスト）の2つのデータセットが存在しますが、予測は長期間にわたって一定であるため、現在の実績データと直接的な関係は読み取れません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 現在示されているデータでは、相関や明確な分布の特徴を判断するのは難しいです。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 実際のデータが限られているため、電力使用の変動や問題の早期発見は難しいですが、予測が安定していることは安心材料として受け取れます。
– 電力の安定供給や予測が可能であることは、効率的なエネルギー管理と計画策定に寄与する可能性があります。
全体として、現在の安定した予測状況は、予期せぬ使用量の変動を予防するための有力なツールとなり得ます。ただし、より広範なデータが必要です。
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:
以下は、提供されたグラフに基づく詳細な分析です。
1. **トレンド**:
– 実績のプロット（青い点）は、2つのデータポイントです。これらは初日のデータで、時系列的にそれ以降データが提供されていないか、または変動がないことを示しています。
– 予測データ（ランダムフォレスト回帰の紫の線）は、ほぼ一定で横ばいです。短期的には安定した状態を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値や急激な変動は見られません。特に予測が安定していることから、異常な動きは想定されていないと考えられます。
3. **各プロットや要素の示す意味**:
– 青い点は実績を示し、紫の線はランダムフォレスト回帰による予測値です。それらの間に大きなズレが見られないことから、予測モデルが過去の実績に基づいて確かな予測を行っていると言えます。
4. **複数の時系列データがある場合の関係性**:
– 現在のところ、唯一の実績データとランダムフォレスト回帰による予測だけが表示されています。他の予測モデルのデータは表示されていませんが、メニューで存在が示唆されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測の数値が近いため、予測が正確であると感じられ、相関関係は高い可能性があります。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、ビジネスや社会への影響**:
– グラフから受ける直感としては、電力関連の社会的パフォーマンスが安定していることです。この安定性は、ビジネスにとってはリスク軽減や予算計画の立案などで有利に働くでしょう。
– 社会的には、安定した電力供給の予測は消費者や企業に安心感を与え、政策決定者にとっては重要な指標になります。
全体として、このグラフは短期間における電力関連指標の安定した状況を示しています。今後の変動がどのように推移するか注視することが重要です。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **横ばい傾向**: 実績のデータポイントは少ないですが、予測は全体的に横ばいです。大きな傾向変化は見られません。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値なし**: 目立った外れ値や急激な変動は見受けられません。データはかなり安定しています。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **実績（青いドット）**: 実績値を示しており、最初の方のみ記録されています。
– **予測線（線形回帰・決定木回帰・ランダムフォレスト回帰）**:
– グレーの影は予測の不確かさを示し、安定した幅を保っています。
– 全ての予測手法で同じ見た目の線が水平になっており、経済的余裕の安定性を示唆しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– **整合した予測値**:
– 各予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が同様の予測を示しています。
– これらのモデルは、データが非常に安定的なため、ほぼ同じ結論に達しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **高い相関性の可能性**:
– データが極めて安定していることから、強い外部変動要因は現時点ではないと考えられます。
### 6. 直感的な洞察と社会への影響
– **ビジネスへの影響**:
– 経済的余裕のスコアが安定していることは、ステークホルダーに安心感を与え、長期的な計画の確実性を提供します。
– 電力カテゴリにおける個人の経済的余裕が安定していることは、価格変動や市場の変動に対する抵抗力を示している可能性があります。
– **社会的な影響**:
– まったく急激な変化がないことから、消費者への影響も少なく、現状維持が続くと予想される可能性があります。
このグラフは、電力に関連する経済的余裕の安定性を示しており、ビジネスや社会にとってポジティブなシグナルとして捉えられるでしょう。
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:
以下の分析を提供いたします。
1. **トレンド**
– 実績データは最初の数日間のみ記録されており、その後のデータはありません。一方、予測データは直線的に一定の値を示しています。トレンドとしては、全体としては横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データの最初の二点以外にはデータがないため、明確な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**
– 青い点は実績データを示しており、ごく初期にしか記録されていません。
– ピンクの線は予測データ（ランダムフォレスト回帰）を示し、期間全体を通して一定です。
– 灰色の範囲は予測の不確かさの範囲を示していますが、視認できる変動がないため、幅は非常に狭いです。
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の間に整合性がないため、比較は難しいです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 限られたデータ点では相関関係の解析は不可能であり、分布の特徴も不明です。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**
– 現状の実績データが不十分で、予測が曖昧になっている印象を受けます。このデータの限界により、健康状態のモニタリングや予測を目的とする場合に、追加のデータ取得が必要不可欠といえます。ビジネスや社会的には、さらなるデータの収集と解析能力の向上が、より信頼できる予測とインサイトの提供に繋がるでしょう。
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:
グラフを分析すると、以下の点が挙げられます。
1. **トレンド**:
– WEIスコアは30日間を通じてほぼ変化がなく、横ばいのままです。特定の周期性や上昇・下降トレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフには外れ値や急激な変動が見られず、一定の安定したスコアを示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 実績を示す青い点は一つのみであり、初期値を示しています。
– ランダムフォレスト回帰の予測が紫色の線で表示され、予測期間全体を通して一定です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– グラフには複数の予測モデルが示されていますが、表示されていないデータもあるようです。表示されている紫色のランダムフォレスト回帰の予測のみで関係性を判断することは難しいです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 単一のWEIスコアが表示されているため、相関関係や分布の特徴を詳しく知ることは難しいです。ただし、見たところスコアは非常に安定しています。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 一直線なスコアの安定性は、特にストレスレベルが一定で変動が少ないことを示しています。これは個人や組織がストレスをうまく管理している可能性を示唆します。
– ビジネスや社会的に見れば、個人の心理的ストレスが安定していることは高い生産性や良いチームワークに寄与する可能性があります。
このような結果は、システムや介入策が効果的である可能性も示唆していますが、さらに詳細なデータがあると、より深い洞察が得られるでしょう。
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:
以下がグラフから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– 実績のデータポイントは、散布図上で表示されていますが、期間全体を通じて一定の値に見え、特に上昇や下降のトレンドは観察されません。線形回帰モデルによる予測も横ばい状態を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績のデータは若干の幅がありますが、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意味**:
– 青い点は実績データを示し、赤い点と他の色の線は各アルゴリズムによる予測を示しています。
– 予測の不確かさ範囲が灰色で示されており、予測の精度を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– グラフ上の線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰は、すべて横ばいにあり、予測が非常に類似していることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データの相関関係や特異な分布はこのグラフからは見られません。
6. **人間が直感的に感じることやビジネスや社会への影響**:
– WEIスコアが安定していることから、電力カテゴリにおける個人の自由度と自治はこの期間で安定していると考えられます。
– ビジネスや社会へのインパクトとして、予測モデル間の一致は信頼性のある予測結果を示しており、意思決定において利用可能な有用な情報を提供します。
このグラフからの主な洞察は、データが全期間を通じて安定しており、予測モデルも一貫した予測結果を提供していることに基づいています。この情報は、政策決定やビジネス戦略において有用であると考えられます。
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:
以下は、提供されたグラフに基づく分析です。
1. **トレンド**:
– WEIスコアは、約0.55付近で横ばいになっています。大きな変動は見られず、一定期間を通じて安定した状態を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に目立った外れ値や急激な変動は見られません。安定したパフォーマンスが維持されています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実績値を表しています。初めの位置で観測された値から予測がスタートされています。
– 紫色の線はランダムフォレスト回帰による予測を示しており、一貫して横ばいを示しています。
– グレーの帯は予測の不確かさ範囲を示していますが、幅は非常に狭く、予測の精度が高いことを示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値とランダムフォレストによる予測が非常に近接しており、安定した相関があると見受けられます。他の予測手法（線形回帰、決定木回帰）は示されていませんが、描写されている予測のラインの一致度から、全体的に似たような予測を行っている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値と予測値の間には緊密な相関があり、予測が現実に基づいていることを示しています。分布は観測期間中安定しています。
6. **直感的な印象及び影響**:
– このグラフを見る人は、電力カテゴリにおける公平性・公正さのスコアが安定していると感じるでしょう。予測精度も高く、今後の信頼性も示唆されます。この安定性は、電力セクターにおける公平性の評価がこの期間中改善も悪化もしていないことを意味し、規制や政策の影響が大きな変化をもたらしていない可能性を示しています。
この安定性はビジネスや政策決定において安心材料になり得ますが、停滞として受け取られる可能性もあるため、さらなる成長や改善のための戦略が求められるかもしれません。
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**
– グラフの期間全体で見られるトレンドは、最初の数日の実績データがある以外は、ランダムフォレスト回帰による予測が横ばいです。このことは、予測において特に大きな変動がないことを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データとしての2つのポイントは、予測区間の外にあります。これらは外れ値または予測と実績の乖離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**
– 青い点は実績データを示し、赤いバツは予測値を示しているようです。線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰がそれぞれ異なる予測をしていますが、表示されているグラフではランダムフォレスト回帰のみが特に目立つ形で表現されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測の間には乖離がありそうです。異なる回帰モデルが使用されているが、結果としての予測モデルの間に大きな差異は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値が予測の不確かさ範囲を外れていることにより、実績と予測の間に低い相関が考えられます。
6. **直感的な洞察と社会・ビジネスへの影響**
– 実績と予測の間のギャップは、モデルの精度を向上させる必要性を示唆しています。特に、持続可能性や自治性に関する指標の予測には慎重さが求められます。ビジネスや社会的意思決定において、モデルの信頼性がより確保される必要がありそうです。
このグラフは、電力カテゴリに関連する持続可能性と自治性（WEI）の評価に関する洞察を提供していますが、モデルの予測精度を向上させることで、より実践的なアイデアが得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:
### グラフ分析の洞察
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**:
– グラフに描かれている予測する各手法による「WEIスコア」は、直線的に一定であり、特に変動や周期性は見られません。このことから、予測モデルは社会基盤・教育機会のスコアが安定していると見ていると考えられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績（青い点）はわずかに、予測されたスコアよりも高く始まっています。しかし、多くのデータポイントはなく、外れ値や急激な変動を特定するのは難しいです。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 青点は、実際のデータを示しています。
– 赤い×は予測データを示しますが、グラフ上には表示されていません。
– 予測モデルの結果は、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰として同じ水準で表示されており、これらのモデルは共通の予測を提供していることを示しています。
– 灰色の範囲は、予測の不確かさの範囲を示しています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 実績データと予測されたデータは、一貫して高いWEIスコアを示しています。実績データが単にスタート地点で高いということ以外、特に相互の関係性は見出せません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– モデル間の予測値は非常に一致しており、強い相関があるといえます。実績データが予測の範囲外にあるかは不明ですが、スコアが全体的に高めで安定していることを反映していると考えられます。
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**:
– グラフは、電力に関連する社会基盤と教育機会のスコアが30日間にわたって安定していることを示唆しています。この安定性は、関連分野の取り組みが成功していることを示す可能性があり、政策決定者にとっては肯定的な情報です。一方で、改善の余地を示唆する新たなインサイトが提供されないこともあります。このため、データの更なる精査や改善策の施策が求められる可能性があります。
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**:
– 実績AIのスコアは初期に2つのプロットがあり、その後のデータはないため、短期的な動きのみが観察されています。予測（ランダムフォレスト回帰）のスコアは横ばいで安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績AIのデータに急激な変動は見られません。全体として安定したトレンドが見受けられます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青のプロットは実際の実績AIのスコアです。
– マゼンタの線はランダムフォレスト回帰による予測値で、安定したスコアを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 現状では実績AIとランダムフォレスト回帰のみの視覚化がされており、その間で大きな変動はなく、比較的一貫した関係性が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績AIのデータとランダムフォレスト回帰の予測との間に強い相関がありそうですが、実績値が少ないため限定的な評価に留まります。
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**:
– WEIスコアが安定していることから、共生、多様性、自由の保障において電力カテゴリーでの評価が一定の成果を上げていると解釈できます。
– 社会的に安定した状態が続いていることが予測されますが、データが限られているため、さらなる情報追加が望まれます。ビジネスにおいては、電力分野での施策が有効に作用している可能性を示唆します。今後の持続的改善や詳細なデータ収集がさらに重要です。
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:
以下は、提供された総合WEI時系列ヒートマップから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– このヒートマップでは、特に明確な上昇や下降のトレンドは示されていません。色が均一であるため、各時間帯や日付におけるウェイト付き指標（WEI）の変化が少ないことを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 色に大きな変化がないため、外れ値や急激な変動は観察されていません。データが全体として均一であると思われます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色相が安定しているため、一定の高さを保っていることが示唆されます。ヒートマップの色が濃い緑一色でなく、色の差異が少ないのは、スコアがこの期間中一様であったことを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 30日間のデータが一定しており、異なる日や時間の間でも大差がないことを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体的に均一な色から、一貫性のある安定したパフォーマンスがなされていると仮定できます。相関については、この情報からは特に示唆されません。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響**:
– 人間が直感的に感じることとして、安定した運用や供給が行われている可能性が考えられます。このような均一性は、ビジネスや運用において信頼性が確保されていることを意味するかもしれません。
– 組織や社会において、電力に関する一定のパフォーマンスが維持されていることは安定性を保証するために重要です。これが実現されているなら、使用者との信頼関係を強化する一因となるでしょう。
この分析では、より詳細な洞察を得るために、追加のデータポイントや分析が役立つかもしれません。
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:
この時系列ヒートマップにおける視覚的な特徴と洞察は以下の通りです。
1. **トレンド**:
– 全体的に、同じ色で塗りつぶされており、特に顕著な上昇や下降、周期的変動は見られません。全体が均一なスコアを示している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値や急変動は見られません。データが一様であることを示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– ヒートマップに使用されている色はスコアの強度を示します。この場合、ほぼ同じ色が続いているため、個人WEI平均スコアが30日間一定であることが考えられます。
– カラーバーはスコアの範囲を示していますが、見たところ特定の時間帯や日付での変化はないようです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– データが一定であるため、時系列データ間の関係性（例えば、あるイベントによってスコアが変化するといった影響）は観察できません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 変化がないため、相関関係や特定の分布の特徴を見出すことは難しいです。
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**:
– 直感的には、個人WEI平均スコアが一定で安定していることが感じられます。これは、電力消費や個人の活動に大きな変動がない安定した期間を示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、事業運営やエネルギー管理において大きな調整が必要ない時期を示しているかもしれません。
この分析は、データが均一であるという仮定のもとに行われました。データの背景や他の要因に基づいて更なる分析が必要です。
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:
このヒートマップの分析として以下の点を述べます。
1. **トレンド**:
– ヒートマップ全体が同じ色であるため、30日間を通したトレンドの変化はなく、一定の状態を保っているようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 色の変化が見られないため、外れ値や急激な変動も確認できません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色が均一であることから、特定の時間帯や日付での変化や異常はなく、すべての期間での指標が同様の値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**:
– 単一のデータセットとして示されているため、時系列間の関係性の分析はできません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 色の変化がないため、相関関係や分布の特徴を読み取ることは困難です。
6. **人間の直感的な感想および影響**:
– 結果が一定であることから、社会的活動や電力消費の安定性を連想させます。
– ビジネスや社会にとって、この安定性は予測可能性や計画性の観点でプラスの要素となるかもしれません。消費の安定度がもたらすメリットは、リソースの効率的な管理や予算計画の立てやすさにつながります。
このヒートマップは、電力の供給または需要が特定の期間にわたって安定している状況を示唆していると考えられます。
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:
このヒートマップは、電力カテゴリにおけるWEI項目間の相関を示しています。具体的な分析を以下に行います。
1. **トレンド**:
– トレンド自体を見るための時系列データではなく、項目間の相関関係に焦点を当てたグラフです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップには外れ値や急激な変動の情報は示されていませんが、「個人WEI（健康状態）」が他の項目に対して強い負の相関を示しており、これは特異なパターンです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 赤/青のカラーグラデーションは相関度を示し、赤は正の相関、青は負の相関を意味します。
– 完全に赤（1.00）で表示されている領域が多く見られ、多くの項目が互いに強く正の相関関係を持っています。
4. **時系列データの関係性**:
– このグラフは時系列データではないですが、「個人WEI（健康状態）」の強い負の相関は、他の指標と異なる動きや傾向があることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 多くの項目間が強い正の相関（1.00）を示しており、これらの指標が同じ方向に動くことを示唆します。
– 「個人WEI（健康状態）」が唯一、他の項目全てに対して強い負の相関（-1.00）を持つことが特徴的です。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 直感的には、これらの項目が強い結びつきによって、互いに影響し合っていることを示しています。一方、健康状態はそれに反しており、異なる要因によって動いている可能性があります。
– ビジネスや社会において、「個人WEI（健康状態）」の管理が他の社会的・経済的要因から独立して行う必要がある可能性があります。これは、健康が他の電力カテゴリの要素と逆の傾向をたどることで、異なる戦略的アプローチが必要になるためです。
このヒートマップをもとにすることで、関連性を強めるべき項目や独自の戦略が必要な領域を特定することができます。
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:
グラフは、電力カテゴリにおけるWEIスコアの30日間の分布を箱ひげ図で示しています。このデータから得られる以下の洞察があります。
1. **トレンド**:
– 各WEIタイプで一定のスコア範囲が見られ、特にパラメータごとの一貫した変動は見られません。全体的に安定したスコア分布を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのWEIタイプには外れ値が見られますが、大部分のスコアは箱ひげ図の範囲内に収まっています。極端な変動は少ないようです。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 箱（四分位範囲）は全体のスコアの50%を示し、中央値線がスコアの中間値を示しています。
– 箱が大きいほどスコアの変動が大きいことを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– データは時系列よりも、各パラメーターの相対的な比較に集中しているため、時系列関係は考慮されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各WEIタイプ間でスコアの分布にばらつきがありますが、同じカテゴリのWEIにおいては似たような傾向が見られることがあります。
6. **直感的なインサイトおよびビジネスや社会への影響**:
– 各WEIタイプのスコア分布から、どの領域が強みであり、どの部分に改善の余地があるかを識別できます。
– 社会的なWEIが個人のWEIより広い範囲のスコアを示すことは、社会全体の問題や課題が多様であることを反映する可能性があります。
– ビジネスや政策決定者にとって、この分析はどの分野に重点を置くべきかを判断する手がかりを提供します。
全体的に、このグラフは電力関連のWEIスコアの多様性とその範囲を示しており、どの分野で特に注意が必要かについての考察を促すものです。
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）グラフを分析します。
1. **トレンド**
– グラフは散布図として示されていますが、2つのポイントのみがプロットされているため、トレンドとして特定の上昇や下降、周期性を感じ取ることはできません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は特に見受けられません。データポイントが2つしかないため、特定の急激な変動も確認できません。
3. **各プロットや要素**
– 各プロット（青い点）は、「第1主成分」と「第2主成分」の空間で配置されています。「第1主成分」の寄与率が1.00であることから、データのほとんど、もしくはすべての変動が第1主成分により説明さ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**
– 2つのデータポイントがあるため、時系列データとしての関係は特定できません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 第1主成分の方向に沿ってデータポイントが配置されていることから、第2主成分の影響は少なく、データの分布は1次元に非常に強く制約されていることが示唆されます。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– このグラフから直感的に感じられるのは、これらのデータが主に一つの共通の要因によって影響されている可能性があることです。
– 電力カテゴリでの主成分分析ということから、エネルギー使用や需要の主要なトレンドを抽出している可能性があります。このトレンドを理解することは、エネルギーの効率的な配分や、需要予測に役立つ可能性があります。データ点が少ないため、さらなるデータ収集と分析が必要です。
この分析により、エネルギー管理の戦略の改善や政策決定に役立つ洞察が得られる可能性があります。
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。