📊 データ分析（GPT-4.1による）
このWEIスコアデータの分析では、いくつかの重要な傾向やパターンが浮かび上がります。また、このデータからは異常値が検出されていないようですので、全体のトレンドと要因の分析に焦点を当てます。
### 時系列推移
– **総合WEI (combined_wei)**: データはわずか3日間のみですが、その間に0.625から0.775まで上昇していることが分かります。特に、7月2日から3日にかけての午後にスコアの急上昇が見られます。
– **個人WEI平均 (personal_avg)**: 最初は0.625から始まり、最終的に0.775に達する。特に3日の午後の数値上昇が顕著で、他のスコアと一致しています。
– **社会WEI平均 (social_avg)**: 0.625からスタートし、7月2日に急上昇して0.8125を記録後、わずかに下降し、最終的には0.775でデータが締めくくられます。
### 各詳細項目ごとの分析
– **経済的余裕 (personal_economic)**、**健康状態 (personal_health)**、**心理的ストレス (personal_stress)** といった個人レベルの指標は全体的に安定していますが、7月3日午後のピーク (0.85, 0.8, 0.7) は他の指標とリンクしています。
– **社会基盤 (social_infrastructure)** や **持続可能性 (social_sustainability)** は高い数値を保っており、特に一定の強さと安定さを示しています。7月3日の最終時点でのスコア (0.85, 0.9) は非常に高いです。
### 異常値とその要因
異常値は検出されていないということですが、7月3日の午後に見られる急上昇 (combined_wei, personal_avg, social_avg) は、大規模なイベントや外部要因の影響が考えられます。例えば、政策変更や大規模な社会行事があった場合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
短期データのため、STL分解での季節性分析は限定的です。しかし、これらの日付に見られるスコア上昇は、定期的な傾向というよりは個別の特異要因によるものである可能性が高いです。
### 項目間の相関
相関ヒートマップ分析が利用可能であれば、個人と社会の各項目間の強い関連性が浮かび上がる可能性がありますが、健康状態と経済的余裕が他の要素に与える影響度が高いと推測されます。
### データ分布
詳しい箱ひげ図の分析が行われていないものの、各項目の中央値や変動範囲から、全体として比較的高い状態を保ちながら、最終的な数値の収束（ピーク）が観察されています。
### 主要な構成要素 (PCA)
PCA分析の結果、主成分1 (PC1) が全体の63%を占めることから、主に個人と社会の総合的な幸福度を表している可能性があります。PC2が19%であることからも、サブカテゴリー間の違いを若干反映していると考えられます。
この分析を通して、WEIスコア全体が時間の経過とともに上昇傾向を示し、その背景にある詳細項目に対する政策的あるいは環境的な変化の影響が大きいことが分かります。特に、具体的な月末の数値上昇は全体の幸福度や社会のバランス維持が成功していることを示唆しています。
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:
### グラフの洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青いプロット）は、約0.6から0.8の間で推移しています。
– ここから予測AIによる予測データ（赤い×印）は一つだけなので、具体的なトレンドは見えませんが、予測線の動きは確認できます。
– 線形回帰（灰色）、決定木回帰（紫色）、ランダムフォレスト回帰（ピンク色）の予測が異なる傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データには特に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**
– 灰色のエリアは予測の不確かさの範囲を示していますが、現在の実績データはこの範囲内に収まっています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 線形回帰と法線回帰は数値の増加傾向を示しており、ランダムフォレスト回帰は横ばいです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 現在、有意な相関関係は実績データからは読み取れません。
6. **直感的な印象および影響**
– 電力のWEIスコアは安定して高い値を保っています。これは供給が安定していることを示唆します。
– 予測の不確かさは比較的小さいため、予測モデルの精度は高いと考えられます。
– 継続的な高スコアは、消費者や関係者に安心感を与えるでしょう。
このグラフは、電力供給の安定性の指標となり、ビジネスや社会において信頼性の高さを証明する一助となるでしょう。
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:
1. **トレンド**
– 実績データ（青のプロット）は、7月1日から7月5日の間でおおむね0.6から0.75の範囲で変動しています。
– グラフの中盤から後半にかけて（予測期間）、線形回帰（緑線）は一定で、法定木回帰（ピンク線）は徐々に増加しています。
– ランダムフォレスト回帰（紫線）は横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に外れたデータポイントは見られません。実績データは比較的一貫して一定の範囲で動いています。
3. **各プロットや要素**
– 青いプロットは実績データ、赤い「×」は予測値です。
– グレーの背景は予測の不確かさ範囲を示しています。
– 線の色（緑、ピンク、紫）は異なる回帰モデルを表すもので、それぞれの手法による予測傾向を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測AIの結果として表示されているものと、各回帰モデルの予測は、実績データとの比較が可能です。
– 木回帰が最も楽観的な予測として増加傾向を示しており、一方で他の手法はフラットな予測を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは比較的狭い範囲で分布しており、安定しているように見えます。
– 今後の予測において、ランダムフォレストと線形回帰は変動が少なく、木回帰だけが増加しています。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**
– 短期間での増減はあまり見られず、電力消費が安定しているという印象を受けます。
– 木回帰が増加を予測していることは、将来的な需要増加を示唆している可能性があり、対策や計画が必要かもしれません。
– 一方で、他のモデルが安定を予測していることから、予測に基づく意思決定は慎重に行うべきです。
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:
このグラフは、電力カテゴリーにおける社会WEI平均スコアの30日間の推移を表しています。以下に、各ポイントについての洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 実績値は初期に0.8付近での変動が見られ、その後は新たなデータ点がないです。
– 予測値（各モデル）は、異なる手法による計算が示されています。一部の予測が上昇傾向（法定木回帰）、一部は一定（ランダムフォレスト回帰）を保っています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績値のデータから著しい外れ値は観測されず、全体的に0.7から0.9の間で安定しています。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青色の実績値は、過去の実際のデータを表しています。
– 枝分かれした予測線は、それぞれ異なるモデルによる未来予測を示し、手法ごとに異なる傾向を見せています。
– 灰色の範囲は、予測の不確かさを示しています。
4. **時系列データの関係性**:
– 各予測モデルは、実績データを基に異なる未来のシナリオを提供しています。その関係性を見ると、異なる手法が異なる未来の可能性を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 相関については、データ点や予測の範囲から明確な因果関係を導くよりも、多様な予測シナリオの示唆を観察することが重要です。
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**:
– 予測が上向きであることは、社会WEIが今後改善する可能性を示唆します。これにより、電力利用に関する政策やイノベーションの需要が高まることが予想されます。
– 一定の予測は、安定的な供給を示唆しており、政策の持続性や安定した電力供給が予測可能と考えられます。
このようなデータに基づいて、電力関連の戦略や施策が最適化されることが期待されます。
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:
以下の視覚的な特徴と分析を提供します。
1. **トレンド**
– 実績データ（青点）は、初期にわずかな範囲内で変動していますが、全体としてほぼ安定しています。
– 予測データ（赤色の点）は、特定の予測手法ごとに異なります。線形回帰とランダムフォレスト回帰は安定したトレンドが示されており、特にランダムフォレスト回帰は実際のデータと比較的一致しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は特に見られませんが、すべての実績データが狭い範囲に集中しているため、データ集中が顕著です。
3. **各プロットの意味**
– 青い点は実績を示しており、実績がどの程度予測と一致しているかを視覚的に示しています。
– 灰色の陰影区域は、予測の不確かさの範囲（±3σ）を示しています。
– 各予測手法（法定木回帰、線形回帰、ランダムフォレスト回帰）は異なる影で表現され、予測の違いを視覚的に示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 線形回帰とランダムフォレスト回帰は、ほぼ一致しており、特にランダムフォレストによる予測が実績に最も近く、一方で法定木回帰は微妙に異なるトレンドを描いています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは全般的に安定しているため、特に相関関係を見出すのは困難です。全体的にWEIスコアは高く保たれています。
6. **直感的なインサイトと影響**
– グラフからは、個人の経済的余裕がこの期間にわたって安定していると直感的に感じられ、エネルギーセクターにおける個人の安定した支出能力が伺えます。特に、ランダムフォレストによる予測の精度が高いため、統計モデルを用いた分析が有効であることを示しています。これは、将来的な計画策定やリスク管理において、優れた情報をもたらします。
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:
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（青い点）は横ばいの状態で、特に上昇や下降のトレンドは見られません。
– 予測データは、法定木回帰とランダムフォレスト回帰の予測は安定的で、上昇も下降も見られませんが、線形回帰の予測は急激に上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データに大きな外れ値や急激な変動は見受けられません。
– 予測データには、特に線形回帰の予測が異常に上昇していることが目立ちます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は、実際のWEIスコアの実績値を示し、安定しています。
– 縦の太いラインは予測の不確実さ範囲を示しており、予測のバラツキを視覚的に把握できます。
– 各色の線は異なる回帰を用いた予測を示し、それぞれの方法が異なる予測を行っ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**:
– 法定木回帰とランダムフォレスト回帰は類似した予測を示しており、モデルの安定度が高い可能性を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは比較的狭い範囲で分布しており、安定した状態を示しています。
6. **直感的な感覚と影響**:
– 実績値の安定性は、ある程度の健康状態の維持を示唆していますが、線形回帰による急激な上昇予測は、外的要因や新たな環境因子による変化が示唆されているかもしれません。ビジネスや社会では、この不確実な変動に備えて、リスク管理や対策が必要となる可能性があります。
この分析に基づいて、さらなるデータやコンテキストがある場合には、それに応じた対策や計画を立てることができます。
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**
– 実績のデータ（青色の点）は期間の初めに集中しており、0.5から0.7付近で動いています。
– 線形回帰およびランダムフォレスト回帰の予測モデル（紫の線）は、0.6を超えて一定に横ばいの状態を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– リアルなデータポイントの中に特に目立った外れ値や急激な変動は見受けられません。
– 予測の不確かさ範囲（灰色の帯）が全データ範囲にわたって一定であるため、急激な変動は予測されていません。
3. **プロットや要素の意味**
– 青色の点は過去の実績データを示しています。
– 赤色の「×」は予測値ですが、現時点では表示されていない可能性があります。
– ピンクの線はランダムフォレスト回帰モデルの予測を示しており、一貫して高い安定性を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと予測モデル間で大きな相関があるわけではありませんが、予測は現実のデータをやや過大評価しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは初期に集中しており、その後の実績データがないため、予測モデルとの直接の相関評価は困難です。
6. **直感的洞察と影響**
– 予測モデルは心理的ストレスの安定性を示しており、ストレスレベルが一定に保たれる可能性が示唆されています。
– ビジネス上では、このような安定性が労働生産性や従業員の健康管理に寄与する可能性があります。
– 社会的には、電力カテゴリの心理的ストレス管理が適切に行われていることを示唆し、政策決定者やエネルギー管理者にとって有益な情報を提供すると考えられます。
これらの洞察から、継続的なモニタリングやストレス管理プログラムの展開が推奨されます。
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**
– 実績（青いプロット）は、2025年7月1日から7月7日にかけてのみ表示されています。この期間のWEIスコアは、約0.6から0.8の間で変動しています。
– その後、予測が開始され、線形回帰などの予測モデルが持続的に横ばいのトレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データの範囲で極端な外れ値や急激な変動は見受けられません。すべてのデータポイントが0.6から0.8の間に収まっています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績値を示し、紫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います。予測の不確かさ範囲はグレーで表示され、全体として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**
– 現在は実績データと予測データの2つのセットが示されています。実績値の変動を予測モデルで補完し、安定した予測を行う形が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データに基づく予測は横ばいとなっており、過去の実績が予測に強く影響していることがわかります。
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**
– 予測データが横ばいのため、直感的には今後の変動性が少なく、リスクが低いと感じられるかもしれません。
– ビジネスにおいては、短期的に安定したスコアが予測されるため、戦略の見直しやリスク管理の重要性が低いと考えられるでしょう。しかし、予測精度の限界も考慮すべきです。
このグラフは、特定の期間の電力に関するWEIスコアの動向を示し、安定した予測がなされていることを視覚的に示しています。
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:
グラフを分析すると、次のような点が浮かび上がります。
1. **トレンド**:
– 実績AI（青い点）のデータは、最初の期間に集中的に配置されており、若干のばらつきはあるものの増減の傾向は見られません。
– ランダムフォレスト回帰の予測（紫の線）は、開始点から急激にスコアが上昇し、その後安定しています。
– 線形回帰（細い紫の線）と決定木回帰（ピンクの線）の予測は、あまり変動がないように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データには外れ値は特に見られないが、単一のエリアに集中しています。
– ランダムフォレスト回帰の予測は、急激な変動を示しています。
3. **プロットや要素が示す意味**:
– 青い点は実際の実績を示しており、灰色の範囲は不確かさを示す範囲。
– 赤い×印は予測AIのポイントを示しており、実績データと直接比較されるべきポイント。
– 紫とピンクの複数の線は、それぞれ異なる方法の予測を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測の間には乖離が見られる。
– ランダムフォレスト回帰の予測は、他の予測手法とは異なる動きをしています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは概して安定しており、周期的な変化は見られず、一貫した分布を持っている。
6. **洞察・影響**:
– 人間がこのグラフから直感的に感じるのは、予測手法によって結果が大きく異なるということです。
– ランダムフォレスト回帰の劇的な予測変動は、不確実性を考慮した上での意思決定に影響を与える可能性があります。
– ビジネスや社会において、電力部門の公平性・公正さの評価指標が異なる予測を示すことは、政策決定や資源配分において慎重な検討を要するでしょう。
この分析に基づいて、エネルギー政策の改善や公平性の確保に向けたさらなる調査やデータ収集の必要性が示唆されます。
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:
このグラフについて以下のように分析できます。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）のトレンドは大きな変動がなく横ばいです。
– 予測データ（赤いバツ）は一定ですが、他の予測方法との一致が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データには目立った外れ値や急激な変動が見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実際のWEIスコアを示し、安定しています。
– 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、緩やかな上昇を示しています。特にランダムフォレスト回帰（紫の線）は他と異なり1.0付近に収束しています。
– 不確かさの範囲（グレーのエリア）は、実績データの変動幅を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと各予測データは概ね一致していますが、ランダムフォレスト回帰が特に上昇傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは比較的一定であり、予測データは時間の経過とともにわずかながら改善を示しています。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– 各モデルの予測は、将来的にWEIスコアの改善を示唆しています。これは持続可能性と自治性の向上を意味し、社会やビジネスにおいてエネルギー効率の改善や自給自足の強化が期待されます。
– 実績と予測の整合性は、現状の安定に対する安心感を与えつつ、将来に向けたポジティブな展望を示しています。
このように、グラフは現在の状況の安定性と未来への期待を描写しています。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **実績データ（青い点）**は、2025年7月1日から7月7日までの短期間でばらつきが見られますが、大きなトレンドはありません。
– **予測データ（線）**は、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰のすべてで、開始時に急上昇し、その後は横ばいとなっています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 実績データには大きな外れ値は見られません。
– 最初の予測期間で急激な上昇が予測されています。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **青い点**は実績データを示し、特定の期間に観察されたスコアを表しています。
– **予測線**（様々な回帰手法）は将来のWEIスコアの予測を示しています。
– **灰色の不確かさ範囲**は、予測のばらつきを表しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– すべての予測モデルは似たような動きを示しており、予測値の信頼性が高い可能性を示しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績データには大きなばらつきがあり、予測の不確かさがあるものの、予測モデルは強い相関を持つようです。
– 予測値は非常に安定しています。
### 6. 直感的な洞察と社会・ビジネスへの影響
– 直感的には、社会基盤や教育機会（WEI）が初期に大幅な改善を示した後、安定した状況が続くと考えられます。
– **ビジネスへの影響**: 電力関連の改善によって、教育や社会基盤が強化される可能性があります。
– **社会への影響**: 教育における機会の平等が、初期に大きく改善されることが期待されます。
このグラフは、電力インフラの強化が教育機会に与える効果を示唆しており、重要な政策決定の指針となります。
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:
このグラフは、電力カテゴリーでの社会WEI（共生・多様性・自由の保障）に関する30日間のスコア推移を示しています。以下に視覚的特徴とそれに基づく洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 実績のデータポイントは、ほぼ横ばいで、0.6から0.8のスコア範囲に分布しています。
– 各予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、異なる傾向を示しています。特に、決定木回帰とランダムフォレスト回帰が緩やかな上昇を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データに大きな外れ値や急激な変動は見られませんが、スコアは若干のばらつきがあります。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青い点は実績データを示しており、集中的に0.6–0.8の範囲で分布しています。
– 不確かさ範囲（灰色陰影）も提示されており、予測の信頼性を補完しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各回帰モデルの予測は、実績データと比較してやや異なる傾向を示しています。線形回帰は横ばい、他のモデルは微増を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは比較的安定しており、統計的に見ると、軽微な変動のみを示唆しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人々は安定した実績スコアの維持を喜びつつも、将来の予測が異なる傾向を示しているため、慎重なモニタリングが必要です。
– 社会的な多様性や自由の保障が電力分野で安定していることは、持続可能な発展において重要です。
– 予測モデルの結果が異なるため、状況に応じて柔軟な対応が求められます。
このグラフは、電力産業が社会的側面をどのように実践し維持しているかを理解するための重要な指標となります。
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:
このヒートマップについて、以下のように分析できます。
1. **トレンド**:
– このヒートマップは30日間のデータを示していますが、この表示部分では3日間のデータに限定されています。色相の変化から、毎日異なる時間帯で値が異なっていることが見受けられます。周期性についてはこの３日の情報だけでは判断しづらいですが、パターンがあるかもしれません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 19時台のサンプルだけが顕著に低い値を示しています（紫色）、これは外れ値として扱えるかもしれません。ほかの時間帯では値が比較的安定しているように見えます。
3. **各要素の意味**:
– 色はWEIスコアの強度を表しており、黄色が高い値、紫が低い値を示しています。この範囲での変動は、時間帯ごとの消費パターンや供給制御を反映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**:
– 時間帯（16時、19時）と日付の組み合わせで異なるパターンが観察されますが、日を追うごとのデータ間の一致やミスマッチから、外的要因（天候、需要変動など）が影響している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯による明確な値の変動があり、例えば特定の時間帯で高い可能性のある消費や供給制御のピークが示唆されます。
6. **直感的な感想と影響**:
– 総合WEIスコアは電力供給や需要バランスを示していると考えられ、低いスコアは供給不足や過剰消費を示しているかもしれません。ビジネスへの影響としては、例えばエネルギー効率の改善や、ピークシフトの戦略を検討するヒントになる可能性があります。共有パターンや特異な変動の認識から、エネルギー管理の最適化が期待されます。
このヒートマップからは、特に特定の時間帯や日付に焦点を当てることで、エネルギーの需給バランス改善に役立つ要因を抽出できる可能性があります。
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:
このヒートマップについて、分析と洞察を以下に示します。
1. **トレンド**:
– トレンドとしては、大きな変動は見えませんが、黄色のプロットが高温を示し、特定のピークを形成していることが確認できます。それ以外は青色が多く、安定して涼しい状態を示している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025-07-02の16時、黄色のプロットが特に目立っています。これが急激な変動や外れ値と考えられ、電力使用のピークや異常値を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– ヒートマップの色は、ある値の大きさを表現しています。特に青から紫は低い値、黄色は高い値を示しています。中央の色の変化は、時間帯によるWEIスコアの変動を直感的に捉えやすくする役割を果たします。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 日毎に色の変化がわかりやすく、イベントや特異な出来事が特定の日付と時間に集中している様子を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯による電力使用には一定の規則性が感じられます。特定の時間帯にピークがあるため、昼間の活動が活発であることが示されています。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– 16時ごろのピークは、社会活動やビジネスの最盛期と重なるため、電力供給の最適化や需要予測において重要な指標となり得ます。これに基づき省エネ対策やインフラの改善が具体的に検討される可能性があります。
全体的にこのヒートマップからは、特定の時間に集中して高い活動が行われ、「需要予測」や「エネルギー効率化」の指針となる情報が得られることが示されています。
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:
このヒートマップを分析すると、いくつかの視覚的特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– データは全ての時間帯（0〜24時）をカバーしているわけではなく、一部の時間帯のみに焦点が当てられています。日付ごとの変動はありますが、全体のトレンドを読み取るにはデータ範囲が限られているため、具体的な上昇や下降傾向を判断することは難しいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月1日の19時には特に低い値が観測されており、これは外れ値として考えられます。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃淡は社会WEI平均スコアの強さを示しており、黄色（高スコア）から紫（低スコア）の範囲があります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数の日付に焦点を当てているが、3日間のみのデータであり、より広い時期のデータと組み合わせることで、その関係性をより深く理解できる可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 明確な周期性や相関関係を読み取るにはデータが限られているため、追加の情報が必要です。
6. **直感やビジネス・社会への影響**:
– 7月1日に低スコアが見られることから、その日や時間に特定の社会的、技術的要因（例えば、電力供給の問題や災害、イベント等）があった可能性が考えられます。
– 全体のエネルギー消費パターンや効率を理解し、適切な対策を講じるために、より広範なデータを収集して分析することが重要です。
このヒートマップは、限られた期間とデータの視点を提供していますが、全体の状況を理解するには追加の情報と連携することが求められます。
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:
このヒートマップは、特定の指標（WEI）がどの程度関連しているかを視覚的に示しています。以下に、グラフから得られる洞察と分析を示します。
1. **トレンド**
– ヒートマップは時間のトレンドを示すものではなく、異なる項目間の関連性を示すものです。
– 各指標間で強い相関がある場合、同じ傾向を示す可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特定の関係（例えば、「個人WEI（自由度と自治）」と「社会WEI（公正性・公正さ）」の間の-0.17）は、他の関連性と比較してかなり低い、または負の相関です。これは異常または特異な関係を示唆します。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の深さは相関の強さを表します。深い赤は強い正の相関（0.9以上）、青は負の相関を示します。
– 0.7以上の値は強い相関を示し、0.5未満は弱い相関を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– このマップでは時系列データではなく、異なる指標間の関連性を一時的に示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「総合WEI」と「社会WEI（持続可能性と自治性）」の間で非常に強い相関（0.95）が見られます。
– 「社会WEI（社会基盤・教育機会）」と「社会WEI（持続可能性と自治性）」の間でも強い相関（0.87）が確認でき、教育機会や社会基盤が持続可能性に寄与していることが考えられます。
6. **直感的考察と影響**
– 全体として、持続可能なモデルや政策は、個人や社会の幸福度に大きな影響を与えていることが示唆されます。
– 自由度と自治が他の多くの指標と弱く、あるいは負の相関を持っていることは、自由が他の幸福指標と必ずしも一致しない可能性があることを示しています。
– ビジネスや政策立案において、特に教育と持続可能性に重点を置くことで、社会全体の幸福度を向上させる戦略の検討が重要となるでしょう。
このような分析を元に、社会政策やビジネス戦略の構築に活かすことが考えられます。
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:
この箱ひげ図について、以下の洞察を提供します：
1. **トレンド**:
– 各WEIタイプの分布は30日間を通じて全体的に横ばいであり、明確な上昇や下降トレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「個人WEI平均」や「社会WEI（共生、多様性、自由の保障）」などいくつかのカテゴリには外れ値が見られます。これらは特定の条件下で異常値が発生したことを示しています。
3. **プロットの意味**:
– 各箱ひげは特定のWEIタイプのスコア分布を示しています。箱の中の線は中央値で、箱自体はスコアの25パーセンタイルから75パーセンタイルを示します。ひげはその外の範囲を示し、外れ点はこれに外れる値です。
4. **時系列データの関係性**:
– 複数のWEIタイプの比較を通して、各項目が他とどう関連付けられているか観察できますが、大きな関係性はこのグラフからは明確ではありません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 相関関係については箱ひげ図のみでは直接的に示されていませんが、分布の範囲や外れ値の数から、各WEIタイプのスコアのばらつきが見られます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間がこのグラフから直感的に感じることとして、特に外れ値の多いカテゴリでは、特定のWEIタイプにおける環境や状況の変動が激しい可能性があると直感するかもしれません。電力分野においては、このような不安定性が顧客満足度や運用コストに影響を与える可能性があります。
– 解析が必要なカテゴリを特定し、それに基づいた改善策を講じることで、より安定したサービス提供が可能となるかもしれません。
この分析により、各WEIタイプの安定性や異常値の発生頻度を理解し、課題解決の手がかりにすることができます。
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、電力カテゴリにおけるWEI構成要素の主成分分析（PCA）を示しています。以下に各ポイントについて分析を行います。
1. **トレンド**:
– グラフには特定の時間におけるデータトレンドが示されているわけではありませんが、主成分としてプロットされています。データポイントは第一主成分と第二主成分に基づいて配置されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– データポイントは広く分布しており、明らかな外れ値は見られません。ただし、右上のデータポイントが他と少し離れているため、注意が必要です。
3. **プロットや要素の意味**:
– 各データポイントは異なるWEI構成要素の特定の状態を表しています。第一主成分（寄与率: 0.63）がデータの大部分のバリエーションを説明しており、第二主成分（寄与率: 0.19）はそれに付随する情報を持っています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 特定の時間を示すデータはないため、時系列の関係についての直接的な情報は得られません。ただし、データ間の主成分に沿った関係性が分析されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは第一主成分に沿って比較的広く分布しています。相関関係は限定的で、相互に独立した成分の影響を示唆しています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 主成分分析の結果、主な変動要因が特定できます。この情報は、電力利用の効率化や異なる要素がどのように影響をもたらすかを理解するのに役立ちます。ビジネスでは、特に異常検知や予測分析に役立ち、電力資源の最適な配分を計画するサポートになります。
全体として、このPCAグラフは、電力データの主要な変動要因を視覚化し、リソースの最適化や運用効率の改善の基礎として利用できます。
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。