📊 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簡潔で洞察に満ちた分析結果を提供いたします。
### 時系列推移
– **総合WEI**: 2025年7月1日から7月2日にかけて総合WEIスコアは0.625から0.74375の間で変動し、全体的に上昇傾向を示しています。特に初日の夜間（19:25）の急上昇（0.7）と2日の朝（08:02）のピーク（0.74375）が顕著です。
– **個人WEI平均**: 個人WEI平均は一貫して上昇し、最初の日に0.66、その後2日の午後（16:03）に0.71でピークを迎えました。その後すぐに0.61へと急下降しています。
– **社会WEI平均**: 社会WEI平均も全般的に高く、2日の朝（08:02）に0.8125のピークを記録し、その後はやや低下していく傾向があります。
### 異常値
– 検出された異常値はありませんでしたが、評価日の間に一部の急激な上昇や下降が観察されました。特に経済的余裕（0.65から0.8）が関連していそうです。
### 季節性・トレンド・残差
– **トレンド**: 短期間で見た場合、上昇傾向が明確ですが、長期的なトレンドの評価にはより多くの日数が必要です。
– **季節性**: データ自体の期間が短いため、季節性パターンを評価するには不十分です。
– **残差**: 各項目の変動の裏には、短期的な特定のイベント（例：政策変更や社会イベントなど）の影響がある可能性があります。
### 項目間の相関
– 電力カテゴリーにおける各項目間の相関は、経済的余裕、社会基盤、健康状態などがWEIスコアにおいて特に重要な役割を果たしていることを示唆しています。例えば、社会基盤と経済的余裕の高い相関は、インフラの強化が経済状態にポジティブな影響を与えていることを示しています。
### データ分布
– 箱ひげ図を使った視覚化では特に大きな外れ値は見られず、中央値もWEIスコアの各詳細項目に対して安定していることがわかります。ただし、急激な変化があった日付については、通常の日常活動から外れた特定のハプニングが起った可能性があります。
### 主要な構成要素 (PCA)
– PCA分析によると、主要な構成要素PC1が全体の変動の74%を説明し、PC2は14%を説明します。これは、全体的な変動の大部分がほんの数要素（例えば、経済的余裕や社会基盤の強化）によって主に左右されていることを示しています。
### 結論
提供された短期間のWEIスコアデータからは、電力分野に関する個人および社会の総合評価が改善されていることが示唆されていますが、その裏には経済やインフラの向上、社会的公正性、持続可能性の推進が大きな影響を及ぼしていると考えられます。この状況は、政策的介入や新たな社会プロジェクトの実施、またはそれに関連するイベントによって引き起こされた可能性があります。長期的なトレンドを評価し、さらなる洞察を得るためには、より長期間のデータ収集も必要です。
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:
## グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 初期（2025年7月頃）の実績データは0.65付近で始まり、少しの変動を伴い上昇し、予測モデルによって0.95付近まで到達しています。その後、実績値のデータが見られず、続くデータは2026年に急激に変動しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2026年初頭の急激な変動は特に注目に値します。予測と実績の乖離が生じている可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 実績データ（青いプロット）は初期に集中し、その後データが途切れます。
– 複数の予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）が試されていますが、これらの予測は具体的にどう変動するかに違いがある可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと複数の予測モデルのデータを比較することで、モデルの精度や将来のトレンド予測の信頼性を評価できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各モデルは異なる方法で予測を行っており、これらの分布を比較することで、実データとの相関性を評価する手がかりとなります。
6. **直感的な感じ & ビジネスや社会への影響**
– グラフから直感的に感じ取れることは、実績と予測の間に大きなギャップが生じうる可能性があるということです。特に2026年にかけてのデータは、その変動によりビジネス戦略の見直しを示唆するかもしれません。
– 電力供給の観点からは、この不安定なトレンドは、供給に関するリスク管理や最適化の必要性を示す可能性があります。
全体として、このグラフは電力における変動とそれに伴う予測の課題を浮き彫りにしており、今後の戦略的意思決定において重要な役割を果たすことが予想されます。
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:
このグラフの分析を以下に示します。
1. **トレンド**
– 初期のデータポイント（2025年7月初頭）は約0.6の範囲で、安定した状態に見えます。
– ランダムフォレスト回帰の予測は1.0に急上昇していますが、2026年7月の実績データを見ると、0.6付近で安定していることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**
– ランダムフォレスト回帰のラインは直感的には外れ値とも言えそうです。これは予測に用いられた他のモデルと一致しないためです。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績値を示し、緑の丸は前年の比較を表しています。
– ランダムフォレスト回帰は大きな変動を見せていますが、実際の実績と乖離があります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値と前年比較の緑のプロットは、短期的な変動に関して密接に関連していることが示唆されていますが、ランダムフォレスト回帰の予測とは異なります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値と予測値の乖離が大きく、相関は低いと考えられます。
6. **直感とビジネスや社会への影響**
– 実績と予測の間に乖離が見られるため、予測モデルの再評価が必要かもしれません。
– 安定したWEIスコアの維持は、電力消費が予測通りではない可能性を示唆しており、エネルギー供給計画に影響を与える可能性があります。
全体として、予測モデルの精度向上が必要であり、エネルギーマネジメントにおいて異なるアプローチを検討すべきかもしれません。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– `実績（実績AI）`のデータは、2025年7月付近で数値が高く、横ばいの傾向が見られます。急激な増減はなく、安定性が見られます。
– `前年（比較AI）`のデータが2026年にかけて散布しており、こちらも安定した水準を保っています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値や急激な変動は特に見られません。全体的に安定した動きを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– `実績（実績AI）`と`前年（比較AI）`のデータポイントは、過去の実績と現在の予測を示しています。
– `予測`（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、それぞれ異なる回帰手法による未来の推移を予測しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 現在の実績と比較して、予測データがどの程度一致しているかを確認できます。複数の予測手法が示されており、それぞれの手法が多少異なる未来像を描いていますが、大きく乖離しているわけではありません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– `実績（実績AI）`と`前年（比較AI）`のデータは、一貫性を保っているため、比較可能な範囲に収まっていると考えられます。予測モデル間のばらつきが比較的小さいため、信頼性のある予測が可能でしょう。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**
– 安定した数値が示されているため、電力業界においては、短期的に大きな変動が起きる可能性が低いことが示唆されています。
– 長期的に安定した供給が見込まれるため、需要予測やリソース配分において重大なリスクは少ないと推測されます。
– バラつきが少ない予測モデルの一致は、異なるモデル間での信頼性を確認する指標となり、経営判断において安心材料となります。
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:
このグラフに関して、以下の点について分析します。
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）が示すように、初期には高い水準にありましたが、すぐに停滞しています。
– 予測データでは、ランダムフォレスト回帰（紫線）が1に達した後に横ばい状態を維持しており、全体的に安定したトレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部の予測データ（赤いバツ）が実際のデータから乖離している可能性がありますが、具体的な外れ値は目立たないようです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示し、データの初期に集中的に出現しています。
– 緑の点は前年の比較データであり、未来の期間に存在しているため、前年との比較のために予測されています。
– 線（ピンク、青、緑）は予測アルゴリズムの異なるモデルを示し、ほぼ同一の予測を出していることがわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測アルゴリズム（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、ほぼ同じトレンドを示し、安定した予測がなされている、と考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データはやや変動が見られますが、予測は非常に安定しており、ばらつきの少ない分布を示しています。
6. **人間の直感やビジネス・社会への影響**:
– 初期の短期間の高い実績スコアは、初期段階での経済的安定や繁栄を反映している可能性があります。
– 予測が安定しているため、将来的には個人の経済的余裕が均一化される見込みであり、経済状況が安定していることを示唆します。
– 企業や政策決定者は、この安定性を利用して、将来的なプランを構築するための基礎データとして活用できるでしょう。
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:
**グラフ分析とインサイト：**
1. **トレンド**:
– 初期段階では、実績AI（青色）のデータが0.6付近で横ばい状態にあるが、その後、予測（ランダムフォレスト回帰-紫色）などの予測ラインが引かれ、上昇の兆しを見せている。
– 後期（2026年頃）における比較AI（前年度）は下げた水準ではあるが、一定水準で推移している。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に目立つ外れ値や急激な変動は見られないが、初期データから予測への移行が観察される。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績AI（青いプロット）は実際のデータを示し、現状の健康状態を表している。
– 予測AI（赤いバツ）は将来の予測値を示し、ランダムフォレスト回帰（紫色）による予測は上昇傾向にある。
– 比較AI（緑色の丸）は前年のデータを反映し、減少傾向ながら新たな基準を提供している。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データが固定基準を提供し、その後の予測に利用されている。
– 複数の予測モデル間の相互バラエティは、将来の傾向に対する異なる見解を示す。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と特定の予測の間に正の相関が見られる可能性がある。
– データ分布は初期段階で比較的狭く、特定の回帰手法に基づく広がりを提案。
6. **人間が直感的に感じることと影響**:
– 初期段階の健康スコアが安定し、その後の予測モデルの多様性によって将来への期待感を抱かせる。一方で、前年比較との相関も考慮する必要がある。
– ビジネスや社会への影響は、予測が的中することで電力カテゴリーにおける個人の電力健康管理の最適化につながる可能性がある。
総じて、このグラフは個人の健康状態の予測を視覚的に示し、将来の改善や維持の方向性を示唆している。データの多様性は、異なるシナリオや可能性を視野に入れるための手段として機能しているように見える。
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**
– 初期のデータ（2025年7月）は低めのWEIスコアで開始し、その後急激に上昇して1に達しています。しかし、その後のデータは表示されていません。
– この上昇はおそらく予測によるものです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一番目立つのは、横ばい状態から急激にスコアが1に跳ね上がるところです。この急激な変動は重要な出来事や心理的な変化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**
– 青い点は実績のデータを示し、初期データは比較的低いスコアで安定しています。
– 赤い「X」は予測データで、欠如しています。
– ランダムフォレスト回帰線（紫色）はデータの急激な上昇を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 初期の実績データと異なり、予測は急激に変化しており、特定の要因によるストレス増加を予測しているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは横ばいで変動が少ないのに対し、予測モデルによって大きな変化が示されています。
6. **人間が直感的に感じることや影響**
– 初期の低いスコアから急激に上昇する予測により、今後の心理的ストレスが大きく増加する可能性を示唆しています。
– この情報は、特に職場や社会でのメンタルヘルス対策の必要性を感じさせるものであり、早期介入が重要になるかもしれません。
### ビジネスや社会への影響
– ストレスの増加が予測されるため、労働生産性や従業員のメンタルヘルス対策が重要です。企業はこのデータを基に、ストレス管理のための戦略を強化する必要があります。
– 予測の精度や信頼性も重要であり、モデル選択やデータの品質に対する検討が必要です。
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:
1. **トレンド**:
– グラフには明確なトレンドが見られません。データは冒頭の数値と末尾の数値が存在するだけで、中間部分に大きなギャップがあります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 大きな変動や外れ値は見られません。ただし、データ範囲が限られているため、新たな情報がない限り変動についての結論は出せません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示し、緑の点は比較AIによる過去データ、紫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。
– 紫の予測範囲が実績の中央値と近いため、ランダムフォレスト回帰の予測が現時点のデータと整合性があるといえます。
4. **複数の時系列データの関係**:
– 実績データと予測データが短期間に固まり、その後明確なタイムラインが連続していないため、各予測モデルがどの程度実績と一致するかは不明です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 分布についてはデータポイントが限られているため、明確な特徴づけが難しいですが、初期のデータ点が比較的高めのWEIスコアを示しています。
6. **人間の直感と影響**:
– 直感的には、データが限られているため、どのように進行するか明確でないという印象を受けます。しかし、冒頭のスコアが安定しており、今後の予測モデルがこれに準じた形で進む可能性があります。
– エネルギーに関するスコアのため、特に持続可能性や効率性の観点から長期的に注目されるべきです。AIによる予測がどの程度信頼できるか、他の時点と目標と合わせて評価される必要があります。
この解析がより正確に行えるためには、より長期のデータや追加のコンテクストが求められます。
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:
# グラフ分析
### 1. トレンド
– **実績AI (青のプロット)** は、最初の期間において急激な上昇を示していますが、その後は測定データがありません。また、他の予測AIのプロットとない位置にあります。
– **予測 (紫と水色の線)** は、一定の範囲で変動しています。具体的には、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰が含まれており、全て一定のスコアを維持しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **実績AI** が急激な上昇を示す一方で、予測データと比較して独立した位置にあります。
– 急激な変動や外れ値は、特に予測AIの中には見られず、比較的安定しています。
### 3. 各プロットの意味
– **青のプロット**: 実績データを示しています。
– **紫と水色の線**: 各種予測手法による予測を示しており、異なるモデリング手法の予測結果を比較することができます。
– **緑のプロット**: 前年データを示しており、比較の基準となります。
### 4. 複数の時系列データの関係
– **実績AIと予測AI** の間に大きな乖離が見られ、過去実績と予測が一致していないことが示されています。
– 前年データは実績の時系列で一定のバラツキを持ちつつ、他の予測との相違点として視覚できます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績AIは他のデータと絡み合っていないため、明確な相関は見えません。
– 異なるAIモデルの予測が重なる地点が多く、その精度を評価する必要があります。
### 6. 人間の直感的な理解と影響
人間の直感としては、実績データの異常な上昇が注目されるでしょう。この差異は、将来の実施計画や戦略に影響を与える可能性があります。特に、モデルの予測範囲内に収まらない場合、システムやモデルの更新の必要性を示唆します。また、電力の公平性や公正性を評価するためには、今後のデータの正確な測定が求められます。ビジネスや社会的観点からは、信頼できるモデルの確立が必要です。この傾向が続く場合、政策決定において重要な鍵となるでしょう。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフは、特に序盤で急な上昇を見せた後、長期間経過した末に再度データが示されています。期間としては、開始時から右端まで約360日間にわたり、データの間隔が開いています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期において、スコアが0.8前後から1.0に急上昇し、その後安定する様子が見受けられます。特定の急変動が見られるのは序盤のみであり、その後は比較的安定。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青のプロットは「実績（実績AI）」を示し、初期段階で厳密に示されています。
– 緑のプロットは「前年（比較AI）」で、非常に後期のデータを示しています。
– 灰色の範囲は「予測の不確かさ範囲」を示し、予測に対する信頼性の幅を示唆しています。
– 色の異なる実線は異なる予測手法を示しており、全般的に類似の上昇傾向を示しています。
4. **時系列データの関係性**
– 各予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、初期の実績データを基に、最終予測として一致した傾向を示していますが、その幅や傾きが若干異なります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測データ間、または前年データとの比較において、初期データと最終データ間に明確な時点間のギャップがあります。
6. **直感的に感じられる洞察と影響**
– このグラフからは、最初の急激な上昇とその後の予測に基づく安定性が見受けられます。初期のスコア上昇が示唆するのは、電力カテゴリの持続可能性と自治性の向上を示しており、これはおそらく実践的な改善または新たな戦略の採用によるものでしょう。
– 安定した予測が示すのは、持続可能なエネルギー政策や技術の導入が予想されることであり、長期的に見れば社会やビジネスへの前向きな影響が期待されます。
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:
## 分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフは時系列に沿ったWEIスコアの推移を示しています。
– 実績（青い点）は初期に高い値から始まり、その後変動なく推移しています。
– 予測データは右側に集中しており、時系列的に分散されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 予測のデータにはいくつか異なる予測手法が用いられています（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）。それぞれが異なる結果を示していることから、特定の異常値というより、モデル間のバラツキを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績（青の点）：過去のデータを示しており、過去の状況を直接反映しています。
– 比較AI（緑の丸）：過去のデータと予測結果の比較をするための指標です。
– 予測範囲（グレーの線）：モデルが予測する範囲を示しており、不確実性または信頼区間を可視化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 複数の予測手法間で微妙な違いが見られ、それぞれの予測手法が異なる傾向や結果を示す可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 異なる予測手法はそれぞれ異なる結果を示すが、全体として一定の範囲内に収まっています。実際の測定値（実績AI）とはやや異なる点と、この範囲内への収束が重要です。
6. **人間の直感的な印象と社会への影響**
– グラフは、予測の多様性と信頼性について考えさせられます。予測が異なる方法でなされた場合でも、大まかな範囲では一致しているため、新たな施策や変化に対する準備に役立てられます。
– 教育機会や社会基盤が安定しているかどうかを示す指標として、雇用や教育の計画に影響を与える可能性があります。
このグラフは、電力供給に関連する社会基盤や教育機会の状況を予測し、その信頼度を評価するための有用なツールとして活用されることでしょう。予測の精度や信頼性を評価することで、より的確な政策決定が促進されます。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **実績データ（青のドット）**は短期間でのみ表示されており、2025年7月から9月初旬にかけてやや下降しています。
– **予測データ（複数の線：ピンク、緑、紫）**も描かれていますが、それぞれ異なる期間で表示されています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– ランダムフォレスト回帰（紫）における急激な下降が確認できます。これが外れ値に該当する可能性があります。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **実績データ**は現実のWEIスコアを示しています。
– **予測データ**はそれぞれ異なるアルゴリズムでの予測を表しており、将来のトレンドを試算しています。
– **前年データ（薄緑の丸）**は年間でのスコアの比較を示しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 各予測手法が異なる結果を示しており、時期により異なる動向を見せています。これはアルゴリズムの違いが原因と考えられます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 各予測手法の出力が一貫していないため、全体的な相関を見出すのは難しいですが、実績に基づく予測が分布に関連しています。
### 6. 人間の直感と社会的影響
– **直感的理解**: グラフを見ると、開始時にはある程度の安定が見て取れるが、その後急激な変動があることから不安定な印象を持ちます。
– **ビジネス/社会への影響**: 予測の不安定さや急激な変動は、電力産業の不確実性を示唆し、政策決定やリスク管理の重要性を感じさせます。
このグラフは、現行のデータと予測を比較することで、今後の電力業界の社会的指標の動向を評価するための基礎情報を提供しています。
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、このヒートマップから得られる視覚的特徴と洞察です。
1. **トレンド**:
– 二日間のデータのため、長期的なトレンドを正確に判断するのは難しいです。ただし、時間帯ごとのスコアの変化を観察できます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月1日の19時台の値が非常に低い点が目立ちます（紫色）。他の時間帯に比べて急激な変動があったと考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃さがスコアの高さを示しています。紫色が低く、黄色が高いスコアを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 現在のデータは2日間しかなく、直接の関係性を見出すのは難しいですが、時間帯ごとのスコアの変化を見ることで、消費パターンの一部を推測することは可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯（7月2日の8時台以降）にスコアが高くなる傾向があります。これは人々の活動が活発になる時間帯を反映している可能性があります。
6. **直感的な感想とビジネスや社会への影響**:
– 消費電力のピーク時間帯や特異な変動を把握することで、電力供給の最適化に役立てることができます。また、スコアの低い時間帯（例えば、7月1日の19時台）に緊急の対応が必要だった可能性を示唆しているため、電力管理における問題点を抽出して改善策を講じることが重要です。
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:
このヒートマップを分析するにあたり、以下のポイントに注目します。
1. **トレンド:**
– 日付が「2025-07-01」と「2025-07-02」の2日間のデータです。トレンドとしては短期間のため把握が難しいですが、色の分布から時間帯での変動が見受けられます。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 「2025-07-01」の夜間、特に19時台に非常に低いスコアが観察されます（紫色）。これは外れ値として考えられる場合があります。
3. **各プロットや要素が示す意味:**
– 色のグラデーションがスコアを示しています。明るい黄色は高いスコアを、暗い紫色は低いスコアを示唆しています。
– 時間帯によってスコアに大きな差があることが可視化されています。
4. **複数の時系列データがある場合の関係性:**
– ここでは1時間ごとのデータとして表され、時間帯ごとのスコアの違いが明らかです。7月1日は夜19時に低く、7月2日は対照的に昼間が高めです。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 日中と夜間でスコアが違うことから、電力消費における人々や機器の活動リズムが影響している可能性があります。
6. **直感的な感覚と影響:**
– ユーザーに直感的に想起させることとして、夜間のスコアが低下することは、活動が少ない夜間における電力使用の低さや、もしくは他の要因（例えばメンテナンスや故障）による異常事象を示唆することです。
– ビジネスへの影響として、電力管理には時間帯ごとの需要変動を考慮することが重要であることを示しています。特に異常な低値は問題解決のためのアラートとして役立てられます。
このような視覚的なデータの提示は、電力消費の効率化や異常検知などに重要な役割を果たすことが期待されます。
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:
このヒートマップについて分析します。
1. **トレンド**:
– 短期間にわたるデータですが、7月1日から7月2日にかけて数値が変動しています。上部の明るい黄色から下部の暗い紫への遷移が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 明確に日付間で色の変化があり、特に時間帯によってWEIスコアが大きく変わっています。7月1日は一様に低スコア（紫色）ですが、7月2日には高スコア（黄色）と低スコア（青色）が混在しています。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃淡とスケールバーにより数値の高低が示されており、紫は低スコア、黄色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**:
– 一日のなかでの時間帯により異なるスコアが観察され、日々の周期性がある可能性を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯によってスコアが変動していることから、特定の時間帯に特徴的なパターンがあり得ます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 直感的に見て、何か特定の出来事が7月2日に影響を与えた可能性があります。昼間にスコアが高く、夜間に低いパターンが確認されるため、電力使用や供給に関連する要因が昼夜で異なるかもしれません。
– 社会的あるいはビジネス的には、このようなスコアの変動はピーク時の電力利用効率やその傾向を見極めるための決定的な指標となり得ます。
このグラフから、人々は特定の時間帯や日付における電力の使用パターンの違いを直感的に理解し、効率的な電力管理に活用できると考えられます。
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:
電力カテゴリのWEI（ウェルビーイングインデックス）の相関ヒートマップを分析します。このヒートマップは、各項目間の相関係数を色で表現しています。
### 1. トレンド
– このヒートマップ自体は時系列ではなく、項目間の相関関係を示すものなので、特定の上昇や下降のトレンドを示すものではありません。
### 2. 外れ値や急激な変動
– ヒートマップの相関係数は全体的に高めです。外れ値というよりは、いくつかの低相関の組み合わせ（青色の要素）が目立ちます。
### 3. 各プロットや要素の意味
– 赤いセルは高い正の相関（+1に近い）を示し、青いセルは負または弱い相関（0に近い、または負）を示しています。
– 例えば、「個人WEI（健康状態）」と「個人WEI（経済的余裕）」は0.89と非常に高い相関を持っています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 個人WEIや社会WEIの異なる項目間で高い正の相関が見られ、多くの場合、個々のWEI項目が全体の幸福度に影響を及ぼしていることを示唆しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 「社会WEI（持続可能性と自治性）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」は非常に高い相関（0.92）を示しています。
– 対照的に、「個人WEI（自由度と自治）」は他の多くの項目とは低い相関を示し、視覚的にも青色が目立ちます。
### 6. 直感的に感じられること、およびビジネスや社会への影響
– 全体として、個々の幸福度指標が密接に関連していることから、どの項目も無視できない重要な要素であることが示唆できます。
– 高い相関を持つ項目に焦点を当てた政策や施策が、全体の幸福度を向上させるために有効であると考えられます。
– 例えば、「経済的余裕」と「健康状態」に焦点を当てることは、個人の幸福度を高める可能性があります。
– 自由度と自治の低い相関は、これらの要素が他の幸福度にあまり影響を与えないか、異なる影響力を持つ可能性があることを示唆しています。このことは、社会的または政策的なアプローチの再考を促すかもしれません。
このヒートマップは、電力カテゴリの様々な要素が互いにどのように関連しているかを視覚的に理解するための有用なツールです。
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:
各カテゴリにおけるWEIスコアの分布を示すこの箱ひげ図には、以下の視覚的特徴と洞察があります。
1. **トレンド**:
– 全体的なWEIスコアは、特に「個人WEI（経済的余裕）」や「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」において高い傾向が見られます。
– 「社会WEI（社会基盤・教育機会）」はスコアが多様であり、分布が広がっていることが確認されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「社会WEI（公平性・公正さ）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」に外れ値が見られます。この外れ値は、特定の時期または条件下での極端な変動を示す可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各箱ひげの中央線は中央値を示し、箱の上下は第1四分位数(Q1)と第3四分位数(Q3)を示しています。また、ひげは全体の範囲を指し、外れ値は個別に点で表示されています。
– 色の変化は、各カテゴリの差異を視覚的に識別するためのものです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– ここでは時系列データというより分布を比較しているため、異なるカテゴリがどの程度スコアを占めているかを把握するのに役立ちます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人WEI」カテゴリは比較的安定しており、極端なバラつきは見られません。
– 一方で、「社会WEI」は多様性があり、特に「公平性・公正さ」や「共生・多様性・自由の保障」でのスコアの広がりが観察されます。
6. **直感的なインサイトと社会への影響**:
– WEIスコアは、社会的および経済的安定性の指標と考えられるため、スコアの変動や外れ値は特定のさまざまな背景要因、例えば政策変化や社会事件の影響を受けている可能性があります。
– 特に外れ値が示す極端な変動は、リスク管理や政策改善の契機になるかもしれません。
このグラフは、各カテゴリのスコアの広がりを視覚的に理解するのに非常に役立ち、経営層や政策立案者に対しても価値のある情報を提供します。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 主成分分析（PCA）のため、時間的なトレンドよりもデータの分布や変動を見ています。点の配置には特定の方向性やパターンは特に見られませんが、全体的な広がりを見ることができます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 点の数が少ないため、外れ値と判断できる要素は少ないですが、極端な位置にある点は他の点と比べると特異なデータサンプルである可能性があります。
3. **プロットや要素の意味**:
– 各プロットは、PCAによりデータセット内の主要なばらつきを説明する方向に最大化された二つの主成分を示しています。
– 横軸（第1主成分）は、データの最大のばらつきを示し、縦軸（第2主成分）はそれに次ぐばらつきを示しています。
4. **時系列データの関係性**:
– グラフから直接時間的関係は判断できませんが、各点は特定の時点のデータの集合として理解できます。時系列データの関係性は、別途解析が必要です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 点が均等に分布しているのではなく、ある程度の範囲内でばらついているため、データセットが異なる特徴を持っていることを示唆しています。
– 主成分の貢献度（富与率）が示すように、横軸の第1主成分は0.74の貢献度で、データセットの主要な変動を表しています。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響**:
– PCAによる次元削減は、データの単純化と特徴抽出に優れています。
– 視覚的な広がりや密集具合は、データの多様性や特異性を示しており、新たな経済圏や電力需給の変動を理解するために有効です。
– ビジネスにおいては、電力需要の特徴パターンや異常検知に役立ち、効率的な資源配分や需給バランスの最適化に貢献します。
総じて、このPCA分析を用いてデータの「影響度の高い特徴」を捉えることで、電力分野における戦略的な意思決定に応用できます。
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。