📊 データ分析（GPT-4.1による）
以下に、提供されたWEIスコアデータに基づく分析を示します。
### 時系列推移と全体のトレンド
– **総合WEI**: 短期間の急激な増加が見られます。例えば、2025年7月1日の19:14から19:25までの間で0.625から0.7へ上昇し、その後7月2日の08:02には0.74375に達しています。この短期間での上昇は何らかのポジティブな社会的・経済的出来事があった可能性がありますが、一部のデータポイントの戻り（例えば、7月2日16:14の0.65）は、その持続性が欠ける可能性を示唆しています。
– **個人WEI平均**: 個人WEIも同様に短期間で上昇していますが、7月2日16:14の急落（0.71から0.61）は不安要因の増加や個人のストレス等が原因となっている可能性を示唆しています。
– **社会WEI平均**: 社会的側面の強い上昇が見られ、特に7月2日08:02での0.8125へのピークは、社会基盤や持続可能性分野の好調が反映されていることを示唆しています。
### 異常値
データには異常値は検出されていません。しかし、7月2日16:14以降の一部の指標にて急な変化が見られ、別の分析が必要かもしれません。
### 季節性・トレンド・残差
この短期データにおいて、季節性は捉えにくいですが、STL分解の活用により、一般的な上昇トレンドを確認できるかもしれません。例えば、経済的余裕と持続可能性は極めて安定して推移していますが、心理的ストレスのスコアは変動が大きく、説明不能な残差となっている可能性があります。
### 項目間の相関
– **相関が強い**: 経済的余裕と健康状態のスコアは高い相関があると思われます。また、社会基盤と社会的持続可能性の間にも強い相関が見られるでしょう。
– **相関の弱い項目**: 個人の自由度と心理的ストレスは、必ずしも直接的には相関しないため、それぞれ独立に検討が必要です。
### データ分布
箱ひげ図（仮定されたもの）からは、個々のWEI項目の中央値が比較的一貫していることが予想されます。しかし、一部特定項目（例えば、経済的余裕や心理的ストレス）では外れ値が存在する可能性があります。
### 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1の寄与率 (74%)**は、個人的な健康状態および経済的側面の影響が強く、これが総合WEIの主要な要因になっていることを示唆しています。
– **PC2の寄与率 (14%)**は、社会的公平性や持続可能性への意識が次の重要要素であることを示唆しています。
これら解析結果から、個人と社会両面の改善がより高いWEIの実現に寄与すると考えられます。具体的に、経済的安定や社会的支持が重要であることが明らかです。データは短期的ではありますが、政策決定や個人の選択に参考として用いることができます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフ全体を見ると、データは比較的初期と後期に集中しており、中間にはデータがありません。初期のデータポイントは「実績（実績AI）」で、後期のデータポイントは「前年（比較AI）」です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータポイント（青のプロット）は、急激な変動を示しています。この変動は「予測（ランダムフォレスト回帰）」と「予測（決定木回帰）」の線が示しています。
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、実際の観測データを表していると考えられます。
– 緑のプロットは「前年（比較AI）」で前年のデータを表しています。
– 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）の結果がそれぞれ異なる線やポイントで示され、異なる予測の信頼区間や傾向を示しています。
4. **複数の時系列データ間の関係性**
– 「実績AI」と「前年（比較AI）」の間に直接的な関係を見つけるのは難しいが、「前年」のデータが後期に集中している点から、前年データが継続して収集された可能性がある。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データの期間全体での相関を分析するのは難しいですが、予測手法ごとの異なる傾向を示しています。特に、「ランダムフォレスト回帰」は他の手法とは異なる変動を示している。
6. **直感的な感覚と影響の洞察**
– 人間がこのグラフを見た場合、電力の経年的な測定の不確実さや予測手法ごとの違いを意識するでしょう。初期の急激な変動は、電力消費の不安定な時期があったことを示しているかもしれません。ビジネスにおいては、予測の精度向上が求められること、および前年データの継続的なモニタリングの重要性を示唆しています。
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:
このグラフは、360日間の個人WEI平均スコアの推移を示しています。以下に視覚的な特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 初期段階で、実績（青いプロット）は0.6から0.8へ上昇し、その後安定しています。
– ランダムフォレスト回帰（紫色の線）も、それに沿った形で成長を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に急激な変動や外れ値は観察されませんが、予測と実績間で一致している箇所があります。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青い点は実際の実績を示し、緑の点は前年のデータを示しています。
– 紫色の線はランダムフォレストの予測を表し、実績に沿ったモデルパフォーマンスを示しています。
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）が提示されていますが、ランダムフォレストが実績に最も近い予測を行っています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– ランダムフォレスト回帰の予測は実績と強い相関があるように見えます。データ全体の傾向を捉えています。
6. **直感やビジネス、社会への影響**:
– WEIスコアが時間をかけて改善されていることは、個人の成長や電力消費の効率化を示唆している可能性があります。
– 予測モデルの精度が高ければ、持続可能なエネルギー使用の最適化に寄与する可能性があります。
全体として、この電力カテゴリのWEIスコアの推移は、予測モデルの精度向上とエネルギー管理の改善に向けたポジティブな兆しを示しています。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は期間の初めに集中しており、その後の記録は見られません。
– 予測データ（赤い交叉点、および線）は期間の始めと後半に存在しているが、時系列全体のトレンドは明確ではありません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 視覚的には外れ値や急激な変動は特に目立ちません。実績データが限られているため、急激な変動があったかどうかの判断は困難です。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点（実績データ）と緑の点（前年比較）が中心的なデータです。
– 灰色の線で示された予測の不確かさ範囲があり、ランダムフォレスト回帰と決定木回帰の予測が異なるパターンを描いています。
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は、時期によって存在する場所が異なります。特に、ランダムフォレストと決定木の予測が異なる未来のパターンを含んでいることは興味深い点です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データが限られているため、具体的な相関や特徴の分析は困難ですが、予測手法によって示された結果の違いは、モデルの選択が結果にどのように影響するかを示しています。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– 実績データが初期にのみ存在し、その後は予測に頼る必要があることから、データの信頼性やモデル選択の重要性を直感させます。
– ビジネスや政策立案においては、予測に基づいた意思決定の重要性を示唆しており、適切な予測モデルの選択とデータ収集が重要であると考えられます。特に、電力関連であれば、エネルギー需要と供給の最適化が求められるでしょう。
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:
さっそくグラフを分析してみましょう。
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**:
– グラフには「実績」と「予測」のデータがあります。
– 実績データは数日間のスコアを示しており、高めの位置で横ばい状態です。
– 予測データは直線的な回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰で異なる線を示しています。散布されている期間が限られていますが、全体的に高いスコアを維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 明らかな外れ値や急激な変動はこのデータセットには見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は「実績」で、過去の個々のWEIスコアを示しています。
– 緑の点は「前年」データであり、過去の基準と比較するためのものです。
– 紫や青の線は、それぞれ異なる回帰モデルによる予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と議論された回帰予測は高いWEIスコアを維持しているため、回帰モデルの精度を確認する目的で用いられていると思われます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データに大きなズレは見受けられませんが、数日だけの実績データでは、長期的な相関の確認は難しいです。
6. **直感的な感じや影響**:
– 全体として、個人の経済的余裕は比較的安定していて高いレベルにあることを示唆しています。
– 電力カテゴリにおいて個人WEIが安定していることは、消費者の購買力が電力消費に与える影響を抑え、ビジネスにとってプラス要因となるでしょう。
このグラフは、個人の経済状態に関するデータが電力消費分野における影響を予測する上で活用されており、安定性が強調されています。
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:
以下は、提供されたグラフに基づく洞察です。
1. **トレンド**:
– データの初期フェーズ（2025年7月頃）では、実績と予測の間に多少のばらつきが見られますが、特に一定の上昇や下降トレンドは見られません。
– その後、2026年初頭に向かって前年度（比較AI）のデータが高めで安定しているようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績AIデータポイント（青色）が特定の時点で急激に変化していますが、大きな外れ値は特に見られません。
– 一部の予測モデル（ランダムフォレスト回帰）が変動を示している点が注目です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実際のデータです。
– ピンクと紫の線は、異なる回帰モデル（ランダムフォレストと線形回帰）の予測を示しています。
– 緑色のプロット（前年度比較AI）は、予測モデルとの相関を示し、相対的な比較に役立ちます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと異なる予測モデル間での関係性が見られ、それぞれの予測がどの程度現状のトレンドに追従しているかの分析が可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各モデルの予測が、実績データとの相関関係についての詳細な評価が可能です。例えば、ランダムフォレスト回帰が一貫したパフォーマンスを示している可能性があります。
6. **直感的な感じと社会／ビジネスへの影響**:
– このグラフは、健康状態が予測される際の異なるAIモデルの性能を比較するのに役立ちます。
– 単調なトレンドが見られないため、ビジネスや社会においてはさらなるデータ収集とモデル改善が必要であることを示唆しています。
– 特に電力カテゴリということで、電力消費に関連した健康状態モニタリングの最適化に活用できる可能性があります。
実際の活用においては、このデータと異なる時点の更なる分析が求められます。
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:
グラフの分析を行います。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青いプロット）が限られた期間で提供されており、大きなトレンドは確認できませんが、最初期のデータからわずかに上昇しています。
– 予測データ（ピンク、紫の線）の一部は上昇トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に目立つ外れ値は見られません。
– 予測データに予測区間（灰色の領域）が示されており、変動範囲が把握できるようになっています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データ、緑の点は前年の比較データ、赤い「×」は予測データを意味します。
– ピンクおよび紫の線は異なる予測モデル（ランダムフォレストや線形回帰など）による予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測データの間には、両者がどの程度一致するのかを見ることで予測の精度が評価できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 現在のデータポイントが少ないため、相関関係を見出すのは難しいですが、予測と実績の乖離が少ないことが重要です。
6. **人間が直感的に感じるであろうことやビジネス社会への影響**:
– 本グラフからはWEIスコアが一定の範囲に収まっていることから、現状維持が予想され、急激なストレス増加の可能性は低く見えます。
– 電力業界において、従業員の心理的ストレスが安定していることは事業運営の安定化に寄与しています。予測が安定していることを維持することは、長期的な戦略において重要です。
この分析が、電力業界のビジネス戦略や福祉施策の策定に役立てば幸いです。
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:
このグラフは電力カテゴリにおける個人のWEI（自由度と自治）スコアの時系列データを示しており、360日間を対象としています。以下に詳細な分析を示します。
1. **トレンド**:
– 実績値（青色）は、比較的高いWEIスコア（約0.6付近）を示しており、評価が始まった直後に記録されています。
– 予測値（緑色）は、360日後の似たようなスコアを示しており、期間中に大きなスコアの変動は観察されません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値や急激な変動は確認されません。実績と予測の間でWEIスコアは安定しているようです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績値を示し、紫色の線はランダムフォレスト回帰による予測値を示しています。
– 緑色の点は予測された未来のWEIスコアです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測の間に大きな乖離は見られず、AIモデルでの予測が実績値をうまくキャプチャ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**:
– データは比較的一貫しており、ランダムフォレスト模型が実績データに基づいてスコアを維持する予測をしています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– WEIスコアが高いことは、個人が電力分野において十分な自由度と自治を持っていることを示唆します。
– この安定したスコアは、電力供給が安定しており、かつ個人のエネルギーに対する選択肢が確立されていることを示唆します。これは、持続可能なエネルギー政策が効果を上げている可能性を示しています。
トレンドの安定性は、予測の信頼性が高く、新規または改善されたエネルギー政策が軌道に乗っていると解釈することができます。
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:
グラフの分析を以下に示します。
1. **トレンド**
– 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）が用いられていますが、全体的には直近のデータがほとんどなく、予測に基づく傾向が視覚化されています。初期の予測は高いスコアで安定しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績（青色）が限られた期間にしか表示されていませんが、それ自体に大きな変動は見えません。
3. **各プロットや要素**
– 実績データ（青い丸）は、初期に集中しており、それに対して予測が行われています。
– 各予測（線形・決定木・ランダムフォレスト）は色分けされています。予測範囲（灰色）は広がっていますが、これは将来の不確実性を示している可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測モデルの結果は、実績データを基に将来を拡張した形ですが、予測が異なるモデルで一致しているか確認するには追加分析が必要です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 現在のデータからは明確な相関関係の分析は困難です。予測が実績とどれだけ一致するかは、今後のデータ収集によって評価可能です。
6. **社会やビジネスへの影響**
– このグラフは、電力分野における公平性・公正性（WEIスコア）の重要性を示し、予測を活用して将来的な改善や対策の必要性を考慮するための基礎を提供しています。
全体として、このグラフは、電力分野における社会的公平性を測定し、予測に基づいて今後の動向を分析するための情報を視覚化しています。特に、異なる予測モデルを比較することで、より信頼性の高い将来予測を得るための手がかりとなると考えられます。
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:
以下にグラフの分析を示します。
1. **トレンド:**
– 実績データは、期間の初期に集まっており、一定のスコア（約0.8〜1.0）を示しています。
– その後、予測データも同様のスコア範囲内に進んでいることが示されています。
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。すべてのデータポイントが一貫した範囲で保持されています。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 青い点は実績を示していますが、期間の初期に集中しています。
– 予測は様々な手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）によって示されており、独自の色で表されていますが、すべて類似のスコアを持っています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 実績と予測がそれぞれ異なる時期に現れており、予測手法ごとの結果も似通っています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 初期にはスコアが高めで安定していますが、予測の時期においてスコアが維持される傾向があります。
– 予測はある程度の一貫性を持っており、手法間で大きなばらつきがありません。
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:**
– このグラフから、電力の持続可能性と自治性の指標がかなり高く、安定していると直感的に感じることができます。
– 社会的には電力システムが信頼性を持ち、持続可能であることが示唆され、ビジネスや政策決定における安心感をもたらすでしょう。
– 計画策定や長期的な戦略立案に役立つことでしょう。
この分析は、電力の持続可能性と自治性が今後も安定するという期待感を人々に与えると考えられます。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**:
– 初期のスコアは高く、その後急激に低下しています。
– 予測は緩やかに上昇している様子が見られますが、実績データとの関連は示されていません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期データにおける実績スコアからの急激な低下が目立ちます。
– その後のデータでは突然の変動は見られません。
3. **各プロットや要素**:
– **実績（実績AI）**: 初期の実績値は高く、その後はデータが途切れています。
– **予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）**: 全て微増の予測を示しています。
– **前年（比較AI）**: 年度を追うごとに定期的にデータポイントがありますが、多少低下しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測モデルのスロープは類似しており、同様の上昇トレンドを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時系列的には、初期の下落以降は安定した微増が予測されていますが、データ不足により相関解析は困難です。
6. **人間が直感的に感じること、および社会・ビジネスへの影響**:
– 初期の急激な下落は、電力分野における何らかの衝撃的な出来事を示唆しています。
– 予測の緩やかな上昇は今後の回復を暗示しており、長期的にはインフラの安定化が期待されます。
– 教育機会や社会基盤が電力供給の安定と関連することを考えると、予測が社会政策やビジネス計画に影響を与える可能性があります。
このグラフは、電力供給の不安定さとその回復の可能性を示しており、政策立案者やビジネスリーダーにとって重要なインサイトを提供します。
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:
グラフを詳細に分析し、以下の洞察を提供します：
1. **トレンド**
– 実績値（青色）は最初に高めのスコアで始まり、その後、急激に低下しています。まだトレンドがはっきりしていないため、将来的な動きは不透明です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青色の実績値の下降は急激で、当初の安定性から大きく逸脱しています。
– 現在の予測値（赤色の×）が実績値のデータポイントとは逆の動きを見せていることが興味深いです。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色は実績値を示しており、過去の実データを反映しています。
– 赤色の×は予測値で、実績とは異なるトレンドが予測されています。
– 緑の●と白の●は比較対象や基準を示しており、その密度は将来の予測に影響を与える可能性があります。
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は乖離しており、予測モデルの選定が重要であることを示唆しています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰のモデルがそれぞれ異なる相反する予測をしている点も興味深いです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 現在のデータでは、予測モデル間での一致が少なく、予測モデルの改良や選定が必要という洞察が得られます。
6. **人間が直感的に感じることやビジネスへの影響**
– スコアの急激な低下は社会的、経済的なショックを示し、電力セクターにおける政策変更や消費者行動の変化が考えられるかもしれません。
– 今後の予測が実績と一致しないことから、社会の変化を慎重に観察しつつ、予測モデルの改良を続けることが重要です。
以上の点を踏まえ、持続可能な社会の実現に向けて、電力市場の動向に関する慎重な分析と予測能力の向上が求められます。
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:
以下は、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に基づく分析と洞察です。
1. **トレンド**:
– グラフは短期間（2日間）のデータしか示していないため、明確な長期トレンドを判断するのは難しいです。ただし、日付や時刻の変化に応じて色が変わっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 19時から20時にかけて、紫から黄色に急激な色の変化が見られます。これにより、エネルギーの使用や他の関連指標が急激に増加した可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 色のグラデーション（紫から黄）は、表示されている値が増加したことを示しています。紫に近いほど低い値、黄に近いほど高い値と考えられます。
– 特定の時刻帯（19時と20時）の変動が強調されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 日付と時間を軸として、一日の中での特定の時間に高い値が発生している様子が見て取れます。従って、特定の日の活動やイベントが影響を与えている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯によってWEIスコアが異なるため、人々の活動やビジネスの稼働状況との関連が考えられます。
6. **人間の直感とビジネス・社会への影響**:
– このグラフを見ると、夕方にエネルギー消費が増加することが直感的に理解されます。これは、ビジネスアワー終了後の家庭での電力使用量の増加、または商業施設の運用時間が影響している可能性があります。
– ビジネスや政策立案者は、この情報を基にエネルギー効率の改善やピークシフト戦略を考慮することができます。特に、特定の時間帯におけるエネルギー使用の最適化が重要です。
要するに、このヒートマップは特定の時刻におけるエネルギー使用の急激な増加を可視化しており、これは戦略的な意思決定において考慮すべき重要な情報です。
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:
この時系列ヒートマップから得られる分析と洞察は以下のとおりです：
1. **トレンド**:
– 一日の中で時間帯によって明確な変動が見て取れます。
– 特に、特定の時間帯に急激な変化が見られますが、全体的な上昇や下降のトレンドはこの短期間では判断できません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 時間帯「19時」に対して特に低い値が観察され、これは外れ値と考えられます。
– 逆に、他の時間帯では値が高いため、何らかの異常や特定のイベントがこれに関連している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– ヒートマップの色の濃淡が数値を表し、暗色は低い値、明るい色は高い値を示します。
– 一日の中での使用または評価の度合いを視覚的に表現しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 日ごとのデータが比較されていますが、具体的な傾向や相関を見出すにはもう少し長期間の観察が必要です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 日中の時間帯と夕方以降の時間帯で差異が見られるため、一日の活動やエネルギー消費のリズムに相関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**:
– このヒートマップはおそらく電力消費のパターンを示しており、ピーク時間外における消費削減の機会や課題が浮き彫りになっています。
– 外れ値や急激な変動は、特定のイベントや問題の特定につながる可能性があります。例えば、設備の故障やイベントによる一時的な異常などです。
– 電力管理や効率化のために、特定のパターンの理解が重要であり、これに基づく戦略の構築が求められます。
これらの分析を基に、さらなるデータの収集や分析が進行することで、より詳細かつ実用的な洞察が得られるでしょう。
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**:
– グラフは時系列ヒートマップ形式で示されていますが、提供されている期間は二日間のみを表示しているようです。
– データはほぼ横ばいで、特定の長期的なトレンドは観察できません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月1日の19時、データは非常に低い値（ダークパープル）で示されています。これは外れ値または変動があるデータポイントとして考えられます。
– 他の時間帯には大きな変動は見られません。
3. **各プロットや要素**:
– パレットの色（紫から黄色）は平均スコアの高さを示しており、黄色が高スコアを示し、紫が低スコアを示しています。
– 7月1日と2日では色の変化が少ないが、観測時間（16時と19時など）ではスコアの変化が見られます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– このヒートマップには、複数のデータ系列が含まれているわけではなく、単一の指数を時間ごとにプロット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**:
– 短い期間のため、はっきりとした相関関係を指摘するのは難しいです。より多くの日数にわたるデータがあると、有意なパターンが見える可能性があります。
6. **直感的な印象と影響**:
– 色の分布から、大半の時間で指数は中程度から高いレベルで推移しています。
– 電力カテゴリーということから、時間帯による電力使用量やその効率を示している可能性があります。
– 特に19時のスコア低下が重要です。この時間帯は電力使用が多いため、何らかの効率的な改善策や調整が必要かもしれません。
総じて、このヒートマップは240日分のデータを示すため、より長期的なデータがあればより豊かな洞察を得られるでしょう。ビジネスや社会的には、データの解析を通じてエネルギーの効率化や費用削減の可能性があります。
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項目間の相関関係を示しています。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**:
– ヒートマップは、相関関係の強さを全体的に示すもので、特定の時間的トレンドは示していません。ただし、全体的に高い相関が多く見受けられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップとして明確な外れ値は示されにくいです。しかし、色が極端に異なる組み合わせ（例えば、0や負の値）は他と異なる関係性を示しています。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 色の濃さは相関の強さを表しており、赤に近いほど正の相関が強く、青に近いほど負の相関が強いです。白に近いほど相関が弱いことを意味します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 「個人WEI（経済的余裕）」と「個人WEI（心理的ストレス）」の間には0.81の高い正の相関があります。つまり、経済的余裕があるほど心理的ストレスが少なくなる傾向があります。
– 「個人WEI（自由度と自治）」は他の多くの項目と相関が低い（時には負の相関）ことが特徴です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「総合WEI」と「社交WEI（共生・多様性・自由の保障）」の間の相関は0.79であり、全体的なWEIに対する社会的な要素の高い関連性を示しています。
– 「社交WEI（持続可能性と自治性）」も高い相関（0.92）を示しており、持続可能性が社交面で重視されていることが分かります。
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**:
– 高い相関を見せる要素が集中しており、多くのWEI項目が互いに関連していることを示しています。これは、例えば、個人の経済的安定が心理的健康や自由度に影響を与えるといった、複数の社会的要素が絡み合っていることを示唆します。
– ビジネスや政策決定者にとっては、特定の領域を改善することで他の領域にも良い影響を与えられる可能性が高いことを示しています。
このヒートマップを分析することで、個人や社会全体のWEI向上のために重点を置くべき領域を特定する際に役立つでしょう。
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**:
– このグラフは全体的なトレンドを示していませんが、各WEIタイプごとの中央値の違いを視覚的に比較できます。全体のスコアは、おおむね0.6から0.8の間に位置しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「社会WEI（基盤整備）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の精神）」に外れ値が見られます。これらは設定された範囲から逸脱した値であり、特定の異常な要因が影響している可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 各ボックスの中央の線は中央値を示しています。ボックスの上下端は第1四分位数（Q1）と第3四分位数（Q3）で、範囲はデータの50%を包含しています。ひげはそれより外のデータ範囲を表しています。各ボックスの色が異なるのは、視覚的に異なるWEIタイプを認識しやすくするためです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データではなく、WEIタイプごとの分布比較であるため、直接の時間的な関係は示されていません。ただし、異なるカテゴリの比較が可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– WEIスコア分布は概ね0.6から0.8の範囲で安定していますが、一部のカテゴリ（例: 個人WEI（経済余裕））は広がりが大きいです。これはその分野におけるスコアのバラツキが大きい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**:
– 社会やビジネスの健全性を評価するための指標として、各WEIスコアのばらつきが影響要素の多様性を示している可能性があります。一部のカテゴリーで外れ値が見られることから、特定の分野では課題や不安定要素があるかもしれません。これは、政策決定者やビジネスリーダーが対応策を講じる際に注目すべき点です。
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）グラフから得られる洞察を以下に示します。
1. **トレンド**
– 明確な上昇や下降トレンドは示されていませんが、いくつかのデータポイントがプロットされています。周期性も特に示されていません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 数少ないデータポイントが散在しています。これらのポイントはかなり離れているため、外れ値として考えられる可能性があります。特に、グラフ左下と右上のポイントは、他のポイントから離れているため注意が必要です。
3. **各プロットや要素**
– PCAの第1主成分と第2主成分の関係がプロットされています。第1主成分の寄与率が0.74、第2主成分の寄与率が0.14となっており、第1主成分がより多くの情報を保持しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列データ自体は示されていませんが、データの変動を2次元に圧縮した様子がわかります。具体的な時系列の関係性はこのグラフからは読み取れません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データポイントは広い範囲に散らばっており、特定の相関やパターンは明確ではありません。分布は均一ではなく、特定の領域に集中していません。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– このグラフは、電力カテゴリのデータ変動要因を主成分で比較し、理解するためのツールです。第1主成分が高い寄与率を持つことから、この要素がデータの多くを説明する可能性があり、その要素に注目することでデータ理解や最適化が可能です。
– 社会的またはビジネス的には、特に外れ値のデータが持つ意味や原因を探ることで、新たな洞察を得たり、予測精度を高めたりできるかもしれません。例えば、外れ値が示す異常や特異なイベントについての分析が重要です。
このようなPCA分析は、データの次元圧縮によって情報の本質を捉える試みとして有用であり、特に多次元データを扱う際に重宝されます。
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。