📊 データ分析（GPT-4.1による）
### WEIスコアデータ分析結果
#### 1. **時系列推移**
提供されたデータポイントを見ると、全体として総合WEI、個人WEI平均、そして社会WEI平均はわずかに上昇傾向にあります。これにより、全体的なウェルビーイングの改善（特に社会的要因）が推測されます。個別のデータで見ると：
– **総合WEI**: 0.625から開始し、0.74375と順調な上昇を見せています。この上昇は社会WEI平均の顕著な増加により牽引されている可能性があります。
– **個人WEI平均**: 0.625から0.675へと緩やかに上昇。
– **社会WEI平均**: 0.625から0.8125へと大きく改善しています。
#### 2. **異常値**
データ記録では異常値は検出されていません。
#### 3. **季節性・トレンド・残差（STL分解）**
– **トレンド**: 全体的に見て少しずつ上昇していることから、長期的な向上が続いていると考えられます。
– **季節性**: 短期間のデータのため明確な季節性は観察されませんが、一貫した上昇が示唆する基盤が改善されています。
– **残差**: データの期間が短いため、残差から特筆する不規則な動きは観測されにくい状況です。
#### 4. **項目間の相関**
相関ヒートマップをもとに重要な相関関係を観察することができるならば、以下が推測されます：
– **社会基盤・教育機会と社会WEI平均**が高い正の相関を持つことが予想されます。
– **個人の経済的余裕と個人のウェルビーイング**も高い相関があると考えられます。
#### 5. **データ分布**
箱ひげ図がある場合、以下が伺えます：
– 各指標の中央値は全体的な改善傾向を示す傾向があります。
– データのばらつきが比較的小さいため、議論されているウェルビーイングの様々な要素間のばらつきがそれほど大きくないことを示唆します。
– 外れ値は観察されていないため、データは比較的一貫していると考えられます。
#### 6. **主要な構成要素（PCA）**
主成分分析によると、PC1が86%の寄与率を持ち、PC2が14%であることから、データの大部分の変動はPC1によって説明されます。PC1はおそらく社会的および個人的な組み合わせ要因、つまり両者の協調がもたらすウェルビーイング全体の改善を表していると考えられます。PC2はより個別の要因に起因する部分を捉えている可能性が高いです。
### 結論
全体として、このデータは個人及び社会的ウェルビーイングが徐々に向上していることを示しています。特に社会部門の改善が顕著で、それが総合スコアを引き上げています。分析において具体的な季節性や外れ値を特定するには、より長期のデータが必要となります。今後の政策決定においては社会的要素の強化が有用であることが示唆されています。
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:
### グラフ分析の専門家としての洞察
1. **トレンド**
– 実績のWEIスコアは7月1日から3日にかけて増加し、それ以降はデータが表示されていません。
– 予測の各モデルは、予測期間内でWEIスコアが一定であることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績に初期のデータで急激な増加が見られますが、それ以外には特に外れ値や急激な変動はありません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績（青い点）は観測されたデータを示しています。
– 各予測線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰、予測AI）は異なる予測モデルの結果を表しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、比較的狭い範囲です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測モデルは実績データが提供されていない期間について一貫したWEIスコアの予測を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの少なさにより、相関関係の分析は難しいですが、全体的に予測モデルは横ばいの予測をしています。
### 直感的なAIとしての洞察
– 実績が初期段階で急上昇しているため、将来的にも同じ傾向が続くかどうかを確認する追加のデータが必要です。
– 予測モデルがどれも安定したスコアを示しているため、現時点では電力カテゴリに大きな変動はないと考えられているようです。
– ビジネスや社会への影響として、安定した電力供給の予測が可能であれば、計画的な電力利用やコスト管理が可能になるでしょう。
– ただし、早期の上昇を考慮すると、潜在的な不安定要因が存在するかもしれません。これに対しては注意が必要です。
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:
以下は、個人WEI平均スコア時系列散布図の分析結果です。
1. **トレンド**
– 実測値（実績AI）は画像左端にまとまっており、一定のスコアを示しています。
– 「予測（ランダムフォレスト回帰）」は初期に急上昇し、その後高水準で水平のトレンドを示しています。
– 他の予測手法（線形回帰、決定木回帰）はほぼ一定の水平線を描いています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値や大きな変動は見られませんが、ランダムフォレストの急上昇は他の予測と比べて異なる動きを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 灰色の範囲は「予測の不確かさ範囲（xAI/3σ）」を示しており、実測値がこの範囲内に収まっています。
– 青い点は実績を示し、赤い点は「予測AI」を示していますが、実測値とは重ならず無視しています。
– 線形回帰や決定木回帰は変動が少ないため、安定した予測を出していることを示唆します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 様々な予測手法が異なる予測を提供しているため、アプローチごとに異なる特徴やパターンを考慮している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実測データと予測データが直接的な相関は示していないようですが、予測の不確かさの中に実測データが存在しており、ある程度の信頼性を持つことを示唆します。
6. **人間が直感的に感じること及びビジネスへの影響**
– 人はランダムフォレストの急な上昇に注目するかもしれませんが、実績と一致しないため、その予測は慎重に解釈するべきです。
– 安定した予測（線形回帰、決定木回帰）は、電力消費の予測精度を向上させる可能性があります。
– このようなデータは、電力供給計画の策定や、ピーク需要への対応策策定において有用である可能性があります。
全体として、各予測モデルの特性を理解しながら、実測値との整合性を考慮することが重要です。
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:
このグラフを分析すると、以下の特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青色のプロット）は最初の数日間の変動が見られますが、その後のデータはありません。
– 予測データ（紫色、シアン、およびマゼンタ）は横ばいのトレンドを示しており、一定の安定性を保っています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データは最初の数日間にいくつかの変動がありますが、全体的には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**:
– 実績データ（青色のプロット）は、観測された実際のWEIスコアを示しています。
– 予測（赤色の×）は予測AIによる予測値で、さらに三種類の異なる手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の予測が表示されています。
– 予測の不確かさ範囲（灰色のバンド）は、予測値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**:
– 予測は3つの異なる手法により行われていますが、すべて同じような横ばいの結果を示しており、基準となる実績と概ね一致しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 予測と実績データの間で大きな差異は見られません。これにより予測モデルが実績に対して良好に合致していることが示唆されます。
6. **直感的な洞察および影響**:
– 人間はこの図から、予測と実績がほぼ一致しているために、モデルが安定した予測を立てられていることを感じるでしょう。
– ビジネス上、予測の安定性が確認できるため、リスク管理や資源配分に対する確信が得られるでしょう。また、社会的には安定した電力供給や予測が可能であることが、信頼性向上に寄与します。
このように分析することで、安定した予測がビジネスや社会に及ぼすポジティブな影響を理解できます。
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**:
– 実績値（青点）は7月4日で途切れており、それ以降のデータがないため、それまでの短期間では特に顕著なトレンドは見られません。
– 予測値（ピンク線、緑線、マゼンタ線）はそれぞれ異なる手法に基づいていますが、ほぼ全期間で横ばいとなっており、特に大きな変動はありません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月4日までの実績データのみが視覚化されており、この範囲内では特に外れ値や急激な変動は見られません。
– 予測手法に基づくグラフには急激な変動は見られず、安定した推移が示されています。
3. **各プロットや要素**:
– 青点は実績データを示し、予測と比べる基準となっています。
– 灰色の縦のバーは予測の不確かさ範囲を示していますが、この範囲内に実績データが収まっていることから、予測が比較的信頼できることが示唆されます。
– 緑、紫、マゼンタの線はそれぞれ異なる回帰分析（線形、決定木、ランダムフォレスト）に基づく予測値を示しており、全体として安定しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測値の間に特に大きな乖離がないため、予測値は実績値と調和しているように見受けられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– このグラフでは直接的な相関関係を示す要素は少ないですが、不確かさ範囲内に収まっていることは、予測手法の精度が高い可能性を示唆しています。
6. **直感的な理解と影響**:
– グラフ全体として、WEI（経済的余裕）スコアは非常に安定的であり、特に大きなリスクや不安定要素はこの30日間には見られません。これは、個人が電力消費において経済的に安定していることを示す可能性があります。
– ビジネスや社会への影響として、この安定性は、消費者の電力支出が予測可能で安定していることを意味し、エネルギー供給者や経済政策においてプランニングしやすい環境を提供します。
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**
– 実績のデータポイント（青丸）は、最初の数日間に測定されており、その後データが途切れています。予測値に基づいて、ほぼ横ばいのトレンドが見られ、期間中に大きな変動はありません。
– ランダムフォレスト回帰の予測（紫線）は徐々に上昇し、より高い値に向かって伸びています。一方、他の予測手法（線形回帰、決定木回帰）はほぼ一定の状態を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青の実績点が予測の不確かさ範囲（グレーの帯）内に収まっていることから、特に目立った外れ値や急激な変動は見当たりません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青の実績点：過去の実績データを示しています。
– グレーの帯：予測の不確かさを示し、データの信頼性や予測精度に関する情報を提供します。
– 各色の予測線：異なる予測手法の結果を示し、それぞれが異なる傾向を示しています。例えば、ランダムフォレスト回帰は他の手法と対照的な予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 複数の予測手法が同じデータに対して異なる視点を提供しており、それによって他の要因（例えば、予測のモデルパラメータや訓練データの特徴）の影響を考察することが可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 主要な相関関係は見られませんが、ランダムフォレスト回帰は他の手法よりもダイナミックな予測を行っており、これがデータの複雑性を反映している可能性があります。
6. **直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**
– 安定した健康状態を維持していることが示唆されており、全体としては安心できるトレンドです。
– 各予測手法の違いが示すように、電力に関連する健康指標は複雑かつ多面的である可能性があります。異なるモデルを活用することで、より充実した健康管理が可能です。
このグラフは、長期的な健康状態の監視と改善に役立つツールとして活用でき、電力分野での持続可能な健康管理の支援にもつながります。
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:
## グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績AI（青い点）は、最初の数日間だけのデータが示されています。時系列の延長での観察はできませんが、初期値が比較的安定していることが伺えます。
– 各予測モデル（線形回帰、水色; 決定木回帰、紫; ランダムフォレスト回帰、ピンク）は、30日間のスコアが一定で横ばいを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績AIデータの点数が非常に少ないため、外れ値は特定できません。
– 予測モデルも大きな変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績のデータで、最初の数日に限定されています。
– 色付きの線はそれぞれ異なる予測アルゴリズムのアウトプットを示し、3種類の予測モデルが用いられていることが示されています。
– 灰色の帯は予測の不確かさ範囲を示し、範囲が狭いことから、予測モデルにおける不確かさが小さいと推測されます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと各予測モデルは、現在のデータプロット時点では大きな乖離を示していないように見えますが、全体的なトレンドは不明。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 予測モデル間では類似した横ばいを示すが、それぞれのモデル間の正確性や具体的な相関関係はここからはわかりません。
6. **直感的な印象と影響**
– 初期データが限られているため、今後の経時変化が気になるポイントです。直感的には、心理的ストレスの安定した管理が可能であると感じられるかもしれません。
– ビジネスや社会への影響としては、ストレス解析が個別的なストレス管理、メンタルヘルスの維持に役立つ可能性がありますが、より長期的なデータと多様な条件での確認が必要です。
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:
### グラフの分析
#### 1. トレンド
– **実績データ (青い点)**: 初期の日付で一定のスコアを示しています。
– **予測データ (線グラフ)**: ほとんどのモデル（線形回帰, ランダムフォレスト回帰）はスコアが横ばいを示している一方で、決定木回帰のみ初期から大幅に下降しています。
#### 2. 外れ値や急激な変動
– 決定木回帰が他のモデルと異なり急激な下降を示していますが、外れ値というよりも、他のモデルと異なる予測の傾向を持っていることが注目されます。
#### 3. 各プロットや要素
– **実績 (青い点)**: 実際のWEIスコアを示す。
– **予測の不確かさ範囲（灰色の帯）**: 予測の不確かさを示し、いくつかの予測線がこの範囲内に含まれています。
– **予測線（色分け）**: 各種類の予測モデルを示し、それぞれの予測の傾向を視覚化。
#### 4. 複数の時系列データの関係性
– 複数の予測モデルが提供され、それぞれ異なる予測を示しています。特に決定木回帰は他のモデルと異なるパターンを示しており、異なる結果を予測しました。
#### 5. 相関関係や分布の特徴
– 線形回帰とランダムフォレスト回帰が非常に似た傾向を示しており、これらのモデルの予測手法が似ていることが示唆されます。
#### 6. 洞察とビジネスへの影響
– **直感的洞察**: 大部分の予測が安定的なスコアを示しているため、電力の自由度と自治の状況は基本的に安定していると受け取れます。
– **ビジネスへの影響**: 予測モデルの違いにより、特に決定木回帰の予測が実現すれば、予期しないリスクに備える必要があります。企業は全体的な安定性を信頼するか、リスク対応策を考慮するかの判断を迫られます。
全体として、電力分野におけるWEIスコアの変動について、モデルごとの予測を考慮した戦略策定が重要となるでしょう。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– 実績（青い点）：初期に2つのデータポイントがあり、スコアが0.6から0.8に上昇しています。トレンド自体はわずかですが、上昇傾向が見られます。
– 予測（3つの手法による予測線）：いずれも30日間の期間にわたり横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データに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**
– 青色の点が実績データを示し、スコアは0.6から0.8の範囲です。
– 灰色の帯は予測の不確かさ範囲を示しており、実績と予測の乖離が大きくありません。
– 複数の予測手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）は、それぞれ異なる横ばいの値を持っていますが、全体的に安定しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データに対して、予測手法のそれぞれの値が全体的に一貫して高いスコアを示しており、実績よりも予測スコアが高く見えるため、予測手法が過大評価している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測の間に相関が見られますが、予測の値が実績よりも高い位置で安定しているため、予測手法が実績を高く見積もっている可能性が示唆されます。
6. **直感的な感じと影響**
– 実績スコアの上昇は、電力カテゴリーの社会の公平性や公正さがわずかながら向上していることを示しているかもしれません。
– ビジネスや社会への影響としては、予測が実績よりも高いため、期待や目標が現実と合っていない可能性があり、改善策の評価や調整が求められるかもしれません。
このような評価から、今後のデータ収集や予測アルゴリズムの精度向上に役立つインサイトが得られます。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **実績データ（青い点）**: 7月初旬に集中的に表示され、一定の範囲内で安定したスコアを示しています。
– **予測モデル（3種類）**: いずれも7月以降、一定のスコアを維持しています。特に線形回帰（シアン）と決定木回帰（ピンク）は横ばいです。ランダムフォレスト回帰（紫）は初期に上昇し、以降は1.0に近い値を維持しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 特に顕著な外れ値は見当たりません。
– **急激な変動**: ランダムフォレスト回帰の初期で急激な上昇があります。
### 3. 各プロットや要素
– **実績（青い点）**: 実際のデータを示していますが、期間の初めにのみ表示されています。
– **予測（赤いバツ）**: 予測されるデータポイントを示していますが、特に目立った変動はありません。
– **予測の不確かさ範囲（灰色）**: 異なる予測モデル間でのスコアの不確実性を示しており、最初の期間でのみ可視化されています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 複数の予測モデルが、それぞれ異なる傾向を示しているが、大きく乖離しているわけではありません。ただし、ランダムフォレスト回帰が特に高いスコアを示す点が他と異なります。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績データは予測範囲内に収まっており、予測と実績はある程度一致しています。
### 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
– **直感的な理解**: 実績が非常に限られた期間に集中しているため、人々はこのデータが初期のテスト段階にあると感じるかもしれません。また、予測がほぼ安定していることから、持続可能性と自治性のスコアが安定していることを示唆しています。
– **ビジネスや社会への影響**: 高いレベルでの安定したスコアは、持続可能性の面で良好な状況を示唆しており、政策決定者やビジネスリーダーに安心感を与える可能性があります。ただし、期間全体での実績データの欠如があるため、さらなるデータ収集が必要です。
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:
1. **トレンド**:
– 実績データ（青色プロット）は限られた期間しか表示されていないため、明確なトレンドを示していません。
– 予測ライン（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）はすべて横ばいで、期間中のWEIスコアの安定を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 現在の実績データには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**:
– 青色の実績プロットはWEIスコアが0.6から0.8の範囲を示しています。
– 予測範囲は限られていますが、各モデルがほぼ一致した横ばい予測をしています（線形回帰は青、決定木は緑、ランダムフォレストは紫）。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 現在の段階で実績と予測のデータに大きな乖離は見られません。予測モデルはいずれも同様のスコア範囲を維持しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 相関関係や分布の特徴を示すためにはデータポイントが少ないですが、予測モデルは全体として一致した安定感を示しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– グラフは30日間のWEIスコアを予測するために使われていますが、現在の予測は横ばいで、教育機会や社会基盤に大きな変化は予測されていません。
– 安定したスコアは、社会基盤や教育機会において特段の課題がないことを示唆しているかもしれません。ただし、実績データの収集が少ないため、さらなるデータ収集と分析が必要です。
このように、現段階での影響は限定的ですが、引き続きデータの監視と収集を行うことで、より精緻な予測と意思決定が可能になるでしょう。
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:
このグラフを分析します。
1. **トレンド**
– 実績（実績AI）のスコアは最初の数日間で一定範囲に収まっていますが、全体的な変動は少ないです。
– 予測AIと異なる予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の予測スコアは横ばいの傾向を示しています。
– ランダムフォレスト回帰の予測スコアは、他のモデルよりも高く、特に期間の後半において安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績AIのスコアは初期において若干変動していますが、外れ値はないように見えます。
– 他の予測モデルは一貫しており、急激な変動はありません。
3. **プロットや要素の意味**
– 実績AIのデータは青い点で示され、実際の観測値です。
– 予測モデルは、それぞれ異なる色線で示され、予想される数値の動向を表しています。
– 不確かさ範囲は灰色の帯で表示され、予測AIの変動範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 複数の予測モデルが用いられていますが、全体的な傾向は類似しており、特に大きな差異は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測の間で大きなズレはないため、予測モデルは実績に対しておおむね正確です。
6. **社会・ビジネスへの影響と洞察**
– 電力における共生・多様性・自由の保障という観点では、予測モデルが安定しており、信頼できる予測を提供していることが示されます。
– エネルギー政策や社会的取り組みの持続性や安定性に寄与する可能性があります。
– 予測に基づく対策が取りやすくなり、社会全体の電力における多様性と保障の改善に役立つでしょう。
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:
以下に、与えられたヒートマップについての分析を示します。
1. **トレンド**:
– 短期間（2日間）の情報しかないため、明確なトレンドを判断することは難しいですが、全体的に色の変化があるため、何らかの変化がある可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 日付による変動が大きく、2025-07-01と2025-07-02の間で色がかなり大きく変化しています。この変化が急激なものであることを示唆しています。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 色の濃さと明るさはWEIスコアの値を示しています。色が濃いほど値が低く、明るいほど値が高いことを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– ある特定の時間帯（2025-07-01の夜間）において低いスコア、翌日の日中に高いスコアが観察され、時間帯によるスコアの変動があることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 日中はスコアが高く、夜間はスコアが低くなる傾向があるように見えます。この時間帯の違いは、電力使用量や供給の変化を示唆しているかもしれません。
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**:
– 電力需要が時間帯によって大きく変動し、このパターンは電力供給計画や価格設定に影響を与える可能性があります。夜間の低いスコアは電力需要が低いことを示唆し、昼間の高いスコアは需要の増加を示しています。
– ビジネスにとっては、ピークの需要に合わせた電力供給の調整やコスト管理が必要かもしれません。
– 社会的には、シーズンやイベントに応じた需要パターンの変化にも対応する必要があるかもしれません。
全体として、限られた期間のデータですが、時間帯における電力需要の変動が示されており、それに対応した計画が必要となることが示唆されています。
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:
こちらのヒートマップ分析について説明いたします。
1. **トレンド**
– 全体として、期間が30日間にわたっているにも関わらず、データの表示は非常に限られています。現時点では、7月1日と7月2日のデータしか表示されていないようです。各日の特定の時刻に非常に高いか非常に低いスコアが現れている点から、時間帯ごとの変動が著しい可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月1日は夜19時に非常に低いスコア（ダークパープル）が観測され、7月2日は午前8時に非常に高いスコア（イエロー）が観測されることから、急激な変動が見られます。
3. **各プロットや要素**
– 色のグラデーションがスコアを示しており、0.645から0.675までの範囲になっています。ダークパープルが低スコアを、イエローが高スコアを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 現在のデータからは、日毎の繰り返しがある可能性がありますが、詳細な時系列関係性はこの限られた情報からは明確ではありません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 2日間のデータ解析では、特定の時間帯にスコアが大きく変動することが示唆されますが、他の日との連続性や相関関係は読み取れません。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**
– 高いスコアを示す時間帯はエネルギーの需要が高い可能性があり、運用効率化に向けた対策を講じることが求められるでしょう。また、低いスコアの時間帯は需要が少ないことを示唆するため、コスト削減やエネルギーの効率的な供給を含む戦略の再検討が必要です。
詳細な解析に必要な情報が不足しているため、より多くのデータポイントを見ることで、より深い洞察が得られると考えられます。
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:
1. **トレンド**:
– グラフは30日間のデータを示すはずですが、そのうち2日分しか表示されていません。各1日が1つのブロックとして視覚化されています。
– 7月1日は低いスコア（紫）で、7月2日は高いスコア（黄色）を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 明らかに7月1日と7月2日で値が急激に変動しており、これは外れ値または特殊なイベント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**:
– 色の変化はWEIスコアの変動を示しており、紫が低いスコア、黄色が高いスコアを表します。この急激な色の変化は、短期間での大きな変動を意味します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– このグラフには複数の時系列がなく、2日分の日付に対して1つのスコアが示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは多様な分布を持たず、急激な変動があるのみです。時間帯の詳細なデータがなく、より長い期間のデータが必要です。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このヒートマップは、短期間での電力利用や供給に関する異例の状況を示唆しているかもしれません。
– ビジネスや社会への影響として、エネルギーの急激な需要変動や供給の不安定性が懸念される可能性があります。これにより政策や対応策が必要かもしれません。
シンプルなデータですが、詳細を理解するために、期間内の他の日のデータや追加のコンテキスト情報が求められます。
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:
この相関ヒートマップは、各WEI項目間の相関を示しています。ここではグラフの視覚的な特徴と洞察を分析します。
1. **トレンド**:
– トレンド自体は示していませんが、相関関係を通じて異なるWEI項目の長期的関係が読み取れます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に目立つ外れ値はありませんが、「個人WEI（自由度と自治）」が他の指標と低い相関を示している点が特徴的です。
3. **要素（色、密度など）の意味**:
– 色の違いは相関係数の強弱を示しています。赤が正の相関、青が負の相関を示し、色が濃いほど相関が強いことを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 相関が高い項目間（例えば「社会WEI（公平性・公正さ）」と「社会WEI（持続可能性と自治性）」）では、類似した動きが予想されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「総合WEI」とその他の多くの項目（特に「個人WEI平均」や「社会WEI平均」）は強い正の相関を示しています。
– 「個人WEI（自由度と自治）」は、多くの項目と比較的弱い相関を示しており、独立した動きを示す可能性があります。
6. **直感的な洞察およびビジネス/社会への影響**:
– このヒートマップから、人々は特定の項目が互いにどの程度関連しているかを理解できます。特に「総合WEI」が他の多くの指標と高い相関を持っているため、総合的な電力関連のウェルビーイングを向上させる施策が、他の領域にも好影響を与える可能性があります。
– 「個人」および「社会」カテゴリのWEI項目の高い相関は、個人の状態が社会全体の状態に影響を及ぼしやすいことを示唆しており、政策立案者が考慮すべき点です。
このような分析を基に、電力関連の政策や施策を効果的に設計することが求められます。
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:
以下の分析を提供します。
1. **トレンド**
– 各カテゴリのWEIスコアは、30日間の一定期間にわたる分布を示しています。トレンド自体は箱ひげ図によって良く見えませんが、カテゴリごとにスコアの分散と中央値の変動を比較することが可能です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 各箱ひげ図によって、中央値からのスコアのばらつき（四分位範囲）が示されています。「個人WEI（心理的ストレス）」や「社会WEI（共生、多様性、自由の尊重）」などの項目では、広い四分位範囲が見られ、スコアのばらつきが大きいことを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の差異は視覚的な比較を容易にし、カテゴリ間の理解を深めます。
– 箱の中線は中央値を示し、箱の上下端は25%および75%の四分位数を示します。ひげは、範囲内のデータ分布の拡がりを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 「個人WEI平均」と「社会WEI平均」などのグループ間でスコアが似ているかどうかを比較し、異なるグループ間での傾向や例外を確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– スコア分布の広がりが小さいカテゴリ（例：「個人WEI（心理的充実）」）は、一般的に一貫した評価がされていることを示しています。
6. **ビジネスや社会への影響**
– 「社会WEI（共生、多様性、自由の尊重）」のスコアばらつきが大きいことから、多様性や自由の認識に関する社会的な意見のばらつきが示唆されます。これは、社会政策のフォーカスエリアを特定する際に重要な指標となる可能性があります。
– 「個人WEI（心理的ストレス）」のばらつきも注目すべきで、個々のストレス要因が非常に多様であることを示しています。心理的支援の必要性が高まる可能性があります。
これらの洞察をもとに、特定のカテゴリにフォーカスを当てた改善策や戦略を立てることが可能です。
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:
このグラフは、30日間の電力データに対する主成分分析（PCA）の結果を示しています。以下に、グラフの視覚的な特徴とそこから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**:
– PCAは時系列データのトレンドを見るための分析手法ではないため、直接的な上昇や下降などのトレンドを示していませんが、主成分の分布を見ることで、データの全体的大まかな特徴を把握できます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 二つのデータポイントが離れた位置にあることが見えますが、外れ値として評価するには追加の情報が必要です。これらは、異なる要素やイベントに対応している可能性があります。
3. **プロットや要素の意味**:
– 第一主成分が全体の分散の86%を説明しており、第二主成分が14%を説明しています。これは、データの大部分が第一主成分によって捉えられていることを意味します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各点が異なるデータの観測を示している可能性が高いです。第一主成分に沿った広がりが大きいことから、時系列データ間で一貫したパターンよりも、変動性の大きさが際立っています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第一主成分と第二主成分の間には大きな相関は見られず、データが二次元平面に均一に散らばっている様子です。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人々は、データのほとんどが一つの方向に集中していることから、単一の要因がデータに強く影響を与えていると感じるかもしれません。
– ビジネスや社会への影響として、エネルギー供給や消費の特定の側面が他と比べて小さな変動で済んでいる可能性があります。これを深く理解することで、効率的な電力管理が可能となるかもしれません。
さらに深い分析を行うには、これらの主成分が具体的に何を表しているのかを理解するためのコンテキストが重要です。
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。