📊 データ分析（GPT-4.1による）
提供されたWEIスコアデータについての詳細な分析結果を以下に示します。
### 時系列推移
– **総合WEI**:
– 総合WEIは全体として比較的高い水準を保ちながら、0.625から0.775の範囲内で変動しています。
– 具体的には、2025年7月1日から7月4日までの間、上昇傾向が見られ、特に7月3日16:15にはピーク（0.775）に達しています。
– 日ごとの変動はあるものの、全体的には僅かに上昇トレンドが観察されます。
– **個人WEI平均と社会WEI平均**:
– 個人WEI平均は7月1日から4日の間で0.66から0.775の間で変動しています。特に7月3日に高い値を記録しています。
– 社会WEI平均も同様に高水準を維持し、一貫して0.625から0.8125の範囲で推移しています。特に7月3日16:15に0.775へ上昇しています。
### 異常値
– 提供されたデータには、特定の異常値とはされていませんが、7月3日のデータポイントは個人と社会、そして総合スコアすべてにおいて高いスコアを示しています。この背景には、社会的イベントや政策変更、経済的な改善などが考えられます。
### 季節性・トレンド・残差
– **長期トレンド**: WEI全体として、高水準での安定したトレンドが見られます。
– **季節的パターン**: 短期間のデータのため、明確な季節性は確認できません。
– **残差成分**: 残差からは特定の外的要因の影響を受けた日がある可能性が見受けられますが、特定するにはデータが短期的すぎるため、詳細な分析は困難です。
### 項目間の相関
– 相関ヒートマップ分析により、項目間での強い相関は一部見られますが、特に個人の経済的余裕や健康状態が他の項目と強い関連を示します。これは、個人の経済状態が総合WEIに大きな影響を与える可能性を示唆しています。
### データ分布
– 各項目の箱ひげ図からは、中間範囲内に収まるスコアが多く、いくつかの外れ値も確認できますが大部分は中央値に近い値で比較的一貫性があります。
### 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1 (61%)**: 主に個人経済、社会基盤、持続可能性が強く寄与しており、これらがWEIの主たる要因であることを示唆しています。
– **PC2 (20%)**: 主に心理的ストレスと自由度に関連し、心理的健康が社会的幸福と密接に関連していることを示しています。
### 総括
提供されたデータから、WEIスコアは高水準での安定したトレンドを維持しています。特に個人の経済状況と社会の持続可能性がWEIに大きな影響を与えていることが示唆されます。一方で、データ期間が限定的であるため、長期的な季節性やトレンドをより明確にするためには、より長期間のデータが必要です。異常値は明示されていませんが、特定の日におけるスコアの上昇はイベントや政策変更に伴うものと推測されます。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– 実績（青色の点）：期間の初めに固まっており、この時間枠内での明確なトレンドは示されていません。
– 予測（赤色のX）や予測モデル（紫色、シアン色、その他）：予測モデルが全体として横ばいで推移しています。特に、線形回帰とランダムフォレストの予測は非常に近い値を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データには大きな外れ値や急激な変動は見られません。予測モデルとの一致具合が重要であり、これは特にクロースなフィットを示すように見えます。
3. **各プロットや要素**:
– 青色の点（実績）：最初の数日間の実際のWEIスコアを表現。
– 灰色の範囲：予測の不確かさを示す範囲。実績データはこの範囲内に収まっていることが示されています。
– 予測の各モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）は、異なる手法による予測を表現しており、非常に類似したトレンドを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測モデルは、最初の実績データを基に未来のトレンドを予測しており、全モデルが比較的一貫した予測を行っています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値が不確かさの範囲内に収まっていることから、予測の精度は高いと考えられます。モデル間では一貫性のある予測結果が見られます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 人間が直感的に感じる点としては、実績データが不確かさ範囲内に収まっているため、予測モデルが信頼に足ると感じるでしょう。
– ビジネスへの影響として、電力管理や供給計画における予測精度の高さが強調されます。安定した供給が可能であることを示しており、経済的な最適化が図られる可能性があります。
このグラフは、特に電力部門における精度の高い予測が重要であることを示唆しており、適切な需要供給のバランスを取るための指標として活用されるでしょう。
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:
このグラフは、電力カテゴリにおける個人のWEI平均スコアを30日間にわたって示しています。以下は、このグラフから得られる分析と洞察です。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青色の点）は、最初の数日間に集中しており、その後は表示されていません。予測データ（赤色の×）は特にないようです。
– 線形回帰（紫色の線）は初期から上昇トレンドを示し、一定の値で安定しています。
– 決定木回帰（水色の線）とランダムフォレスト回帰（ピンク色の線）は、ほぼ横ばいで、安定したスコアを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データにおいて明らかな外れ値や急激な変動は見られません。比較的安定しています。
3. **各プロットや要素**:
– グレーの領域は、予測の不確かさの範囲を示していますが、詳細は示されていません。
– 回帰モデルによる予測は、異なるトレンドや一定の傾向を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データが早期に集中的に観察され、その後予測が続く形になっています。
– 各回帰モデルの予測は、異なる傾向を示し、モデリング手法による違いが見られる。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの分布は集中しているが、予測モデルによって異なる予測トレンドが得られているため、個々のモデルの予測能力やアルゴリズムの特性に関心がある。
6. **人間が直感的に感じることやビジネス・社会への影響**:
– 最初の実績データが得られた時点で、少しの期間後に多様な予測がなされており、初期データの重要度が考えられます。
– 予測の方向性がモデリング手法によって異なるため、使用するモデルの選択がビジネス上の意思決定に大きな影響を及ぼしうる。
– 横ばいの予測は、安定的状況を示すため、これがビジネス戦略に安定性をもたらす可能性がある。
この分析を基に、ビジネス戦略や将来的なモデル改善に活用できる可能性があります。
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（青いプロット）は、最初の数日間にわたってある程度のばらつきを示していますが、全体として低いレベルで横ばいのトレンドを示しています。
– 予測線の中で、ランダムフォレスト回帰（紫）は、最初の期間には増加傾向が見られ、その後に安定しています。他の予測手法（線形回帰と決定木回帰）は、それぞれ安定した線を描いています。
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特に見られません。ただし最初の数日はプロットがばらついています。
– 予測データでは、ランダムフォレスト回帰に急激な上昇が見られますが、その後は安定しています。
3. **各プロットや要素**
– 実績（青）: 電力に関する実際のWEI（World Energy Indicator）スコア。
– 予測（赤いX）: 予測値を示していますが、プロットされているのは単一点のみのようです。
– 予測手法: 線形回帰（シアン）、決定木回帰（マゼンタ）、ランダムフォレスト回帰（紫）が予測のために使用されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測手法はそれぞれ異なる傾向を示していますが、決定木回帰と線形回帰はほぼ同じレベルで一定の予測を行っています。一方、ランダムフォレスト回帰は他よりも高い値に向かって増加する傾向を示しました。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データのばらつきはありますが、予測とはいくらかの一致も見られます。ただし、ランダムフォレストは短期間で予測が大きく変化する傾向を示しています。
6. **直感的な感想とビジネスや社会への影響**
– グラフから、実績データが比較的安定している一方で、異なる予測手法の間にかなりの違いがあることがわかります。予測の精度向上が必要かもしれません。
– ビジネスや政策の意思決定において、異なる予測手法の結果を考慮し、予測が示す将来の傾向を元に柔軟に対応することが必要です。ランダムフォレストのような予測モデルが示す急上昇に備えて準備をする必要があるかもしれません。
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:
このグラフは、個人の経済的余裕（WEI）スコアの時系列的な動向を示しています。以下に各ポイントを分析します。
1. **トレンド**:
– 初期の実績データ（青いプロット）は一定の範囲で変動していますが、最終的にはスコアが安定しています。
– 予測値（赤の×）は、横ばいから始まり、以降もあまり大きな変動はありません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期段階での実績データには多少の変動がありますが、外れ値や急激な変動は特に見られません。
3. **各プロットや要素**:
– 青の実績プロットは実際の観測値を示しており、灰色の範囲は予測の不確かさを表しています。
– 予測線（ピンクと紫）は、モデルによって一定の範囲で予測が行われていることが示され、予測の安定性が伺えます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）が使われていますが、結果は非常に似た形状を示しており、一貫した予測が行われていることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データのばらつきは小さく、これは安定した経済的状況を示唆しています。また、予測モデルも安定したトレンドを予測しており、現在の経済状態が維持されると考えられます。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– このグラフから、個人の経済的余裕が比較的安定していることがわかります。
– 電力カテゴリーにおいて経済的余裕が持続していることは、消費者が安定して電力を利用し続ける可能性を示唆し、ビジネスにとっては予測しやすい市場環境と言えるでしょう。
– もし予測が正確であるならば、将来的にも大きな変動がないと期待され、社会においても電力需要の安定が見込めます。
このような安定した予測は、ビジネス戦略の策定にも有用であり、特にリスク管理や長期的な計画に役立つでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青いプロット）は、一定の期間で安定しており、明確な上昇や下降のトレンドは見受けられません。
– 線形回帰（紫の線）の予測は微増の傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データは比較的安定しており、目立った外れ値や急激な変動は確認できません。
3. **各プロットや要素**
– 実績データ（青いプロット）は、一定範囲内に集中しています。
– 予測の不確かさ範囲（灰色）は、数値のブレを示しており、やや広がりがあります。
– 異なる予測手法（線形、決定木、ランダムフォレスト）の間で微妙な違いが見られますが、大きな差異はありません。
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大きな乖離はなく、一貫性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと各予測線は同様の範囲に存在し、予測結果は実績と良好な相関を持っていると考えられます。
6. **直感的な感想とビジネス・社会への影響**
– このグラフから直感的に得られる印象としては、個人の健康状態に大きな変化はなく、安定していることが分かります。
– ビジネスや社会に対しては、健康管理の安定性が評価される場面で使用でき、過度な変動がないことは安心材料と捉えられるでしょう。
全体として、個人の健康状態は安定しており、予測モデルも信頼性が高いと判断できます。ビジネス上では、予測に基づいた適切な健康管理プランの立案が可能です。
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:
1. **トレンド**:
– 実績AIのデータポイント（青い点）は7月5日までの初期に集中しています。
– 線形回帰（ピンク）はほぼ一定です。
– 決定木回帰（紫）は初期から上昇し、その後一定に。
– ランダムフォレスト回帰（水色）も一定です。
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：実際のデータ。
– ピンクや紫、緑の線：異なる回帰モデルの予測結果。
– グレーのシェーディングは予測の不確かさを示していますが、初期の実測データ周辺に限られています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる予測モデル間での傾向は異なりますが、全体的に大きな変動はありません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実測値は一箇所に固まっており、予測値はその後の期間で異なる傾向を示しています。
6. **直感的洞察および影響**:
– 実測データが初期に集中しているため、モデルの精度や予測の信頼性が十分でない可能性があります。予測が一定していることから、心理的ストレスが安定していると見なされるかもしれませんが、元のデータが乏しいため、さらなるデータ収集やモデル改善が必要となるかもしれません。
– ビジネス上、心理的ストレスの安定が望ましい一方で、データの偏りがある場合、誤った意思決定を避けるために注意が必要です。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 実績（青のプロット）は全体的に横ばいで、スコアの変動は大きくない。
– 予測モデルには異なるトレンドがあります。
– 線形回帰（紫色）は緩やかに上昇。
– 決定木回帰（水色）とランダムフォレスト回帰（ピンク色）は横ばい。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データ内での目立った外れ値や大きな変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青のプロットは実際の実績。
– グレーのエリアは予測の不確実性範囲（xAI/3σ）。
– 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）には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**
– 実績と予測モデル間には、線形回帰以外のモデルと実績が近しい関係性があるように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは狭い範囲で集中していますが、予測は分散が異なる可能性があります。
6. **人間が直感的に感じることと影響**
– 現状の実績が安定しているため、現状維持を予測しているモデルが多いです。
– 線形回帰モデルの上昇トレンドは、一部ポジティブな変化の兆候と受け取れるかもしれません。
– 電力に関連した個人の自由度と自治が予測困難であることを示唆しており、予測の不確実さも強調されています。この点が電力の管理や政策に影響を及ぼす可能性があります。
この分析から、現状維持が望まれる中でのわずかな変化の兆しをどう対応するかがキーとなり得るでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 実績データ（青いプロット）は、2025年7月1日から7月5日の間にありますが、全体としては横ばいで特に明確なトレンドは見られません。
– 線形回帰（シアン）、決定木回帰（マゼンタ）、ランダムフォレスト回帰（紫）は7月5日以降に予測値を示しています。線形回帰と決定木回帰はほぼ横ばいですが、ランダムフォレスト回帰は上昇しています。
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。
– 予測モデルは安定しており、急激な変動をしているものはありません。
3. **各プロットや要素**:
– 青いプロットが実績値であり、赤い「×」は予測の集中地点を示すと考えられますが、今回は表示されていません。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しています。
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が表示されていますが、特に複雑な関係性は見られません。
– モデル間での予測値の違いが微妙に存在しますが、全体として大差はないようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値と各モデル間には相関がありますが、実績のエラー範囲内にすべてが収まっています。
– 予測の分布は比較的広く、特にランダムフォレスト回帰は他と異なり上昇傾向にあることが特徴です。
6. **直感的な洞察と影響**:
– WEI（公平性・公正さ）のスコアが比較的安定しており、予測モデルも一定の安定性を示しています。しかし、ランダムフォレスト回帰の上昇を鑑みると、一部で改善の兆しが見られるかもしれません。
– 社会的またはビジネス上の影響として、WEIの安定は電力供給における公平性が保たれていることを示すかもしれません。しかし、ランダムフォレストモデルの上昇は、新しい技術や政策導入による公正性の向上を示唆しているかもしれません。各モデルの予測を参考にし、異なる手法の結果を比較することが有用です。
全体として、このグラフからは安定したWEIを維持しつつ、将来的な改善の可能性が示されているかもしれないと直感的に感じ取れます。
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:
1. **トレンド**:
– 実績AIのデータポイントは一定の範囲にあり、横ばい状態が続いています。予測は線形や決定木、ランダムフォレストによる回帰の結果として、それぞれ水平かつ一定のトレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績AIのデータポイントは比較的安定しており、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**:
– 青いプロットは実際のデータを示し、赤いプロットは予測値を示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しています。
– 線形回帰（グレー）、決定木回帰（緑）、ランダムフォレスト回帰（ピンク）で示された予測ラインは、方法によりわずかに異なりますが、どれも同様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性**:
– 実績データが一定の範囲に収まっているため、予測と実績の差異が少ないことが示唆されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは狭い範囲に集中しており、予測と高い相関があると考えられます。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– データが安定していることは、電力カテゴリの持続可能性や自治性が短期間において堅調であることを示すかもしれません。
– 大きな変動がないことから、電力供給が安定していると考えられ、電力に依存する産業・サービスに安心感を与える可能性があります。
– 予測の不確かさ範囲が狭いことは、予測モデルの信頼性が高いことを示唆し、長期的な計画策定が可能であることを示します。
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:
このグラフについて以下の分析を提供します。
1. **トレンド**
– 実績のデータは横ばいの傾向を示していますが、ランダムフォレスト回帰による予測は7月上旬以降に急激に上昇しています。線形回帰や決定木回帰の予測は安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績のデータにはいくつかのばらつきがありますが、特定の外れ値として顕著なものは見当たりません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを表しており、相対的に安定しています。
– ピンクや紫の線は異なる予測モデル（例えば、ランダムフォレスト回帰）の結果で、ピンクの線は急上昇しています。
– 灰色のゾーンは予測の不確かさを示していますが、幅が狭く、予測が比較的一貫していることを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– ランダムフォレスト回帰の予測が実績よりも大幅に高いのは、他のモデルよりも楽観的な予測をしていると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実際のデータと予測データに大きな相関は見受けられませんが、モデルごとの予測の違いが注目されます。
6. **直感的洞察及び影響**
– ランダムフォレストの急激な予測上昇は、電力カテゴリにおける社会基盤や教育機会の改善に対する期待を示すかもしれません。ただし、実績データはそれほど急激な変化を示しておらず、過度の楽観につながる可能性もあります。ビジネスへの影響としては、ランダムフォレストの予測を基にした計画はリスクを伴う可能性がありますが、成功すれば大きな利益を生むかもしれません。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 実績（青い点）は最初の期間に若干の変動がありますが、全体的に横ばいで推移しています。
– 予測データでは、線形回帰（青い線）は横ばい状態を維持し、ランダムフォレスト回帰（紫色の線）はトレンドとしてわずかな上昇を示しています。
– 法定木回帰（緑色の線）は見えず、影響が少ないかもしれません。
2. **外れ値や急激な変動**
– データポイントのばらつきはあるものの、顕著な外れ値や急激な変動は見られません。データは比較的一貫しています。
3. **各プロットや要素**
– 実績データ（青い点）は、観測された実際のWEIスコアを示しています。
– 予測不確かさ範囲（灰色のバンド）は、モデルの予測の信頼性を示しており、比較的狭い範囲になっています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績AIのデータは観測された結果で、予測AIのデータはモデル予測値として、実績に対する異なる予測アプローチを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測データの相関は高いと考えられます。予測精度は良好で、実績に基づく安定した予測が大部分を占めています。
6. **直感的に感じること、および社会的影響**
– 直感的には、WEIスコアは比較的安定して維持されており、予測モデルも信頼できると考えられます。
– 社会への影響として、共生・多様性・自由の保障に関わる電力カテゴリの関連性が改善または維持されていることが確認でき、関係者の取り組みや政策の効果を証明するものであると言えるでしょう。
このスコアと予測モデルの結果に基づいて、今後の戦略や政策決定において、現在の状況を維持しつつ、さらなる改善を目指すことが適切でしょう。
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:
グラフを分析してみます。
1. **トレンド**
– このヒートマップは、時間と日付にわたる電力のWEIスコアを示しています。色の変化がトレンドを示します。グラフ全体に周期性やトレンドは明確に見られませんが、日付ごとに異なる時間帯のパターンの違いがあることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 19時のスコアが非常に低い（紫色）ことが顕著です。これは、その時間帯に何らかの異常な変動があった可能性を示唆します。
3. **各プロットや要素**
– 色の変化が異なる日および時間帯におけるWEIスコアの違いを示しています。黄色が高スコア、紫が低スコアを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 日付ごとの時間帯別に異なるスコアが見受けられるが、全体的な相関やパターンは明確ではありません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 直接的な相関関係を示すデータはなく、時間帯によるスコアのばらつきが目立ちます。
6. **直感的な洞察および影響**
– 高スコアの時間帯（例えば、昼間）は、エネルギーが効果的に使用されていることを示している可能性があります。一方で、19時にスコアが低いことは、ピーク時間帯のエネルギー効率の低下や需要過多を示しているかもしれません。これにより、エネルギー配分の最適化や需要管理が必要になる可能性があります。
これらの洞察は、エネルギー分配の改善や需要調整のための戦略策定に役立つでしょう。
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:
以下は、このヒートマップに基づく分析と洞察です。
1. **トレンド**
– 日ごとの電力消費（またはWEIスコア）の変動は、特に色の違いにより視覚的に示されています。目立つ周期性はないものの、特定の日や時間帯によって顕著な変化があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月3日の16時台に非常に高いスコアが観察されます（黄色いセル）。この時間帯での急激な上昇は、特定のイベントや天候など外部要因による可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– ヒートマップは、スコアが低いほど濃い青色から紫色、高いほど黄色というカラースケールを採用しています。色の変化は、スコアの相対的な高さを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– このヒートマップでは、特定の日の特定の時間におけるスコアの変動が観察され、日をまたいでのデータ間での共通性または相違を比較することができます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 時間帯による消費やスコアの変動のパターンが明瞭に見て取れます。色の差がある時間帯や日付を分析することで、ピーク時間帯やオフピーク時間が特定できます。
6. **直感的な印象と影響**
– 視覚的に特定の時間帯や日に顕著なスコアの変化が見られるため、企業や消費者はスケジュールの調整やリソースの効率的な分配を考慮するのに役立ちます。このデータは、エネルギー消費の最適化やコスト削減のための戦略的意思決定に有用です。
分析としては、特定の日付や時間帯に焦点を当ててさらなる詳細調査を行うことが、より具体的なインサイトを得るために重要です。
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:
以下は、この電力カテゴリの社会WEI平均スコアの時系列ヒートマップに基づく洞察です。
1. **トレンド**
– 日時が進むにつれ、ヒートマップの色が変化する様子が見られる。これは時間の経過とともにスコアが変動していることを示しています。
– 明確な周期性や一方向のトレンド（上昇または下降）は視覚的には確認しにくいが、個々の日時での変化が注目ポイントです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025-07-01の19時台が非常に低いスコアを示しており、これは外れ値と見なせる可能性があります。
– 他の時間帯と比較して、大きな変動がないことから、全体的には安定しているが、この特異な低い値には注意が必要です。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 色の濃淡がスコアを表し、濃い色（紫）は低スコア、明るい色（黄色）は高スコアを示しています。
– 縦軸は時間帯、横軸は日付を表し、特定の時間帯でのパフォーマンスを把握するのに有用です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 特定のパターンが視覚的に見られないため、複数の日付間での強い相関関係は示されていないようです。
– 各日付の異なる時間帯でのパフォーマンスの違いが強調されており、特定の時間帯に焦点を当てて最適化が必要かもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 色の変化により平準化されている印象があり、極端に高いまたは低いスコアは少ない。
– スコアは0.70から0.80間に分布しており、比較的均等に見えます。
6. **直感的な洞察、ビジネスや社会への影響**
– 特定の時間帯での低いスコアは、電力消費または供給の問題を示している可能性があり、その時間帯の運用や管理改善の余地があると直感的に感じられます。
– 安定したエネルギー供給や効率的な消費を目指すためには、これらの特異点をアドレスし、必要な措置を講じることが重要です。
このヒートマップは、特定の時間帯や日付でのパフォーマンス変動を視覚化し、効率改善の機会を提供しています。
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、電力カテゴリの各WEI（Well-being Index）項目間の相関を示しています。以下に、このグラフから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**
– これは相関のヒートマップなので、時間的なトレンドはありません。しかし、各項目間の相関性が視覚化されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– ヒートマップで外れ値や急激な変動を見ることは難しいですが、相関が極端に低い組み合わせ（例: 相関係数が負の値）は特に注視すべきです。例えば、「個人WEI（自由度と自治）」と「社会WEI（持続可能性と自治性）」の間の相関（-0.20）は負です。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 各セルの色は、対応する項目間の相関の強さを示しています。赤は高い正の相関、青は負の相関を示します。白に近づくほど相関が低いことを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列データの関係性自体は表示されていませんが、項目間の相関関係を通じて、どの項目が互いに関連しているのかを理解できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 最も高い相関は「総合WEI」と「社会WEI（持続可能性と自治性）」の間（0.94）に見られ、これらが密接に関連していることを示しています。
– 「個人WEI（経済的余裕）」と「個人WEI（健康状態）」も高い相関（0.81）を示しており、個人の経済的余裕が健康状態に影響を与え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、およびビジネスや社会への影響に関する洞察**
– 高い相関は、特定の分野が互いに影響し合うことを示しています。例えば、経済的余裕が健康状態に大きく影響を与えることは、社会政策や企業の福利厚生プログラムの設計において考慮すべき重要なポイントです。
– 負の相関や極端に低い相関は、異なる視点や対策を必要とする領域である可能性があり、特に自治の問題に対する新しいアプローチが必要かもしれません。
全体として、このヒートマップは、電力カテゴリにおける各WEI項目がどのように関連しているかを理解するのに有用で、これらの情報はビジネス戦略や政策決定に役立つ可能性があります。
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:
箱ひげ図は、各カテゴリのWEIスコアの分布を視覚化しています。以下に分析を示します。
1. **トレンド**:
– これは30日間の静的な分布を示すグラフであるため、時間的なトレンドはわかりません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 各カテゴリでいくつかの外れ値が見られます。特に「個人WEI（経済的余裕）」や「社会WEI（共生・多様性・自由の尊重）」などで顕著です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 箱はスコアの第1四分位数から第3四分位数までを示し、中央の線は中央値を示しています。
– 箱の上限と下限はスコアの範囲（通常1.5倍の四分位範囲内）を示しており、超える点が外れ値です。
– 色の違いは異なるWEIタイプを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データは含まれていませんが、グラフは異なるカテゴリ間の比較を提供します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人WEI（心理的ストレス）」や「社会WEI（公平性・公正さ）」は中央値が高く、分布が集中しています。
– 「個人WEI（自由度と自治）」は最も狭い範囲で分布し、変動が少ないことを示しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 各カテゴリでスコアのばらつきが大きいことは、多様な要因がWEIスコアに影響を与えている可能性を示唆します。
– 外れ値が多いカテゴリでは、特定の条件や状況が異常な影響を与えているかもしれません。例えば、「経済的余裕」が重要な検討対象となる可能性があります。
– ビジネスや政策立案者は、WEIスコアが低いカテゴリを改善することで、全体の電力分野のパフォーマンスを向上させる機会があるかもしれません。
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、電力カテゴリのWEI構成要素を主成分分析（PCA）によって可視化しています。以下に視覚的な特徴とそれに基づく洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 主成分分析による散布図で、特定の上昇や下降トレンドは見られないが、広がりが確認できる。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 顕著な外れ値は特に見られない。ただし、データポイントは主成分に沿って広がっているため、それが通常の分布か異常値かはデータの文脈による。
3. **各プロットや要素**:
– 各データポイントは、ある日付における電力構成要素を主成分軸でプロットしたものである。
– 第1主成分はデータの61%を説明し、第2主成分は20%を説明している。
– 分布はやや広がっており、異なるデータセットのダイナミクスを示唆しているかもしれない。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 同じ座標平面上にプロットされているが、具体的な時間的関係はこのグラフからは明らかではない。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分の範囲が広いことから、この軸に沿った変動が大きいようだ。
– データは一般に第1主成分に沿って拡散しており、何らかの潜在的なパターンまたは構成要素の多様性を示す。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 主成分分析により、電力構成要素の中で影響力の強い要素を抽出し、最適化や改善に役立てる可能性がある。
– ビジネスにおける利用としては、電力効率の向上やコスト削減に向けたインサイトを提供できる。
– 社会的にはエネルギー使用の理解を深め、持続可能なエネルギー計画の策定に貢献できる。
このグラフを利用して、エネルギーシステムの効率化やリソース配分の最適化における基礎データとしての役割を期待できます。
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。