📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 時系列推移と全体のトレンド
データに見られる短期間の推移を見ると、全体的に日を追うごとにWEIスコアは上昇する傾向があります。特に2025年7月1日から7月2日にかけて、総合WEI、個人WEI平均、社会WEI平均が上昇しています。各詳細項目も同様の傾向を示し、社会基盤や持続性指標では顕著な上昇が確認できます。このことは、全般的に評価が改善しているか、外的要因による一時的なポジティブインパクトがある可能性を示唆します。
### 異常値の検出
異常値は見られないとのことですが、分析期間が短いこともあり、内在する小さな異常値が潜在的に含まれている場合もあります。個別の項目で、例えば個人経済的余裕のスコアに急激な変動は見られないため、この期間においては安定していると言えるでしょう。
### 季節性・トレンド・残差
STL分解が可能な範囲のデータは提供されていませんが、短期間のデータからは長期的なトレンド解析は困難です。提供されたスコアは、最初の評価日からわずかな日数しか経過していないため、具体的な季節性や残差の分析は本データから示唆されません。
### 項目間の相関
相関ヒートマップを仮に構築できたとすると、個人の経済的余裕が社会公平性や持続可能性とかなり相関している可能性があります。特に、個人と社会全体の健康状態や経済的指標が均一に上昇している状況から、これらの指標の間に強い関係が存在する可能性が考えられます。
### データ分布
箱ひげ図から各WEIスコアのばらつきを解析する場合、短期間における各スコアの中央値はそれぞれ異なる日付で安定しており、外れ値は見当たりません。このことは、スコアのばらつきが少ないことを示しています。
### 主要な構成要素 (PCA)
PCAの結果による寄与率を見ると、PC1が0.71を占めている点から、変動の大部分は少数の主要因によってもたらされていると解釈できます。PC1が収める多くの情報は、たとえば持続可能性、社会基盤、経済的余裕などの項目が全体のスコアに大きく影響を与えていると考えられます。PC2の寄与率が0.17であることから、これも一定の影響はあるものの、影響は限定的です。
総括すると、この短期間のデータ分析では、個々の域の改善が全体のWEIスコア上昇に大きく寄与しており、特定のポジティブな外的要因が存在した可能性があります。しかし、さらなる長期間のデータや詳細な背景情報が得られれば、より深い洞察が得られると考えられます。
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:
グラフを分析すると、以下のような特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**
– 初期の段階では、WEIスコアは上昇し、その後安定しています。2026年6月ごろにかけてスコアがまとまっている様子が見えます。
– 上昇後は、スコアが落ち着いて一定の範囲内で推移しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特別に目立った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、日本の6月付近で安定した状態です。
– 赤い×は予測のデータポイントを示し、その付近の地点はありません。
– 緑の点は前年の比較データを示し、グラフの後半に集中しています。
– 予測下限や回帰線（紫、桃色、ベージュの線）も視覚化されていますが、予測結果は200日以降にグラフで示されています。
4. **複数の時系列データの関係**
– 予測データと実績データに関する直接的な比較はタイミングが異なるため難しいように見えますが、前年のデータと全体のトレンドに対する一定の指標として参考になっているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測データの比較や分布としての相関は明確ではありませんが、安定的な範囲で収まっていると見られます。
6. **直感的洞察およびビジネス・社会への影響**
– 実績データが上昇後に安定していることは、電力の品質や供給が安定していることを示唆します。
– 予測と比較した過去のデータの安定感から、一定の需要や供給逼迫を予見することができるでしょう。
– この安定が続くことはビジネスにとってリスク低減につながり、予測に基づいた計画が精緻化されるメリットがあります。
このグラフは、電力供給と需要の安定を示す重要な指標として役立ちます。これにより、エネルギー政策や企業のリソースマネジメントにも良い影響を与える可能性があります。
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:
グラフの分析を行います。
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**:
– グラフの序盤で実績（青色ポイント）は0.6付近で横ばい状態が続いています。
– 一時的に予測（線形回帰、紫色）が急上昇し、その後、比較AI（緑色ポイント）は0.6以上を維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 予測（ランダムフォレスト回帰、ピンク）の急激な上昇が目立ちます。この上昇は外れ値というよりも予測手法の違いから来るものと考えられます。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 青色の実績AIは実測データを示し、一貫したトレンドを表しています。
– 緑色の比較AIは過去データの中における予測位置を示しており、安定したトレンドを維持。
– 予測手法による目的の異なる変動パターンが視覚的に示されています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 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）は異なる結果を示しており、特にランダムフォレスト回帰（ピンク）が他と大きく異なる挙動を見せています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と比較AIが近い値を取ることで、予測に対する信頼性を増している可能性がありますが、予測の変動からモデルの改善余地も示唆されます。
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**:
– 予測モデルの結果は重要な変動を示しており、特にランダムフォレスト回帰の結果は予測モデルの改良やさらに多くのデータの必要性を示唆しています。
– 電力に関する意思決定において、より多くの予測手法と実績データの活用が信頼性と精度の向上に寄与する可能性があると考えられます。
全体として、改善された予測モデルと広範なデータ分析が今後の戦略立案にとって重要です。
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:
このグラフについて分析します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は、最初の期間に少しの間続いて、その後、予測データが中心であることが示されています。
– グラフの初期（2025年7月から2025年9月）において、実績データが下がっています。
– その後、予測データが続いており、評価日が2026年6月あたりに集中している様子が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に急激な変動や外れ値は、目立っていないようです。予測データが安定しています。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点が実績データを示し、緑の点が前年データの比較を示しています。
– ピンクや青系の線が予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）を示しています。
– 背景にある灰色のバンドが予測の不確かさ範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係**:
– 複数の予測モデルが一貫しているように見受けられます。
– 予測は前年のデータに基づいている可能性がありますが、具体的な前年と予測のギャップは明確ではありません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の変化や相関関係は視覚的には明示されていませんが、各モデルの予測が類似した傾向を持っています。
6. **人間の直感や社会への影響**:
– このグラフは電力使用の効率性やパフォーマンスを予測するのに役立ち、未来の戦略的計画に使用される可能性があります。
– 安定した予測が表示されているため、電力供給の安定性への自信を示していると言えるかもしれません。
– また、ビジネスにおいては、電力供給の安心感を与えることで長期的な投資計画やオペレーションの最適化に寄与する可能性があります。
このように、データの安定性や予測の信憑性を色や形で直感的に把握することができるでしょう。
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:
グラフの分析に基づく洞察を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 初期段階でのみ表示されているデータにトレンドが見られます。実績データ（青の点）は、当初0.7付近で始まり、徐々に上昇しています。
– ランダムフォレスト回帰（紫の線）は顕著に上昇しており、他の予測線（線形回帰-緑、決定木回帰-シアン）よりも急速に増加しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に顕著な外れ値や急激な変動は見られません。ただし、ランダムフォレスト回帰の急激な上昇が注目に値します。
3. **各プロットや要素**:
– 実績データ（青）は、現時点までの過去のデータを示しています。
– 比較AI（灰色）は、予測の下限幅を示しています。
– 前年のデータは、今後の予測において重要な基準点となります。
– 予測データ（X印、円、線）は、今後のWEIスコアの予想を表しており、モデルごとの予測の違いを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測モデルは、実績に基づいて異なる将来の動向を示しています。ランダムフォレスト回帰が最も急速な上昇を予測しており、決定木回帰と線形回帰はより控えめな増加を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 現在のデータ分布では、予測時点におけるWEIスコアが改善する兆しがあり、特にランダムフォレスト回帰による予測が楽観的な見通しを示しています。
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**:
– グラフからは、個人の経済的余裕が今後改善される可能性があることが示唆されます。特に、ランダムフォレストモデルの急速な上昇は、経済政策や個々の財務管理の改善が可能性として考えられます。
– この結果は、電力消費やエネルギー関連のビジネスに対してもポジティブな影響を与える可能性があり、消費者の購買力向上を示唆しています。
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:
## グラフ分析および洞察
1. **トレンド**
– **実績（実績AI）**: 初期のスコアは0.7程度で安定しており、急激に上昇して1.0に近づいた後、再び0.7に戻る動きを示しています。全体としては急激な上昇とその後の安定が見られます。
– **予測（予測AI）**: 将来的にも0.7付近で一定のスコアが予測されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期に急激な上昇が見られるため、可能性として外れ値に近い現象が発生しています。この急変は特異なイベントや異常値によるものかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**
– **実績（実績AI）**: 青のドットは過去の実測値を示しており、最初の急激な動き以外は安定性があります。
– **予測（予測AI）**: 赤いバツマークで表示され、定常性が強調されているが、他の予測方法と一致度が高い。
– **比数（前年AI）**: 前年実績と似た範囲で示されており、継続する見込み。
– **予測の様々な手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）**: 異なる予測手法が一貫した結果を提供し、特定の時期に集中しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– すべての予測手法は同一のトレンドを示しており、実績の初期急上昇を除けば、全体として見解が一致しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 過去と現在の実測値および予測値との間に強い相関が見られ、モデルがかつてのデータパターンを正確に捉えていると評価できます。
6. **人間の直感と社会への影響**
– 人間の直感として、このタイプのデータは一般に安定性を期待され、急激な変動は避けたいものです。これは電力供給や関連する保健サービスの信頼性や予測精度に影響を与える可能性があり、安定した運用が顧客満足や企業信用に影響します。
この分析から、電力カテゴリーの健康状態モデルは安定しており、予測の一貫性はビジネス運営において重要な指標となります。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– グラフに表示されている期間（約1年間）全体を通して、データは一貫している部分と急激な上昇パターンが見られます。初期のデータは比較的安定していますが、一部の予測値が急増しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期に予測されたデータ（特に決定木回帰とランダムフォレスト回帰）は他に比べて急激に上昇しています。このデータの急激な変動は、外部要因が作用した可能性を示唆しています。
3. **要素の意味**
– 青い点は「実績AI」による実際のWEIスコアであり、通常の範囲内に収まっています。
– 緑色の点は前年の比較AIを示していますが、比較的高くなっています。
– 予測線（三つの異なる回帰を使用した予測）は、急増を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績AIと3つの予測ラインは、全体的に一貫していない結果を示しています。実績データは安定している一方で、いくつかの予測手法は極端な値を示しており、特にランダムフォレスト回帰でその傾向が顕著です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– WEIスコアの実績値と予測値の間に明確な相関は見られません。予測モデルによって予測された値が大きく異なるため、これ以上の分析が必要です。
6. **直感的な洞察と影響**
– 視覚的にには、データの分布に不整合が見られ、予測モデルの選択やトレーニングにおいて見直しが必要である可能性があります。
– 高いWEIスコアは心理的ストレスを示唆するため、この不整合が社会的な不安や不確実性を引き起こす可能性があります。
– ビジネスに対する影響として、予測が不正確である場合、経済的な意思決定においてリスクが増大するでしょう。
さらなる分析として、追加のデータポイントや異なる視点からの予測評価が必要です。この情報は、最適な意思決定支援に役立ちます。
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:
## グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 初期段階では実績値（青）が比較的高い位置にありますが、急激に低下しています（紫の線）。
– その後、予測値（赤）と比肩値（灰）は低迷している状態です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 最初の実績値から予測値への急激な下降（紫の線）は、重要な変動ポイントです。
3. **各プロットや要素の意味**
– **実績（青）**: 実績AIによる過去のデータ。
– **予測値（赤）**: 今後の数値を予測しています。
– **比肩（灰）**: 過去と比較可能な値です。
– **その他の色**: それぞれ異なる予測モデルに基づく予測値を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測モデル（線形回帰、水色、決定木回帰、ピンク、ランダムフォレスト回帰、紫）によるモデルの結果が類似しており、比較的一貫しているが、実績値と大きく異なる。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値が急落しているが、予測システムはその後の持ち直しを捉えていません。
– 比肩値と予測値は近似しているが、実績値との関係は乏しい。
6. **直感的な洞察とビジネス/社会への影響**
– 初期の急激な低下は、ビジネスにおける大きな課題、例えば政策変更や市場の急変動を示唆している可能性があります。
– 予測モデルの値が一貫していることから、短期的な変動に対する敏感性が低く、戦略の見直しが必要かもしれません。
– エネルギーの自由度と自治が失われている可能性が高く、これがさらに進展する場合、エネルギー政策の再評価が必要になるかもしれません。これは、社会的影響としても大きな影が落ちると思われます。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– **実績（青いプロット）**: 初期値から急激に増加し、その後は安定しています。
– **前年（緑の丸）**: ほぼ水平で、安定した値を示しています。前年と比べると、初期の変動が見られません。
– **予測（他の色の線）**: 初期の変動後、最終的には高い値で安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の急激な上昇は注目に値します。この変動はデータ全体の主要な特徴です。
– 予測の下限や上限に特に極端な外れ値は見当たりません。
3. **各プロットや要素の意味**
– **実績（青いプロット）**は、実際に観測されたデータを示します。
– **予測（他の線の色分け）**は、異なるモデルによる予測を表しており、それぞれのモデルが異なる精度やアプローチを持っていることを示しています。
– **前年（緑の丸）**は、前年のパフォーマンスを示し、その安定性を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測モデルは実績データを上回って予測し、全体として高いスコアを維持しています。
– 過去の実績と前年のデータとの間には初期段階での変動が異なるため、重要な違いがあると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測データは緊密に相関しているように見えます。特に予測の初期段階では、実績に対する迅速な追随が見られます。
6. **直感的な洞察と影響**
– 初期の急激な上昇は、政策変更や技術導入などの外的要因が影響した可能性を示唆しています。
– 実績が安定することで、予測が信頼性を持っていると感じられます。
– ビジネスや社会的な影響としては、予測精度が高くなると、それに基づいた戦略計画がより確実性を増し、電力の公平性や信頼性の向上に寄与します。
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**
– グラフは全体として大きな期間にわたって横ばいのトレンドが見られます。ただし、2025年7月初めのデータが多く集まっており、その後のデータはあまりありません。これはデータ収集や報告において特異なパターンがあるか、あるいは他の要因に影響されている可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフには明らかな外れ値や急激な変動が見られません。しかし、データが集中しているため、それに基づく予測の信頼性が変動に耐えるかどうかは注意が必要です。
3. **各プロットや要素**
– 青色の点は「実績（実績AI）」を示し、この期間の評価基準となります。
– 緑色のプロットは「前年（比較AI）」を意味し、過去のデータと比較されていることを示します。
– 線（灰色、青、緑、紫）はそれぞれ異なる予測モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）を使用したもので、予測のバリエーションを提供します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なるモデルによる予測は、最初の期間全体で一致しているように見えますが、将来的な予測においてはモデルごとの差異があり、モデルによる予測の妥当性を検証する必要があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 現在の可視データでは相関関係は明示されていませんが、実績データが非常に接近しているため、高い相関がある可能性があります。
6. **直感的なインサイトとビジネス・社会への影響**
– グラフの一部でしっかりした実績と予測が示されているため、持続可能性や自治性の高い電力構造に向けた取り組みが効果的に行われていると人々は感じるかもしれません。
– しかし、長期間のデータが不足しているため、長期的な持続性の判断には慎重さが必要です。
– ビジネスや政策決定者は、この予測データを基にした持続可能な計画を構築することが可能ですが、予測モデルに関するさらなる精査が必要です。
このように、グラフから得られる情報は、持続可能なエネルギー管理における重要なインサイトを提供する一方で、継続的なデータの更新と精査が求められます。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 初期の「実績（実績AI）」は高いスコアで始まり、その後急激に低下しています。
– 「前年（比較AI）」と「予測」のデータポイントは、後半に向けて全体として高いスコアを維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期データでは急激な下降が観察されますが、その後安定しています。
– 外れ値と考えられるデータポイントは見当たりません。
3. **各プロットや要素**
– 実績データ（青）は最初のみ存在し、その後のデータは予測のみです。
– 回帰予測（線形、決定木、ランダムフォレスト）は初期のデータを利用しつつ、後半の予測結果として表示されています。
– 「予測の下限かさ範囲」は、それぞれの予測手法の不確実性を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、似たような範囲内での予測を行っていますが、微妙な違いがあります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各予測手法の間で大きな相違は見られないため、全体的には一貫したパターンが確認されますが、微細な違いを考慮する必要があります。
6. **直感的な考察と影響**
– 初期段階での急激なスコア低下は関心を引くポイントであり、それに対する対処が必要です。
– 高いスコアを維持している予測は、電力カテゴリにおける社会基盤や教育機会の良好な状態を示唆しています。
– 予測の安定性から、ビジネスや政策立案において引き続き現在の戦略を維持することが有効である可能性があります。
– 年間を通じた高スコアの維持は、電力システムの効率性や持続可能性の確保に寄与する重要な要素となります。
この分析に基づき、社会インフラと教育機会の改善における成功を支え続けるために、持続的な努力が重要であることが理解できます。
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ます。
1. **トレンド**:
– 初期の数点ではWEIスコアが増加していますが、その後のデータは存在しません。急激な上昇が見られるものの、その後のデータがなく、全体的なトレンドは不明です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の数点が急上昇している点が特徴的です。データが少ないため、これが外れ値なのか、短期的な変動なのか判断が難しいです。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績データを示し、予測データ（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）はそれぞれ異なる色で示されています。予測手法により異なる傾向が見られます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測手法間のズレが見られます。線形回帰は低めに予測する傾向があり、ランダムフォレスト回帰が最も高い値を予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測との間で明らかな相関関係は見られませんが、予測のトレンドと実績データの上昇傾向は一致しているように見えます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 初期段階で急激なスコアの上昇が見られることから、社会的な共生や多様性の取り組みに対する評価が特定の条件下で高まっている可能性があります。
– 予測データ間の差異があるため、予測手法の選択が重要となります。異なる手法を用いた多様な分析により、より精緻な予測が可能です。
– 予測範囲に幅があるため、社会的な政策変更やエネルギー政策の見直しに影響を与える可能性があります。このような分析を基に政策を柔軟に適応させることが求められます。
このようなデータは、社会的な施策やビジネス戦略の立案において、実績と予測を比較した上での慎重な検討材料となります。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– 日付ごとにパターンが異なり、時刻（8時、16時、19時）ごとのスコアも変動しています。周期性というよりも、特定の日に明確な変化が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月1日の19時は他の時間帯や日と比べて最も低いスコアを示しています。これが外れ値と考えられます。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 色の濃さでスコアの大きさを表しています。濃い紫は低スコア、黄色や緑は高スコアを示します。これにより、視覚的に各時間帯のスコアを比較しやすくなっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 7月1日と2日、および3日の間で、スコアに一定の変化があります。7月2日が全体的に安定していますが、スコアはやや低め。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の日や時間帯にのみスコアが高くなるため、これが何に起因するのか（例えば、需要のピークタイム、節電活動など）を考慮する必要があります。
6. **人間が直感的に感じることとビジネス・社会への影響**:
– 特定の時間帯や日にスコアが劇的に異なることから、電力使用のピークや短期的な節電活動の影響が示唆されます。これらの傾向を理解することで、効率的なエネルギー管理や節電施策の計画に役立てることができます。事業者は、ピーク時の需要予測やコスト管理にこれを活用することが考えられます。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **期間とトレンド**: 3日間の時間枠で、明確な周期性や長期的な上昇・下降トレンドは観察できません。
– **時間帯の変動**:
– 16時：2日目に比べて3日目の方がスコアが高い。
– 19時：3日間とも低めのスコアを示している。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **19時のスコア**: 1日目の19時に極端に低い値（紫色）が観察されます。これは顕著な外れ値です。
### 3. 各プロットや要素
– **色の意味**: 色はWEI平均スコアの高さを示しています。
– 黄色は高いスコア、紫は低いスコアを指します。
### 4. 複数の時系列データ
– 3日間に渡って同じ時間帯で比較されています。日付をまたいで比較することで、特定の日に異常があったかどうかが判断できます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 特定の時間帯（19時）にのみ顕著な低下が見られ、全体のパターンからは外れています。時間と日付の相関は特異日か特異時間を示唆します。
### 6. 直感的に感じることとビジネスや社会への影響
– **直感**: 最初の青紫色の急激な低スコアは、何らかのシステム的なエラーや異常な消費パターンを示している可能性があります。
– **ビジネス影響**: この外れ値が繰り返される場合、電力供給や消費に何らかの問題がある可能性あり。これが根本原因であれば、改善が必要です。
– **社会的影響**: 社会的には、ピーク時の供給不足や異常な電力消費パターンへの迅速な対応が求められるかもしれません。
この分析により、特定の時間帯や日におけるパフォーマンスの異常や異常なパターンをさらに調査する必要があることが示唆されます。
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:
## グラフの分析
### 1. トレンド
– **周期性と変動**: ヒートマップは時系列での日付と時間帯が示されていますが、視覚的には1日の変動が強調されています。各日ごとに異なる色が示されており、一定の周期性やトレンドは見られません。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **色の変化**: 特定の日や時間帯で大きな色の変化が見られます。具体的には、青から黄、そして緑への急激な色の変化があります。これは急激な変動を示しています。
### 3. 各要素の意味
– **色の分布**: 黄色や紫、緑、青などの色が示されており、色の違いはWEI平均スコアの変動を示します。黄色が最も高いスコアを示し、紫が低いスコアを示す可能性があります。
– **時間帯の変化**: 8時や16時、19時の変化が特に強調されています。
### 4. 複数データ関係
– **時間と日付の交差**: 各時間帯の変化が特定の日付に依存している可能性があります。これが電力使用のピークを示している可能性があります。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 色の変化によって、特定の日付間での相関を見つけることや、ある時間帯に一貫して同じ色が続くかどうかを評価できそうです。ただし、全体として強い相関が確認できるデータパターンは特に見られません。
### 6. 直感的な洞察と影響
– **電力消費のピーク時間**: ある日や時間帯での高いスコアは、その時間が電力消費のピークである可能性があります。
– **ビジネスや社会への影響**: 電力消費のピーク時間が分かれば、企業はエネルギー管理や負荷分散をより効率的に行うことができます。また、政策立案者はピークシフトやエネルギー効率改善のための施策を計画する際に、これらのデータを活用できるでしょう。
この分析がヒートマップの全体的な傾向を理解し、電力使用の管理に役立つことを期待します。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 相関ヒートマップであるため、トレンドとしては特定の時間的な上昇や下降は示されていませんが、相関強度の傾向が確認できます。全体的に高い相関が見られ、特に「総合WEI」と「個人WEI平均」、「個人WEI（経済的余裕）」との相関が非常に強いです（0.97, 0.88）。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青色のセルは相関が低いまたは負の相関を示しています。特に「個人WEI（自由度と自治）」は他の多くの項目と負の相関または弱い相関を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青から赤へのグラデーションは相関の強さを示しています。赤が濃いほど、正の相関が強いことを示し、青が濃いほど、負の相関が強いことを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– このヒートマップ自体は時系列データの関係性を視覚化したものではありませんが、複数のWEI項目の相関関係を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 多くの項目が強い正の相関を示しています。特に「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0.91の強い相関を示しています。
– 「個人WEI（自由度と自治）」は他の項目と比較して低い相関を持つことが多いです。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 全体として、電力カテゴリにおけるWEI項目は非常に密接した関係を持ち、多くの項目が相互に依存していることを示しています。特に総合的な指標と個別の項目との強い相関は、政策や経済活動においてバランスの取れたアプローチが求められることを示唆しています。
– 社会的視点（公正性や教育機会など）と個人的視点（経済的余裕や心理的健康）も相関が高く、個人と社会のニーズが密接に関連していることが示され、これにより政策の整合性と効果が重要であると考えられます。
このように、このヒートマップは電力カテゴリの中で、どの要素が特に他の要素と関係があるか、または独立しているかを明確に示し、さらなる調査や戦略立案に役立つでしょう。
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:
この箱ひげ図を基に、以下の分析を行います。
1. **トレンド**
– 各カテゴリのWEIスコアに関するトレンドを直接示すものではありませんが、スコアの分布と比較を視覚化しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「個人WEI (自由度と自治)」や「社会WEI (生活基盤・教育機会)」には外れ値が存在します。これらはスコアが他のデータ点から離れていることを示し、特異なケースがあった可能性を示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色分けは異なるWEIタイプを示し、視覚的に区別する役割を果たします。
– 箱の範囲（四分位範囲、IQR）はデータの50%が含まれる範囲を示し、中央値が比較できます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列データではないため、直接の関係性は見えません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「総合WEI」や「個人WEI (経済的余裕)」は比較的一貫したスコアを示しており、箱の高さが低いです。これはスコアのばらつきが少ないことを示唆します。
– 一方、「社会WEI (共生・多様性・自由の保障)」はより広い範囲に渡ってスコアが分布しています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 「社会WEI (共生・多様性・自由の保障)」の広い分布と外れ値は、これらの分野がまだ課題を抱えている可能性を示します。
– 「個人WEI (経済的余裕)」の一致したスコアは、経済的側面ではより安定していることを示唆します。
– ビジネスや社会における平等性や多様性の取り組み強化が必要かもしれません。
この分析をもとに、それぞれのWEIタイプにおける具体的な対策や改善策を検討することが重要と考えられます。
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:
このグラフは、主成分分析（PCA）を使用して電力カテゴリのデータを視覚化しています。各点が異なる観測または時系列データの要素を表しています。以下に、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プロット自体はトレンドを表示するものではありませんが、第1主成分と第2主成分に沿ってデータを配置しています。第1主成分は0.71の寄与率を持ち、データ分散の大部分を捉えています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の外れ値は明示的に存在しないように見えますが、いくつかの点が他よりもまとまっています。例えば、右上の点と左下の点が極端な値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**:
– 各点は異なる要素または変数の組み合わせを示しています。データの分散がどのように異なる領域に関連しているかを表します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– PCAプロットから直接の時系列関係は読み取れませんが、データの分散構造やコアリレーションのパターンを理解する手掛かりを提供します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分が2つの主成分の中で大きな寄与を示しており、データのばらつきの主な要因を捉えています。第2主成分は補助的な情報を提供しています。
6. **直感的な理解と影響**:
– グラフはデータの多様性を視覚的に示しており、一部の要素が他の要素に比べてどのように突出しているかを示すことで、潜在的な異常や重要な変動パターンを示唆しています。
– PCAはデータの複雑さを減らし、理解しやすくするための方法であり、これによりデータの主要な動向や潜在的な影響要因を特定することができます。
– ビジネスや社会への影響としては、異常なポイントや極端な変動が新たな機会やリスクを生む可能性があり、その検知と分析が重要です。
このインサイトにより、データの特徴を効果的に把握し、次の分析ステップや意思決定に役立てることができます。
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。