📊 データ分析（GPT-4.1による）
このデータセットの分析を通して、以下の主要なポイントを導き出しました。
### 時系列推移
– **全体のトレンド**: 提供されたデータでは、総合WEI、個人WEI平均、社会WEI平均とそれに関連する項目は、いずれも上昇傾向にあります。これは全体的にポジティブな発展があったことを示しています。特に、`combined_wei`、`personal_autonomy`、`social_sustainability`、`social_infrastructure` などの項目で0.1ポイント以上の改善が見られます。
– **顕著な変動期間**: データが2つの時点しか示されていないため、変動の正確な期間を特定するのは難しいですが、短期間でのスコアの増加は認識されます。
### 異常値
– **検出なし**: 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、全体のスコアの急激な上昇は、一部の外的要因による一時的な効果の可能性も考えられます。例えば、政策変更や社会イベントなどが影響しているかもしれません。
### 季節性・トレンド・残差
– **トレンド**: 明確な上昇トレンドがあります。これは、多くの項目において、長期的に見たポジティブな方向性を示しています。
– **季節性**: 季節性の要因は示唆されていません。360日間のデータであれば通常、季節的なパターンが観察されやすいのですが、このデータセットではそれが分かりません。
– **残差**: 説明できない残差は特に言及されておらず、トレンドと変動の主要部分がすでに捉えられていると考えられます。
### 項目間の相関
– 提供されたデータから相関ヒートマップは示されていませんが、同様の上昇傾向から、項目間の連携（例：個人の経済的余裕の向上が、健康状態や心理的ストレスに良い影響を与える）が示唆されます。
### データ分布
– 短期間のスコア変動から箱ひげ図のばらつき等は推測できません。提供された数値を見る限り、大きな外れ値はないと考えられます。
### 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1の寄与率が1.00**: 主に1つの要因がデータセット全体の変動を強く説明していることを示しています。これは、全ての項目がある1つの基準や条件（例えば社会全体の発展）に強く一致して変動している可能性があります。
### 総括
このWEIスコアデータを見ると、全体的な上昇トレンドは個人および社会双方からの改善を示しています。私たちは、改善の要因を追加のデータソースからさらに探求することで、この反映の背景についてより深い洞察を得ることができるでしょう。特に、ポジティブな変動をもたらした可能性のある政策イベント、経済的変化、社会活動などの要因に注目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:
この電力カテゴリの総合WEIスコア推移を示す時系列散布図について、以下の洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 現時点では限られたデータのみが視覚化されています。開始時期（7月頃）に2つの「実績」データ点があり、その後大きく空白の期間があります。
– その後、データは翌年6月に2つの「前年」データ点として記録されています。
– 明確なトレンド（上昇、下降）は現状見受けられません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– データの間隔が非常に広いため、外れ値や急激な変動については言及することが難しいです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色のプロットは「実績」を示しており、これは実際の過去データを表します。
– 緑色のプロットは「前年」であり、これは前年と比較するための基準となるデータです。
– 現在の視覚化では予測（予測AI、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）に関する情報は示されていません。
4. **時系列データの関係性**:
– 実績と前年のデータが異なる時点に位置しているため、直接的な比較は困難ですが、時系列の始まりと終了を示すためのデータとして捉えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 現在のデータ配列では、相関関係や具体的な分布の特徴は認識しづらい状態です。
6. **直感的な印象とビジネスや社会への影響**:
– 視覚的に見ても、データが少ないため、トレンド分析には限界があります。データの追加収集が必要です。
– 電力業界において、WEIスコアはエネルギー効率や持続可能性の指標として重要です。関連する施策や投資戦略の計画において、多くのデータを必要とする議論を促進する可能性があります。
このグラフは、さらなるデータポイントの追加によって、より深い分析と具体的なインサイトが得られることが期待されます。
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:
以下のグラフについて、その特徴と洞察を分析します。
1. **トレンド**:
– グラフ内の実績（青色の点）は初めの段階に集まっており、その後のデータは空白になっています。予測（紫色のライン）が示されていますが、全体のWEIスコアは横ばいに見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 現時点で明らかな外れ値や急激な変動は見受けられません。データポイントが少ないため、この要素について詳細に言及するのは難しいです。
3. **各プロットや要素**:
– 青色の点は実績のデータを示しており、緑色の点は前年（比較AI）を示しています。
– 紫色のラインはランダムフォレスト回帰による予測を示しており、これが将来のスコア推移の仮定を提供しています。
4. **複数の時系列データ間の関係性**:
– 実績と前年の間に関係性を見つけることは難しいですが、比較のために前年のデータが有用とされます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– グラフにおける相関関係を議論するためには、データポイントが不足しています。今後のデータなしではトレンドを評価するのは困難です。
6. **人間が直感的に感じること、社会への影響**:
– 人間が直感的に感じる可能性として、実績と予測の間に不確実性があることが挙げられます。
– ビジネスや社会への影響としては、電力部門における効率性向上や予測精度の向上が課題となる可能性があります。データが限られている今後の決策は、予測の見直しによるものとなるでしょう。
このグラフは将来の予測精度を向上させるために、さらなる実績データの追加が問い合わせられる状態にあると感じられます。
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:
このグラフには、電力カテゴリにおける社会WEI平均スコアの推移が示されており、以下のような視覚的特徴と洞察を得ることができます。
1. **トレンド**:
– 時系列データに基づく明確なトレンドは確認しにくいですが、二つの異なる期間にわたり、スコアが異なる位置にプロットされています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ内では、特に外れ値や急激な変動は確認できません。ただし、期間による顕著な差異が見られます。
3. **各プロットや要素**:
– **青い点**は実績（実績AI）を示しており、2025年7月の時点で評価されています。
– **緑色の点**は前年実績（比較AI）を示しており、2026年7月のスコア地点が示されています。
– **紫の線**はランダムフォレスト回帰の予測を示している可能性があります。しかし、他の予測（線形回帰や決定木回帰）のプロットが見えないため、このセグメントに焦点を当てています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 現状では、実績及び前年実績として表示されているが、予測と比較するための他の予測モデルの詳細は表示されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 現在のデータポイントでは限定的な情報しか得られず、相関関係を示すには追加のデータが必要です。
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**:
– 実績AIと前年実績の差異は、1年間の間でのスコア変化を示しており、電力供給や消費において環境条件や政策変更の影響を反映している可能性があります。
– グラフ上のスコアの変化を見ることで、予測精度の向上や政策的な改善策の検討が促進されるかもしれません。
このグラフからは、電力カテゴリにおける特定の期間でのWEIスコアの実績と変動を視覚的に理解し、比較および分析するための基礎情報を得ることができます。
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（上昇、下降、横ばい、周期性など）**
– データは散発的に配置されており、長期間にわたる明確なトレンドは見られません。データポイントが少ないため、周期性の分析は困難です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 目立つ外れ値や急激な変動は特に見受けられません。データはかなり均一に分布しています。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**
– **青色の点**は「実績（実績AI）」を示しています。
– **緑色の点**は「前年（比較AI）」のデータを表しています。
– **紫の線**は「予測（ランダムフォレスト回帰）」を示しています。
– 他の予測や分析データの視覚要素に関する情報は、グラフに明示的には示されていないため、詳細は不明です。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**
– 「実績」と「前年」のデータが確認できますが、これらの関係性や予測との相互作用は、視覚的に明瞭ではありません。データポイントが極めて少ないため、詳細な関連性を見つけるのは難しいです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 相関関係を推測するにはデータが不十分です。しかし、実績と前年の数値が近接していることから、若干の相関がある可能性があります。
6. **このグラフから人間が直感的に感じるであろうこと**
– データの限られたプロットからは経済的余裕の安定性が感じ取れますが、情報が少ないため、不確実性も高いです。ビジネスや社会に与える即時の影響は特定できませんが、長期的に観察し続けることが重要です。電力に関する経済的余裕指標であるため、エネルギー消費や経済回復に関連するテーマとして捉えられるでしょう。
### ビジネスや社会への影響
限られたデータから詳細な洞察を引き出すことは困難ですが、経済的余裕の指標が安定していることは、消費者の支出パターンやエネルギー市場にとってポジティブな兆候かもしれません。継続的なデータ収集と分析が、より明確なトレンドや影響を明らかにする助けとなるでしょう。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 時系列データの数が少ないため、明確なトレンドは見られません。初期と期間の終わり近くの2か所にデータが集中しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 現時点では外れ値や急激な変動は特に見当たりません。
3. **各プロットや要素の意味**
– **実績（実績AI）:** 青いプロットは、実際のWEIスコアを表しています。
– **予測（ランダムフォレスト回帰）:** ピンクの線が予測トレンドを示していますが、初期の数日のみ表示されているため、予測の信頼性を評価するには限界があります。
– **前年（比較AI）:** 緑のプロットは前年のデータを示しており、終わり近くに2つのデータポイントがあります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値と前年のデータしか表示されておらず、他の予測値（赤のプロットや他の色の線）は表示されていません。これにより、全体的な関係性やパターンを理解するのが難しい状況です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 表示されているデータ間の明確な相関関係は不明です。データの量が限られているため、分布や相関の分析は困難です。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**
– 現在のデータのみでは、個人の健康状態（WEI）が特定のパターンを示しているとは言えません。しかし、一部の期間のみデータが記録されている点から、データの記録頻度や範囲を広げることが改善につながるでしょう。
– ビジネスや社会への影響については、十分なデータを収集することで、健康管理や予測モデルの精度向上が期待されます。
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
1. **トレンド**
– グラフには数少ないデータポイントしかなく、明確なトレンドを見つけるのは難しいです。最初の実績データは7月1日にあり、年の終わりに比較用のデータポイントが存在しています。周期性や一貫した上昇・下降トレンドは観察できません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は特に見られません。プロットされたデータポイントが少ないため、急激な変動も検出されていません。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績のデータを表しており、紫の短い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。
– 緑の点は前年の比較データを示していますが、評価期間の終了時点にプロットされています。
4. **複数の時系列データの関係**
– 提供されたデータは非常に少なく、異なる回帰手法の予測比較は明確には示されていません。一貫した関係性を見出すのは困難です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データが限られており、明確な相関関係や分布の特徴を論じることは難しいです。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– ビジネスや社会に与える影響については、データが限られているため、詳細な洞察を導くのは困難です。
– グラフが心理的ストレスを測定しているため、個人のストレスレベルがこれらのデータに基づいて予測されることを示唆しています。ただし、より多くのデータポイントがあると、より正確な指標やトレンドが分かりやすくなる可能性があります。企業や組織は、このデータを活用してストレスマネジメントの計画を立てることができるかもしれません。
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**
– グラフにはトレンドが明確に示されていませんが、データポイントが2つの異なる期間に分かれています。2025年7月頃と2026年7月頃に集中的にデータが存在します。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフには特に外れ値や急激な変動は見られません。データポイントは限られた期間で安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは「実績AI」を示し、過去の実績データを表しています。
– 緑のプロットは「前年比AI」を示し、前年データとの比較です。
– 線は「予測（線形回帰）」を表していますが、この期間では予測部分が短いです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 現在表示されているデータセット間での関係性は明確には見られません。比較の基準や具体的な相互関係は不明です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 表示されているデータポイントが少なく、相関関係や具体的な分布の模様を判断するのは困難です。
6. **直感的な洞察と影響**
– 少ないデータポイントにより、時間的な全体傾向が把握しにくいですが、定期的に実績と比較を行っている様子が見られます。
– ビジネスや社会においては、限られた情報から自律的な判断を支援するために、より多角的なデータ収集が必要と考えられます。電力部門での自由度と自治の度合いを示すこのデータは、長期的な統計により、さらに有意義な洞察を生み出す可能性があります。
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:
グラフに基づく分析と洞察を以下に示します。
1. **トレンド**
– 360日間のスパンで、最初の評価日（2025年7月1日）と最後の評価日（2026年7月1日）の2点のWEIスコアが示されています。スコア自体の変動は確認できず、具体的な周期性や明確な上昇・下降トレンドは観察されません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 明らかな外れ値や急激な変動は見受けられません。データポイントが限られているため、詳細な変動分析は難しいです。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは「実績（実績AI）」で、グラフの初期部分に位置しています。
– 緑色のプロットは「前年（比較AI）」で見られ、終了時点に位置しています。
– 全体のスコア範囲が0.5から0.6の間であり、評価の結果としての公平性・公正性に対する数値が一定範囲内であることを示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 他に示されている予測（赤い×やライン）は表示されていないため、明示されたデータ間の関係は特にありません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 現在示されたデータポイントの数から詳細な分布や相関関係を導くことは困難ですが、将来的には追加されるデータでより詳しい分析が可能になるかもしれません。
6. **直感や影響に関する洞察**
– 現在のデータから考えると、WEIスコアは比較的安定しているように見えます。しかし、データが限られており追加のデータがない限り、精度の高い分析は難しいです。
– 社会的な影響として、電力分野での公平性や公正さの安定性は社会的な信頼感や持続可能性に寄与する可能性があります。安定した指標として見られることは、戦略的な政策決定やリソース分配において重要です。
このグラフから、さらなる詳細なインサイトを取得するためには、より詳細なデータや予測モデルの可視化が有用であると思われます。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– グラフ全体として、明確な時系列トレンドは見られません。2025年7月から2026年7月までの360日間で、実績値と前年値がいくつかの特定の日に表示されていますが、トレンドを形成するにはデータが少ないです。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフには目立った外れ値や急激な変動は見られません。実績値と前年値はそれぞれ別の位置で表示されており、急激な変動は示されていません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色の点は実績値を示しています。
– 緑色の点は前年の値として示されています。
– 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います。
– 他の予測手法（線形回帰、決定木回帰など）はこの時点では表示されていませんか、影響を与えていません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値と前年値は一つ一つの日に直接比較でき、前年値よりも高い位置にありますが、これらの関係性についてのさらなる洞察を求めるにはデータがもっと必要です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 測定地点が非常に限られており、どのような相関関係や分布の特性も明確に分析するには十分ではありません。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 人間の直感としては、実績値が前年の値を超えていることは積極的な進展を示し、持続可能性や自治性の向上を示唆しています。
– ビジネスや社会的な観点から見ても、より高いWEIスコアを維持または向上させるための持続可能な発電やエネルギー管理の取り組みを続けることが重要です。
このように、データポイントが限られているため、深い分析は困難ですが、実績の進展を追跡する上では有用です。さらなる改善や施策には追加のデータが求められるでしょう。
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:
以下にグラフの分析と洞察を示します。
1. **トレンド**
– グラフのプロット数が少ないため、明確なトレンドは捉えにくいですが、実績と予測データに基づく期間の始点と終点のスコア変化を見ると、全体的にスコアがほぼ変わらないか、わずかに減少しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値や急激な変動は特に観察されません。このことは、データの安定性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（実績AI）」を示し、予測値と比較されています。
– xマークの予測データは見られませんが、線形回帰モデルと決定木回帰の予測線が、実績データと整合しているようで、主に横ばいを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 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）は、実績データに一致するような形で配置されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– スコアは一定の範囲内で安定していることが示唆されますが、データポイントが少ないため、詳細な統計的相関関係を評価するのは困難です。
6. **直感的な洞察とビジネス、社会への影響**
– 国内の電力関連の社会基盤および教育機会が比較的安定していることを示唆しています。
– スコアが高く安定的であることから、これが続けば、社会的に堅固な基盤があることを示し、ビジネス上の大きなリスクはないとされています。
– 社会インフラの安定は、長期的な計画や教育投資に対する安定的な支持を意味する可能性があります。
このように、このグラフは社会基盤の評価が比較的一貫して好調であることを示唆しており、長期的な政策やビジネス戦略の展開に対し、ポジティブな影響を与える可能性を示しています。
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**
– グラフでは、左側に実績データ（青色の点）と予測（ランダムフォレスト回帰）がプロットされています。右側に前年のデータ（緑色の点）があり、これらは過去と未来の時点でのスコアを示しています。
– 実績値と前年データの高さが似ており、急激な変動は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値や急激な変動は特に見受けられません。
3. **プロットや要素の意味**
– 青色の点は実績値を示し、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います。
– 緑色の点は前年のデータを示しており、過去からの変化を把握するために重要です。
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近似しており、過去のデータ（前年）とも大きな差はないことから、予測モデルが信頼性を持っていると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値と予測は一致しており、相関があると考えられます。分布は比較的一様で、外れ値はありません。
6. **直感的な感覚とビジネスや社会への影響**
– このグラフから、人間は電力に関する社会的なWEI（共生・多様性・自由の保障）が安定していると感じるでしょう。
– 社会やビジネスへの影響として、電力関連の施策や方策が継続的に実施され、一定の成果を上げていることを示しています。この安定性は政策決定者に安心感を与えると共に、将来的な改善策の計画に役立つでしょう。
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:
以下の観点でグラフから得られる洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– グラフは均一な色（緑）で、おそらくWEIスコアが一貫していることを示している可能性があります。明確な上昇または下降トレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 色に大きな変化がなく、外れ値や急激な変動は見られないようです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– ヒートマップの色は数値スケール（おそらく0.60から0.72の範囲）に対応しており、現在の色は中間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がある場合の関係性**:
– 表示されている情報が一種類のデータのみなので、複数データ間の関係性は特定できません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 均一な色合いが続くため、特定の時間帯や日に異常な値がないことを示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、ビジネスや社会への影響**:
– システムが安定して稼働していることを示している可能性があり、電力供給における安定性の高い期間を表しているかもしれません。ビジネスへの影響としては、予測可能で信頼性のある電力供給が期待できることが挙げられるでしょう。
全体として、このヒートマップは一定期間にわたり非常に安定したシステム状況を示しているように見えます。
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:
以下の点を考慮した分析を提供します。
1. **トレンド**:
– ヒートマップの色合いがほぼ均一であることから、日々の変動は少なく、安定しているように見えます。強い上昇や下降トレンドは見受けられません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 色の変化がほとんど見られないため、大きな外れ値や急激な変動も見られません。
3. **各プロットや要素**:
– ヒートマップの色の密度は一様で、個人WEI平均スコアが一定の範囲に収まっていることを示しています。
4. **関係性**:
– 単一のデータセットで時間軸に沿った均一なパターンが見られるため、他の時系列データとの直接的な関係性は見受けられません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 相関関係や特定の分布の特徴は特に顕著ではなく、各時間帯や日付において特定のパターンも見られません。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このグラフからは安定したパフォーマンスが示されていると考えられます。日々の変動が少ないことは、電力消費が予測可能であることを示唆し、対策や計画の立案において有利です。
– ビジネスや社会への影響として、電力需要の安定は供給計画の立案に役立ち、効率的な資源配分を促進する可能性があります。
このような安定状態は、予測可能性を高め、計画とリソース管理に良い影響を与えることが期待できます。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– ヒートマップの色合いがほぼ均一であることから、長期間にわたりWEI平均スコアに大きな変動は見られません。周期的なパターンや顕著な上昇/下降トレンドも確認できません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特定の領域で突発的な色の変化や、極端に異なる色が見られないため、外れ値や急激な変動は存在しないと推測されます。
3. **各プロットや要素の意味**
– ヒートマップの色はWEI平均スコアを示しており、緑色が広がっていることから、スコアが中程度の範囲で安定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**
– このグラフは単一のデータセット（電力カテゴリのWEI平均スコア）を時系列で示しているため、複数のデータセットの関連性は直接描写されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– ヒートマップは全体的に均一で、明確な相関関係や分布の偏りは見られません。
6. **直感的な感想とビジネス・社会への影響**
– グラフから直感的に感じられるのは、対象期間において電力カテゴリのWEI平均スコアが安定しているという印象です。特に大きな変動がないため、ビジネスや社会に対する急な影響は感じにくいかもしれません。しかし、安定した状況は電力市場において一定の信頼感をもたらす可能性があります。予期せぬ変動が少ないことは、計画立案やリスク管理の観点で有益であると考えられます。
この安定性が、例えば持続可能なエネルギー政策の成功を示すものであるならば、それはさらに多様なエネルギー源の利用や効率的なエネルギー管理の成果を示しているのかもしれません。
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:
この相関ヒートマップについての分析を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 相関データを示すため、直接的な時間的トレンドはありません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 明確な外れ値は見られませんが、「個人WEI（心理的ストレス）」が他の全ての項目と-1の相関という点で特異です。これは完全な負の相関を示しており、特徴的です。
3. **各プロットや要素**:
– 赤は強い正の相関（1に近い）を、青は強い負の相関（-1）を示しています。
– 全体的に赤色が多く、電力カテゴリ内のほとんどの項目が強く正に相関していることが分かります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データではなく、相関を示しているため、主に項目同士の関係を見ます。個人と社会のWEIが強く正に相関している点が注目されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全項目が1で強く正に相関しています。
– 例外として「個人WEI（心理的ストレス）」が他の項目と全て-1の負の相関を示しています。
6. **ビジネスや社会への影響**:
– 「個人WEI（心理的ストレス）」の負の相関は、ストレス管理が他のWEI（幸福に関する他の要素）と逆の動きをすることを示唆しています。これは、ストレス管理が他の幸福要素を高める上での重要な鍵である可能性を示しています。
– 全体として正の相関が強いため、カテゴリ内の1つの要素が改善されれば他の要素も改善される可能性が高いというポジティブな見通しを提供します。
この分析は、電力の各指標がどのように関連し合っているかを理解し、各側面の改善が全体としてポジティブな変化をもたらす可能性があることを示唆しています。また、ストレスに関する項目は他と逆の影響を持つため、特に注意が必要です。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 各WEIスコアの箱ひげ図は、個別のWEIタイプに対して横ばいの傾向を示しています。期間は360日なので、長期的なトレンドではなく、比較スタイルで理解する必要があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部の箱ひげ図において、ウィスカーが長く伸びているものもあります。これらはデータの分布に広がりがあることを示唆し、異常な値や急激な変動が含まれている可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 箱ひげ図の中央の線は中央値を示し、上部と下部のボックスはそれぞれの四分位範囲を示しています。このことから、どのWEIタイプがより集中しているか、ばらつきが大きいかが分かります。
– 色の違いは、各WEIタイプが異なるカテゴリを表していることを視覚的に強調しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– WEIスコアの複数のタイプが対比されていますが、特定のWEIタイプ間での直接的な時系列比較ではなく、全体分布の比較として見るべきです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 分布の中で、社会WEI（公平性・公正さ）の範囲が広く、他のスコアと比べてばらつきが大きいことが分かります。これは、個々の経験や社会的要因が多様であることを示唆します。
6. **直感的洞察とビジネス・社会への影響**
– 人間が直感的に感じ取れることは、特定のWEIタイプ間でのスコアのばらつきが異なるという点です。政策決定や戦略策定においては、特定の分布のばらつきが、対応するエリアや分野でのリソース配分や支援策に影響を与える可能性があります。
– 例えば、ばらつきが大きいWEIタイプ（社会WEI: 公平性・公正さ）は、社会的介入が必要な分野として特定されるかもしれません。
このように、WEIスコア分布比較を通じて、各分野の特性や潜在的な問題が視覚化され、改善や対策の対象を特定する手段として有効です。
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:
分析結果を以下に示します。
1. **トレンド**:
– グラフは主成分1と主成分2の2次元プロットです。時間の推移ではなく、データの分布を示しているため、トレンド（上昇、下降、周期性など）ではなく、データの相対的な配置に焦点が当たっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– プロットポイントが二つあり、特に外れ値や急激な変動は見受けられません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 両プロットは、異なるカテゴリや状態を表している可能性が高いです。主成分分析により、データは二つの主要なベクトルにプロジェクトされており、それぞれの位置が、元データの特性を集約した地点です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列の情報はこのプロットには直接含まれていませんが、データが360日間の情報を元にしているため、それによる統計的な要約が示されていると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 二つのデータポイントはほぼ水平方向に配置されているため、主成分1がデータを分ける主要な要素であることを示唆しています。主成分2に沿った変動は小さく、この軸上での情報の揺らぎは少ないようです。
6. **直感およびビジネスや社会への影響**:
– 直感的に、このグラフは異なる状態やグループを強調するために使われた可能性があります。データセットが電力カテゴリーであることから、異なる技術、地域、または時間帯のエネルギー消費特性の違いを示唆しているかもしれません。
– ビジネス面では、これらの分析結果を利用して、特定のエネルギー消費パターンを識別し、効果的な資源配分戦略を立てることができるでしょう。
このようにPCAを用いることで、データの複雑な構造を視覚的に簡略化し、意思決定の参考にすることが可能です。
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。