📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 要約
提供されたデータから、WEIスコアとその詳細項目の傾向と変動を分析しました。以下にそれらの具体的な分析結果を述べます。
### 時系列推移とトレンド
全体として、`combined_wei`スコアは0.625から始まり、短期間で0.775まで上昇しています。全体的な傾向は、穏やかな上昇トレンドです。特に、7月2日と7月3日にかけてのスコアの増加が顕著で、特に社会的要因の影響が強く出ていると考えられます。
– `personal_avg`は0.625から0.775へ変動し、一貫して上昇しています。
– `social_avg`はさらなる上昇を示し、0.625から0.775に達し、全体のスコア増加に寄与しています。
### 異常値の有無
特定の日付で異常値は検出されていないため、全体的にデータは一定の一貫性を保っています。
### 季節性・トレンド・残差
STL分解が適用されているとするならば、このデータセットでは短期的な季節性を目視で識別するのは難しいですが、全体的な上昇トレンドが顕著です。残差は小さく、短期間での変動は比較的安定しています。
### 項目間の相関
各項目間の相関は、`social_avg`と`combined_wei`、および`social_sustainability`と`social_infrastructure`が強く関連している可能性があります。この関連性は、社会基盤が全体のWEIに及ぼす影響が大きいことを示唆します。
### データ分布
– 各詳細項目のばらつきは比較的小さく、中央値はそれぞれの範囲内で安定しています。
– `social_sustainability`と`social_infrastructure`のスコアは他と比較して高水準（0.85を超える）に安定しています。
### 主要な構成要素 (PCA)
PCA分析により、PC1（寄与率: 63%）とPC2（寄与率: 19%）が特定されました。PC1は主に社会的な要素（例えば、`social_avg`、`social_sustainability`、`social_infrastructure`）が大きな寄与率を持ち、PC2は他の要素（例えば、`personal_economic`、`personal_health`）が関与している可能性があります。これにより、社会的持続可能性とインフラがWEIスコアの主要なドライバーであることが伺えます。
### 総括
データは全体的に安定しており、特定の不規則な変動は観察されませんでした。短期間でのデータであるため、長期的なトレンドの分析には限界がありますが、持続可能性とインフラの強化がさらなるWEIの改善に寄与することがわかります。引き続き、社会インフラと持続可能性の向上を図ることで、スコア上昇を期待できます。今後の詳細な分析には、より長期間のデータの蓄積と評価が求められます。
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:
このグラフを分析すると、以下の洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 初期の時点で実績（青のプロット）は0.6から0.8付近に集中しています。
– その後、予測（赤の交差点）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）での数値が示されていますが、具体的なトレンドは見られません。
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、このグラフでは見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青のプロットは「実績AI」の値を示しており、実績のデータが0.6から0.8に集中していることが分かります。
– 前年（グレーの円）とも比較されていますが、数値が前年度とほぼ同じ範囲にあり安定しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データ間の明確な相互関係は見られません。
– 予測と実績が異なるポイントで提示されているため、予測精度の評価や改善が必要かもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと前年データの分布は似ており、安定した振る舞いを示しています。
– 予測は、別の時期に異なる数値を示しており、予測結果が一貫していない可能性があります。
6. **直感的な印象とビジネスへの影響**:
– 人間がこのグラフから感じる直感としては、電力関連の指標が安定しているものの、予測モデルが改善の余地がある可能性があります。
– 電力業界において、正確な予測は重要です。現在のモデルでは異なる予測結果が提示されているため、改善が必要であり、それにより効率的な資源管理や事業計画が可能になるでしょう。
全体として、グラフは電力関連の指標が短期間でほぼ安定していることを示しています。しかし、予測の誤差が商業的影響を与える可能性があるため、モデルの信頼性向上が求められます。
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:
1. **トレンド**:
– データは大きく2つの期間に分かれています。2025年7月頃からしばらくの間は、データポイントが低い範囲に分布しており、その後2026年7月頃に分布が再び見られます。
– 最初の期間は比較的低いスコアに留まっていますが、予測ライン（ランダムフォレスト回帰）は高めのスコアを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最初の期間では、予測範囲を超えないデータが続いています。
– 急激な変動や外れ値の明確なマーカーはありません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点が実績のデータであり、緑の点が前年比を示しています。
– 予測範囲としての灰色の領域と赤いバツマークが予測AIによるスコアを示しています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の異なる予測モデルが使われており、それぞれ異なる予測パターンを示しています。
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多少の乖離が見られます。特に、予測はより高いスコアを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 直接の相関関係については明確なパターンは見出せませんが、実績と予測の間にギャップがあることが注目されます。
6. **ビジネスや社会への影響**:
– 人間的な直感では、予測されたスコアが実績より高く保たれることから、改善の余地や期待が示唆されるかもしれません。
– 電力業界において、実績が低めで予測が高めの場合、効率向上や技術革新の必要性が考えられます。
– 予測モデルごとの違いも、選択すべき戦略の指標として考慮されるべきです。各モデルが異なる強みを持つため、それらを組み合わせて最大の効果を目指すことが推奨されます。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフの左側、2025年半ばからは実績（青色のプロット）があり、それに基づく予測値（ピンク色）が示されています。
– 予測値は2つの期間で急激に増加し、1.0付近まで達することを示しています。
– 右側の2026年のデータでは、前年（緑色のプロット）が一定の範囲で推移しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左側での数値の急激な上昇がありますが、これは予測と実績のギャップを示すものであり、急激な変動と捉えられます。
– 右側のデータは比較的安定しており、特に外れ値は見当たりません。
3. **各プロットや要素の意味**
– **青色プロット**：実績値を表し、2025年半ばに集中しています。
– **緑色プロット**：前年のデータを示し、右側に集中しています。
– **紫色ライン**：ランダムフォレスト回帰による予測を示し、2025年半ばで急上昇しています。
4. **複数時系列データの関係性**
– 過去の実績と予測のアプローチの違いが示されているようです。ランダムフォレストによる予測は実績に対して過大評価している傾向があります。
– 前年のデータは最新の予測と比較して安定しているように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 相関は明確には見えませんが、過去のデータと予測データの急上昇部分が特定の要因によって影響を受けている可能性があります。
6. **直感的な洞察および社会への影響**
– 直感的には、2025年の実績に続く予測において、大きな変化が予測されていますが、前年の安定した数値からみて信頼性の評価が求められるでしょう。
– 電力業界における信頼性の予測が重要で、これにより電力供給の安定性や価格が変動する可能性があります。適切なリソース配分が必要です。
このグラフは、過去の実績と現在および未来の予測の間に見られる不一致を点検し、戦略的な意思決定に直結する情報を供給しています。
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:
以下がグラフ分析の結果です：
1. **トレンド**
– 初期の数日間において実績（青い点）は上昇していますが、その後長期間にわたってデータが欠けています。
– 将来的な予測値（赤い×）は示されていないため、トレンド全体を判断するのは難しいです。
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ません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績値を示しており、経済的余裕（WEI）の実際のスコアを表しています。
– 緑色の点は前年の比較AIのデータを示しています。
– 様々な線（灰色、紫、青、水色）は異なる回帰モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）の予測範囲を示しているようです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値と前年比較値のデータがあるものの、直近の実績値がほとんどないため、直線的な関係や相関を描くのは難しいです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データが少なく、不規則に分散しているため、明確な相関関係や分布の特徴を指摘するのは困難です。
6. **直感的な感想とビジネス・社会への影響**
– このグラフは経済的余裕の変動を表しており、初期のデータからは一部の上昇が見られたものの、その後のデータ欠如が継続しています。
– データ不足により、信頼性のある予測を立てにくい状況です。
– ビジネスや社会においては、経済的余裕が重要な指標であり、これが安定または上昇すれば消費や投資が増加する可能性がありますが、信頼性の高いデータが必要です。
データの継続的な追跡とさらなる収集が推奨されます。
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:
以下がグラフ分析のポイントです：
1. **トレンド**:
– 初期のデータ（2025年7月付近）で実績AIのWEIスコアは0.7付近で始まり、一度上昇後、0.8付近で横ばいしています。
– 予測として、ランダムフォレスト回帰と決定木回帰は0.8以上を示しており、今後の上昇を示唆しています。
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ませんが、最初の数日間でのスコアの急な上昇が見られます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色のプロットは実績AIによる実際のWEIスコアを示しています。
– 緑色のプロットは前年の比較データとしての参考値です。
– ランダムフォレスト回帰や決定木回帰の線が予測のトレンドを示しています。
4. **複数の時系列データの関係**:
– 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、実績データに追随しており、これらが信頼性のある予測であることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 現時点では比較的安定したスコアが保持されているが、予測回帰モデルが0.8以上のスコアを維持すると予測しています。
6. **人間の直感やビジネス・社会への影響**:
– 現状の健康状態（WEIスコア）は比較的良好で安定していますが、予測はさらなる改善を示唆しており、これは良い兆候といえます。
– ビジネス的には、健康状態が良好であることで、電力消費に対する影響を軽減し、より効率的な運用が期待されます。また、社会的には、個人の健康状態が向上することで、生産性の向上や医療費の削減に貢献する可能性があります。
全体として、データは安定しており、将来的なポジティブな変化が予測されます。
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:
グラフの分析と洞察を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は、7月に高いストレスレベルを示し、徐々に低下しています。データは半年以上提供されていないので、長期的なトレンドは不明です。
– 予測（紫の線、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が示すように、今後もストレスレベルの変化が予測されていますが、詳細な変動パターンを解析するためにデータが不足しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 現時点では急激な変動や外れ値は視覚的には見当たりませんが、データ期間が短いため、大きな変動が存在する可能性はあります。
3. **要素の意味**:
– 青い点は実績のストレスレベルを示しています。
– 紫と緑の線は異なる予測モデルによる未来のストレスレベルの推定を表しています。
– 緑の線（前年）とグレーの線は基準線としての役割を果たしています。
4. **複数時系列データの関係**:
– 実績データが初めから終わりにかけて変わるのに対し、予測データは年単位での傾向に基づいて生成されている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実データと予測データが基準線に近いため、一般的なパターンに従っていると考えられますが、データポイントが少ないため、明示的な相関分析には不十分です。
6. **人間の直感およびビジネスや社会への影響**:
– 予測データに基づくと、ストレスレベルの変動が予想されるため、心理的ストレスの管理によるパフォーマンス向上が期待できます。
– 電力業界におけるストレス管理の重要性が示唆され、社員の健康管理や業務効率向上に繋がる可能性があります。
グラフの情報が限定されているため、データの収集と分析を続けることで、より包括的な洞察が得られるでしょう。
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**:
– グラフの初期には、実績AIのスコアが安定しているように見えます。
– 後期には、比較AIのスコアが高いレベルで一定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期（2025年7月）には比較的多くのデータが集まっている一方、後期（2026年7月）には一部のデータポイントが高めのスコアで安定しているという急激な変化があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の点は実績AIを示し、左側に偏っています。
– 緑色の点は比較AIを示し、右側に並んでいます。
– 紫の線（ランダムフォレスト回帰）は、実績AIの近くに短く描かれていますが、長くは続かない印象です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績AIと比較AIの間には明確な時間のずれがあり、初期と後期で異なる傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績AIと比較AIの間には、数値的に直接の相関が見られないが、配置によって異なる時点での比較が可能です。
6. **直感的な感じと影響に関する洞察**:
– グラフは、初期の安定した状況から、大きな変化があり、条件や環境の変化があった可能性を示唆しています。
– 後期の比較AIの安定したスコアは、電力部門での自由度と自治が一定の領域で維持される新体制を示唆している可能性があります。
– 社会的な観点から見ると、安定したスコアは信頼性のあるエネルギー供給や規制の枠組みの改善を表していると考えられます。
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:
このグラフに関して、以下の視覚的特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**
– 実績AI（青）は、2025年7月初めに軒並み高いWEIスコアを示した後、記録されていない。
– 予測AI（紫線、ピンク線）は、初期はWEIスコアが高い状態で平坦に続いており、その後のデータは示されていない。
– 前年（緑の円）は、その後の期間に分散しており、全体的に1に近い高いスコアを示している。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績AIでは、一部のスコアが他より低めだが、それが外れ値かどうかは判断しにくい。
– その他のデータセットには明らかな外れ値や急激な変動は見受けられない。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色の点は実績AIによるスコア。
– 紫色の線とピンク色の線は異なるモデルによる予測。
– 緑色の点は前年データを示しており、恒常的に高いスコアを表示している。
– グレーの帯は予測の下振れ幅を示唆しているが、非常に狭い。
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ないものの、いくつかの異なる予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト）が類似した予測をしている。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実データが限られているため、詳細な相関関係は導き出しにくい。
6. **直感とビジネス・社会への影響**
– このWEIスコアの安定した高値は、公平性・公正さの観点から電力カテゴリでの効率や倫理が維持されていることを示唆する。
– スコアが引き続き高水準を維持することで、社会全体での電力供給の信頼性を確保し、消費者や規制当局の信頼を維持することが可能になる。
– 年間を通じた継続的な改善が記録されると、電力供給網の公平性や公正さの向上が期待され、持続可能な社会の構築につながる。
このような視点から、データの収集を継続し、さらなる分析を行うことで、より具体的な改善策や新しい戦略の策定に役立てることができるでしょう。
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:
### 洞察と分析
1. **トレンド**
– グラフの左側に見られる実績データ（青いプロット）は、ほぼ一定もしくはわずかに上昇するトレンドが見られます。それ以降、予測データに移行しています。
– 右側の予測データ（緑色のプロット）は、再び上昇しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に外れ値や急激な変動は見当たりません。データは比較的一貫しています。
3. **各プロットや要素**
– **実績（青）**: 過去の実際のデータを示し、現実的なトレンドを確認できます。
– **予測データ**: 複数のモデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）を使用しており、それぞれ異なる未来の予測を行っています。線形回帰とランダムフォレストのプロットが、予測の上限または下限を示す範囲内に収まっています。
– **前年（比較AI）**: 予測と実績を比較するベンチマークとして機能しています。
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、一貫性があります。前年データを基に、全体として予測がその範囲内に収まっていることが確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各モデルの予測範囲が狭く（xAI/3σ）、精度が高いことを示しています。また、異なる回帰モデル間での大きな乖離がないため、全体として安定した予測がされているように見受けられます。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**
– エネルギー部門における持続可能性と自治性のスコアが今後も安定していることは、関連する企業や社会に対してポジティブな影響を与えるでしょう。予測が示す将来的な改善の兆しは、持続可能なエネルギー管理の取り組みが成功していることを示唆しています。
– グラフは、エネルギー政策や持続可能性の目標を達成するための計画策定において貴重な洞察を提供します。
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**
– 最初のデータ点（実績AI）は高いWEIスコアから始まり、その後急激に低下しています。
– 中盤から後半にかけてデータが欠落しているためトレンドの継続性は不明ですが、終盤近くに再度高いスコアのデータ点があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 最初に急激な変動（急落）が見られ、その後データ点自体が不足しています。
– 終盤にかけての高いスコアのデータ点が再び突出しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色の点は「実績AI」、つまり実際に観測されたデータを示しています。
– 緑と紫のラインは予測モデル（決定木回帰やランダムフォレスト回帰）による予測を示しています。
– 点の大きさや色はさほど説明されていませんが、年度間の比較を示す緑の点が含まれています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 年度間の比較データ（緑の点）は、初期の実績AIデータ点と終盤のデータ点間で比較されており、同様の高いスコアを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 有意な相関関係や明確な周期性は検出されませんが、初期と終盤に高いスコアが観察され、一定の基盤スコアが存在する可能性があります。
6. **直感的な感じとビジネス・社会への影響**
– 急激なスコア低下は、電力インフラや教育機会に対する一時的な衝撃または問題を示唆している可能性があります。
– 終盤の回復は、問題が解決されたか、外部要因（例えば政策変更や技術的進歩）による改善を示唆するかもしれません。
– この変動性は、電力供給の信頼性や教育機会への影響についての懸念を引き起こす可能性があります。
この分析では、後の予測精度や長期的なトレンドを理解するために、追加データやさらなる調査が必要です。
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:
グラフを見て、以下の分析と洞察を提供します。
1. **トレンド**
– 実績AI（青いプロット）は、時間の経過とともに僅かに上昇しています。ただし、その変化は大きくなく、比較的安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 目立った外れ値や急激な変動は観察されません。ただし、予測の違いがわずかにあります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロット（実績）は実際のデータを示し、緑色のプロット（前年AI）が過去の比較データを示しています。
– 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）は異なる色の線で示され、予測されるトレンドを表示しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる予測モデル間の予測は近い範囲に収まり、実績AIのデータを取り巻くような形で推移しています。
– これは、各予測モデルが実績AIに基づいて適切に予測を行っていることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 前年AIと実績AIのスコア間にはある程度の相関が見られますが、時系列では明確な周期性や大きな変動がないため、強い相関とは言い難いです。
6. **直感的な理解と影響**
– このデータセットは、エネルギー関連の社会的指標（共生・多様性・自由の保障）に関するものであり、比較的安定していることが示されています。
– ビジネスや政策立案において、この安定性は予測可能性をもたらし、計画の策定に役立つ可能性があります。
– 将来に向けて、実績や予測のさらなる検証と予測精度の向上により、エネルギー政策の信頼性が強化されるでしょう。
これらに基づき、データの信頼性を高めるためのさらなる分析や検証が推奨されます。
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、提示された総合WEIスコア時系列ヒートマップに基づく分析です。
1. **トレンド**
– グラフは短期間（3日間）のデータを示しているため、長期的なトレンドは読みづらいですが、特定の時刻において色の変動が見られます。特に、時間帯16時と19時で一貫して低いスコアが観察されます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 19時のスコアが紫色で示され、他の時間帯に比べて大幅に低い値を示しています。これは外れ値として捉えられるかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃淡がスコアの高さを示し、黄色や緑色は比較的高いスコアを、紫色は低いスコアを示しています。
– それぞれの色の変化が特定の日付と時間に関連しているため、日付と時間の組み合わせでスコアの変動が視覚化されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– それぞれの時間帯が異なる色を示しており、時間ごとの変動を強調しています。特に、夕方から夜にかけてのスコアが低いことがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 総じて、16時から19時にかけてスコアが低下しがちであることがわかります。これは、電力需要や供給に関する何らかのパターンを示唆しているかもしれません。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 夕方から夜にかけてのスコアの低下は、ビジネスや家庭での電力消費がピークに達する時間帯かもしれません。このため、エネルギー供給の効率化や電力の一時的な不足をどう補うかが課題となるでしょう。
– スコアが高い時間帯は、エネルギーの安定供給が確保されやすい時間と考えられます。このデータを活用して、電力消費の平準化や供給体制の改善に繋げることが可能です。
このヒートマップは、短期間ながら電力使用のパターンを可視化し、時間帯ごとの消費傾向を示すための有用なツールです。
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:
このヒートマップの分析を提供します：
1. **トレンド**:
– 特定の日付における時間帯ごとのWEI平均スコアを示しています。明確な周期性や全体的な上昇・下降トレンドは示していませんが、特定の日付や時間によって色の変化が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年7月1日の19時のスコアが最低値（濃い紫）となっており、他の時間帯と比較して明らかに低い値を示しています。これは外れ値と考えられます。
– 2025年7月3日の16時のスコアが最高値（黄色）になっており、他の時間帯と比べて高いことがわかります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡がWEI平均スコアの大小を表しています。青から紫にかけてが低スコアを示し、黄色が高スコアを示します。
4. **時系列データの関係性**:
– 3日間のデータから見ると、1日目と2日目の16時は比較的低スコア、3日目は大幅に上昇しています。これがおそらく特定のイベントや条件の影響を受けている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 19時が一貫して低いスコアであり、特定の傾向として認識できます。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 16時から19時の間は日々の活動のピークまたは特殊なイベントによる変動の可能性があります。特に、19時の低スコアはエネルギーの使用効率や節約措置の時期である可能性を示唆します。
– この情報は、エネルギー管理戦略の改善やピークシフトの提案に役立つでしょう。特に、特定の時間帯にエネルギーの使用を最適化することで、効率を上げる方策を考慮できます。
これらの洞察はエネルギー使用の最適化や運用効率向上に寄与し、電力消費に関する持続可能な策を講じる基盤になります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 色の変化から判断すると、時間帯によってWEI平均スコアに大きな変化があることが示唆されています。特に、特定の日付における時間別の変動が強調されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 各日のスコアにおいて、色のコントラストが大きく、特に19時の値が非常に低いこと（紫色）が示されています。この時間帯のスコアが他の時間と大きく異なるため、外れ値として捉えることができます。
3. **各プロットや要素**
– ヒートマップの色の濃淡は、スコアの大小（低値から高値）を示しています。黄色は比較的高いスコアを示し、紫色は低いスコアを示しています。
– スコアが高い時間帯と低い時間帯を一目で比較することができます。
4. **複数の時系列データがある場合の関係性**
– 各日のデータが時間帯ごとに分かれており、非常に異なる傾向を示しています。このように異なる時間帯ごとのデータ比較が可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特定の時間帯（例：18時）が安定していると考えられる一方で、19時の急激な低下は他の要因と関連がある可能性があります。
6. **人間が直感的に感じること、および社会への影響**
– 直感的には、特定の時間（19時）には何らかの問題が発生している可能性があると感じ取れるため、この時間帯に焦点を当てた調査が必要です。
– ビジネスや社会においては、急激なスコアの低下が電力供給や需要の不均衡を示している可能性があり、この時間帯の改善により安定化が図れるでしょう。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– ヒートマップ自体には時系列データは含まれていませんが、相関関係が1年間にわたって集計されています。全体として高い相関（赤色）と低い相関（青色）が混在しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特定の項目間で極端に高い正の相関（濃い赤）または負の相関（青）が見られます。例えば、`社会WEI (持続可能性と自治性)`と`個人WEI (経済的余裕)`は非常に高い相関（0.95）を示しています。このような強い相関は、一部の要素間で強い関連があることを示唆します。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 色が赤に近いほど各要素間の正の相関が強く、青に近いほど負か弱い相関を示します。
– `個人WEI（心理的ストレス）`と`個人WEI（自由度と自治）`の間には極端に低い相関が見られます（0.00）、これは驚くべき結果で、詳細な調査が必要です。
4. **複数の時系列データがある場合の関係性**
– 各要素は相関を示すため、直接的な時系列分析はできませんが、因果関係や時系列の共変動分析につなげるための手がかりになります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 多くの要素同士がそれなりに高い相関を持っています。特に個人WEIや社会WEIに関する項目間で密接な関係が見られるのは興味深いです。
– `社会WEI（公平性・公正さ）`と他の項目では、比較的弱い相関がいくつか見られます。
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**
– 社会的な持続可能性や自治と経済的余裕が強く関連していることは、個人や企業が持続可能な取り組みによって経済的な利得を得られる可能性を示唆します。
– 心理的ストレスと自由度の間にほぼ相関がないことは、従来の仮説に対して疑問を投げかけ、新たなアプローチを検討する必要性を提示しています。
これらの洞察は、政策立案者やビジネスリーダーが戦略を立てる際の重要な指針となり得ます。
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:
以下の分析をご覧ください：
1. **トレンド**
– 各WEIタイプは箱ひげ図を用いて表現されていますが、時間的なトレンドは示されていません。このため、長期的な上昇や下降などのトレンドは判断できません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 複数のWEIタイプで外れ値が見られます。特に「個人WEI平均」や「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」で顕著です。これらの外れ値は特異な事象や異常値を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 箱ひげ図内の箱はデータの第1四分位数から第3四分位数を示し、中央の線は中央値を表しています。各タイプ間での色の違いは個別のWEIタイプの区別を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 横軸に時間の概念は含まれていないため、時系列データとしての関係性は考察できません。ただし、異なるWEIタイプ間のスコアのばらつきや中央値の違いを通じて、相対的な比較が可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各カテゴリのばらつきや中央値から、項目間の相対的な傾向が見えます。例えば、WEIの総合スコアは比較的安定していますが、「個人WEI（経済負担）」は他と比べてばらつきが大きいです。
6. **直感的な洞察と利害**
– このグラフから人間が直感的に感じるのは、WEIのスコアのばらつきが項目によって大きく異なることです。特に公共性や公正さ、自由度に関する評価は他のカテゴリに比べて安定しています。
– ビジネスや社会への影響として、ばらつきが大きい箇所は改善の余地があり、政策決定者や企業が重点的に対策を講じるべき分野として注目できます。特に個人の経済負担や心理的ストレスに関連する部分は、社会的な支援や政策が求められる領域と考えられます。
この情報は、社会的影響を深く理解し、適切な対策を講じるために有益です。
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、電力カテゴリにおけるWEI（おそらく「World Energy Index」などの略称）の構成要素を主成分分析（PCA）で示したものです。以下の点を考慮して分析します。
1. **トレンド**:
– グラフは散布図であり、特定の時間的なトレンドを示しているわけではありませんが、主成分1と主成分2に基づく分布が示されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 右上に位置する点は他の点と離れており、外れ値として注目される可能性があります。これは、そのデータポイントが他のものと異なる特徴を持っていることを示唆しています。
3. **各プロットや要素**:
– 各プロットは異なるデータの構成要素を表しています。
– 第一主成分（寄与率: 0.63）と第二主成分（寄与率: 0.19）の組み合わせで、データのばらつきを説明しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各点は360日間にわたるデータの要約であり、構成要素間の潜在的な関係性を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 点の分布は比較的広範囲に渡っており、第一主成分の寄与が大きいことから、この軸に沿った変動がデータのばらつきに強く関与していると考えられます。
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**:
– 第一主成分がデータの主要な変動要因であるため、この軸に関連する要素が電力における重要な因子であると考えられます。
– 外れ値に特別な注意を払い、電力消費または生成の異常なパターンを識別することで、エネルギー効率の改善や供給の安定化に役立つ可能性があります。
主成分分析の結果から得られる情報は、電力管理や政策決定において重要な洞察を提供する手助けとなるでしょう。
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。
