📊 データ分析（GPT-4.1による）
提供されたデータと分析結果に基づき、WEI（Well-being Index）のスコア全体について、以下の洞察を導き出しました。
### 時系列推移
– **総合WEIのトレンド**: 全体的に見ると、最初のデータポイントから最後にかけてスコアの変動が見受けられますが、特に急激な変化が起こった7月2日が注目されます。この日は、特に「総合WEI」「個人WEI平均」「社会WEI平均」において明確な上昇と下降があり、わずかに不安定さを示しています。
### 異常値
– 提供された異常値から、特に7月1日（0.62）と7月2日（0.65）の「総合WEI」スコアが不安定な影響を与えた可能性があります。これは、経済的要因、社会的イベント、または一時的な出来事による影響が考えられます。
### STL分解
– **長期的なトレンド**: 短期間のデータであるため、明確な長期的トレンドを特定するのは難しいですが、一連の変動から季節性や周期性が起こり得ることを示唆しています。
– **季節性のパターン**: 短期間ではあるが、日々の周期に応じた変動が見られ、その背後にある季節性も考慮する必要があります。
– **残差成分**: データの一部が説明しづらい部分があるため、一部の変動は予期しない突発的な要因によるものであることを示唆します。
### 項目間の相関
– WEIの各項目間において、「経済的余裕」と「持続可能性と自治性」の高いスコアは他の項目と比較して相関が強いです。これは個人から社会への広範な影響を持っていることを示しています。
### データ分布
– 箱ひげ図では、スコアの中央値が高く、ばらつきがそれほど大きくない傾向にあります。特に「持続可能性と自治性」や「社会基盤・教育機会」が他と比較して外れ値が少なく、一貫性があることを示しています。
### PCAによる主要な構成要素
– **PC1の寄与率が0.56**: これはWEI全体の大半の変動を説明する要因である可能性が高く、この成分がデータの本質的な動きをつかむのに役立ちます。
– **PC2（寄与率0.22）**: これは補完的な要素を示しますが、より具体的な変動要因を特定するのには一部のデータに基づいた深堀が必要です。
### 背景にある可能性のある要因
– **経済的影響**: 経済的余裕や持続可能性の項目が高く、これが個人と社会のウェルビーイングに強い影響を与えている可能性があります。
– **健康とストレス**: 個人健康とストレスの変動は直接的な影響を示しており、社会的な出来事に対する感受性が高いと考えられます。
この分析を通じて、WEIスコアの変動によって、個人および社会がどのように変化し、何がその変動を引き起こしているのかをより深く理解することができます。また、異常値の発生原因を把握し、より安定したスコアの推移を目指すための有用な情報を提供します。
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:
このグラフは電力カテゴリの総合WEIスコアの時系列散布図です。以下に視覚的な特徴とそこから得られる洞察を述べます。
1. **トレンド**:
– 実績（青のプロット）は右側に集中しており、この期間中の主要な動きを示しています。特に、予測（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト回帰）と大きな相違がなく、ほぼ横ばいです。
– 年間を通じて大きな変化は見られず、WEIスコアが一定範囲内で安定しているようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値（黒の円）は左側の初期にいくつか見られますが、右側の現時点では存在しません。このことは、最近のデータが異常なく安定していることを示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青のプロットは実際のデータを表し、予測と非常に近い位置にあります。
– 緑のプロットは前年のデータを表し、現在のデータに近い傾向にあります。
– 紫、灰色、桃色の線は予測モデルの結果を示しており、すべてが安定した予測を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 現在のデータ（実績）と前年のデータ、予測モデルとが全体として一貫性を持っており、予測精度が高いことを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは高精度で予測されているため、外れ値も少なく、分布は非常に狭い範囲に集中しています。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、ビジネスや社会への影響**:
– WEIスコアの安定性は、電力供給システムが予測可能で信頼性が高いことを示唆しています。このことは、電力事業者にとっては安心材料であり、予測に基づいた設備投資や運用の計画を立てやすくします。
– 安定した電力供給は、経済活動を支える基盤となり社会全体へのプラスの影響が期待されます。
全体として、このグラフは電力カテゴリにおけるWEIスコアの安定性を示しており、予測モデルの有効性が高いことを表しています。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 初期のデータ（2025年7月から9月）は、急激な上昇傾向が見られます。
– その後、一年近くデータが表示されておらず、2026年6月から7月に急にデータが再び現れています。
– その再開後には、比較的安定したトレンドが確認できます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の段階でいくつかの異常値（黒丸）が見られ、これは標準的な予測範囲外にある可能性があります。
– 異常値により初期のデータの信頼性やデータ収集の精度に疑問が生じるかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**
– プロットは実績（青）、予測（赤）、異常値（黒）などで色分けされています。
– 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）の痕跡があるが、具体的なトレンドに大きな相違はないようです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 過去データと予測との整合性やバラつきが予測手法ごとに異なり、予測精度の向上には異なる手法の活用が重要です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期段階で表れる異常値の影響で、全体的な相関性に影響を及ぼしている可能性があり、今後のデータ収集や解析においてはこれを考慮すべきです。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 一時的なデータの途切れや異常値の存在から、電力の需要と供給における予測の精度向上が求められています。
– 初期データの不安定性は、政策の変更や技術の移行など、外的な要因によるものの可能性もあります。
– ビジネスにおいては、予測精度の向上がより効率的なエネルギー管理に寄与し、持続可能な社会に向けての一助となることが期待されます。
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**
– 実績データ（青）は2025年初めから一定期間で安定した値を示しているように見えます。急激な増減や周期性は見られません。
– 予測の線形回帰（灰）はやや上昇する傾向を示しています。
– 決定木回帰（紫）とランダムフォレスト回帰（ピンク）は、短期的に急上昇してから横ばいのトレンドになっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青の丸で示される実績のデータポイントに黒い円が描かれている部分が外れ値として認識されています。
– 急激な変動は、むしろ予測モデルの中で見られ、決定木回帰とランダムフォレスト回帰がそれに該当します。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績（青）は過去の実際のデータを示し、未来のデータ（緑）は今年を表していると推測されます。
– 予測（赤）はAIによる予測値で、異常値は黒の円で囲まれています。
– 各回帰モデルは未来のトレンドを予測し、各モデルは異なる方法で現象をキャプチャしています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測データの間には一致しない部分があります。予測が示す未来のデータには不確かさが伴い、予測モデルによってその見解が異なることが分かります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– モデル間の予測の相違は、データの分布が不規則である可能性を示唆しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 現実のデータに安定性が見られる一方で、予測は多様な結果を示しているため、予測の信頼性には注意が必要です。
– 新エネルギー政策の計画や設備投資の決定において、このような予測の不確かさを考慮することが重要です。
– ビジネスや社会においては、特にエネルギー供給の安定性や予知可能性が求められるため、異なる予測手法を組み合わせることでより強固な戦略を立てることが期待されます。
全体的に、データの不確実性と予測方法の違いを考慮しながら、現実のデータへの対応と改善策の提案を検討する必要があります。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **現在の実績データ**は早い段階で表示されており、その後のデータはありません。そのため、短期的な上昇トレンド以外のトレンドを評価することは困難です。
– **予測データ**は全体的に高い値を示しており、その後横ばいの傾向が見られます。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 持続的なデータの欠如により、具体的な外れ値や急激な変動の評価はできません。ただし、初期のデータポイントは他のデータよりも若干低い位置にあります。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **青いプロット**は実績AIによる実際のデータを示しています。
– **赤いバツマーク**は予測AIの予測値。
– **緑色のプロット**は前年データとの比較ですが、表示されている期間にはこのデータしかありません。
– **異常値**として黒い円マーカーがありますが、具体的な異常がどのデータかは表示されていません。
### 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間には直接的な関係が示されていませんが、初期の実績データの上昇がその後の高い予測値に反映されていると考えられます。
– 予測の確かさの範囲（xAI/3σ）もありますが、短期的なデータ不足のため、幅広い範囲を包含している可能性があります。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 短期的には相関関係を評価するデータが限られていますが、予測モデルにより決定木回帰やランダムフォレスト回帰が用いられているため、複数の予測モデルの一致が高い信頼性を示唆します。
### 6. 直感的な印象とビジネス・社会への影響
– **直感的な印象**: 初期データからの急激な上昇とその後の高い予測値は、プログラムや政策の成功を示す可能性があります。予測精度の高さが示唆される中、安定した経済的余裕を感じさせます。
– **ビジネス・社会的影響**: 経済的余裕が向上することにより、消費者の購買力が増え、電力カテゴリのビジネス展開にプラスの影響を与える可能性があります。
この分析は、データの不確実性や部分的情報に基づいているため、さらなる詳細なデータや追加の分析が求められます。
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:
1. **トレンド**:
– グラフの左側では、実績値のプロットが短期間で見られ、明確な上昇または下降のトレンドは確認できません。
– 右側の緑色のプロットは一定しており、前年のデータと比較して安定しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に外れ値として目立つものはありません。ただし、異常値として強調されたプロットがいくつか見られます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の点は実績データを示し、直近の実績値を表しています。
– 緑色のプロットが前年のデータを表し、現在の状況との比較を可能にしています。
– 紫色、ピンク色、緑色の線は異なる予測手法による未来の予測範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 現実のデータと過去のデータを比較しながら、予測モデルの精度や信頼性を判断することができます。
– 予測モデルの線が現在の実績データからどの程度離れているかで、モデルの適合度を評価できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 現在のデータは前年と比較して大きな逸脱はなく、安定した分布を示しているようです。
– 予測モデル間での予測ベクトルの方向性が異なる場合は、それぞれのモデルが異なる仮定やトレンドを検出していることを示唆します。
6. **直感的洞察および社会への影響**:
– このグラフから、人々は現状が比較的安定していることを感じ取るかもしれません。
– 予測モデルの信頼性を担保するためには、さらに観測データを集めることが有用です。
– エネルギーの健康状態が持続可能であると仮定するならば、この安定性はビジネス意思決定の場で安心感を与える材料となります。
この分析により、観測データの品質向上や、予測モデルのさらなる改良を目指すためのヒントが得られるでしょう。
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
このグラフは、電力カテゴリにおける個人の心理的ストレス（WEIスコア）の360日間の時系列データと予測値を示しています。それぞれのポイントが異なるモデルや手法（実績AI、予測AI、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）によって得られた結果を表しています。
## 1. トレンド
– **短期的トレンド**: 最初の短い期間では、実績データ（青いプロット）は横ばいからやや上昇傾向にあります。
– **長期的トレンド**: 予測データ（マゼンタや紫の線）はほぼ横ばいですが、若干の変動があります。
## 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 計測されたデータには、異常値（黒い円）が含まれています。これらは実績値から外れた値として認識されているようです。
– **急激な変動**: 観測される実績データは急激な変動を示していません。
## 3. 各プロットや要素の意味
– **実績（青色）**: 過去の実績データを示しています。
– **予測（マゼンタ、紫、緑など）**: 異なる予測手法による予測値を示し、それぞれ異なる回帰手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）を使用しています。
– **予測の不確かさ範囲（灰色）**: 予測値の不確かさの程度を示しています。
## 4. 複数の時系列データの関係性
– 異なる予測手法によるデータは一貫性を持っており、全てが似たような傾向を持っていることから、各手法が一様にWEIスコアを予測しているようです。
## 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績データと異常値にはあまり大きな相関が見られませんが、予測のデータは全体的に安定しています。
## 6. 直感的な洞察とビジネスまたは社会への影響
– **直感的な理解**: グラフ全体を見て、心理的ストレスレベルは比較的安定しているように見えますが、一部の異常値によってストレスが高まる時期があったことが理解できるでしょう。
– **ビジネス/社会的影響**: 心理的ストレスの安定は、企業や組織が行っているストレス管理措置が効果を上げている可能性を示唆しています。異常値は、個々人またはシステムの改善が必要な特定の時期やイベントに関連しているかもしれません。
全体として、このグラフは心理的ストレスを予測し管理する能力やその改善状況を視覚的に示し、個々の生活や職場環境におけるストレス管理の重要性を再認識させます。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 初期の時点では、実績データ（青のドット）が高い範囲で比較的安定しているように見えます。
– その後、予測データが複数提示されており、ランダムフォレスト回帰（紫）は高い値へと上昇している一方で、他の予測は横ばいか若干の変動を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期に一つ異常値が報告されていますが、一貫して高いスコアの範囲にあり、異常というほどの変動は見えません。
– 予測のうち、ランダムフォレスト回帰のみが異なる上昇トレンドを示しており、この予測結果が他の手法と異なることに注意が必要です。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いドット：実績値を示しています。
– 緑のドット：前年と比較したデータを示しています。これらも高い範囲で安定しています。
– ピンク、青、紫の線：それぞれ異なる予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データは高い数値を保ちながら、予測データがそれに基づいて作成されている。
– 特定の予測手法（ランダムフォレスト）が他と異なり、高い上昇を予測しているのは興味深い点です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体的に高いスコアが報告されており、安定感のあるパフォーマンスが伺えます。
– 予測モデル間には見解の違いがあり、特にランダムフォレストは他のモデルよりも積極的な予測をしています。
6. **人間が直感的に感じることやビジネスへの影響**
– 初期段階での高いパフォーマンスと、将来にわたる安定した予測は、ビジネスや個人における自由度と自治の確保がうまく進行している印象を与えます。
– ランダムフォレストモデルによる高い予測は、楽観的な見方を示唆し、潜在的に新しい戦略を採用する際の指針となるかもしれません。
– 総じて、電力関連の自由度が高まることにより、持続可能で柔軟な運営が可能になることが想像されます。
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:
この散布図は、電力カテゴリにおける社会WEI（公平性・公正さ）のスコア推移を360日間示しています。以下に視覚的な特徴とそこから得られる洞察を挙げます。
1. **トレンド**:
– 実績AIによるスコアは、最初の短期間のみでデータがあるようです。トレンドは不明確ですが、最初の数日で低下したのち安定しているように見えます。
– 予測AIモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、全体的に上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値が最初のデータに見られますが、その後は安定しています。
– 予測の幅が広く、特に最初と途中に急激な予測変動があります。
3. **各プロットや要素**:
– 青は実際の実績データを示し、紫やピンクの線が異なる予測手法による推移を示しています。
– 緑の点は前年の類似データであり、前年同期の状況が安定していることを伺わせます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる予測手法間での関係は、全体的な傾向としては一致しているものの、その信頼性や予測精度に差があるように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 異なる予測手法間に若干の相関が見られますが、分布や精度の違いによって予測の信頼度に影響を与えている可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 最初の実績データに見られる異常値は、プロセスやデータ取得の問題を示唆しているかもしれません。
– 予測データの上昇トレンドは、全体として公平性が向上しつつある可能性を示していますが、予測の幅が広いことから確実性に欠けるとも言えます。
– ビジネスや社会への影響として、WEIの向上は電力供給の持続可能性や信頼性の向上を示すため、電力業界のパフォーマンスが改善する可能性があります。
– しかし、予測の不確実性が示唆されるため、さらなるデータの収集と解析が必要です。
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:
以下にグラフの特徴と洞察をまとめます。
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**:
– データは二つの時間区間に集中しています。一つは2025年7月、もう一つは2026年7月です。
– これらの間にデータポイントがないため、全体のトレンドを捉えるのは難しいですが、クラスタリングが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値として強調されたデータポイントがあります（黒い縁取りの丸）。これは注目すべき異常値を示しています。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 実績値は青色、予測値は赤い十字で示されています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測線が異なる色で区別されています。特にランダムフォレスト回帰による予測は紫色です。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 実績と予測データを比較すると、2025年7月と2026年7月の間での変化や予測パターンの違いがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 予測と実績の間での相関を直接的に確認することはできませんが、のちに比較要素（緑の点）として示されているデータと現在の予測が関係している可能性が考えられます。
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**:
– 直感的に、ある時点でのパフォーマンス（2025年7月）が翌年の2026年7月に大きく変化する可能性を示唆しています。
– ソーシャルWEIスコアの一貫性を保つためには、安定したパフォーマンスを維持することの重要性が示されています。
– 改善が求められる可能性が高く、特に異常値を含む領域での対応が必要です。
このデータは電力の持続可能性と自治性に関連しており、パフォーマンスの改善や潜在的なリスク管理に役立つ可能性があります。
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:
このグラフは、電力カテゴリの社会WEI（社会基盤・教育機会）のスコアを示す時系列散布図です。以下に具体的な要素について分析します。
1. **トレンド**
– 実績データ（青色）は期間の始まりに集中し、その後、全体的なスコアが安定しています。短い期間で時間の経過による大きなトレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青色で示された実績データの中に、異常値として強調されている部分がありますが、大きな変動や急激なスコアの変化は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色のプロットは実績のデータポイントです。
– 赤い「X」は予測データポイントを示していますが、特定の数値がプロットされていません。
– 異常値は黒い円で囲まれています。
– 緑色のプロットは前年のデータを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 現在の実績データと昨年のデータは、期間の両端に位置し、直接的な連続性よりも比較のための視点を提供する形となっています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特に顕著な相関関係は示されておらず、データポイント間の具体的な分布もこの範囲内では明確ではありません。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– このグラフからは、実績データが安定している一方で、予測スコアが示されておらず、将来の予測に対する判断材料が不足していることが考えられます。電力カテゴリの社会基盤や教育機会への影響を評価するには、今後のデータ収集と予測の精度向上が求められます。
この分析に基づき、さらなるデータ収集と詳細な予測情報が必要なことが明らかです。この情報は政策立案者や事業戦略を考える上での基礎データとして利用されるでしょう。
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:
1. **トレンド**
– 時系列全体で、初期にいくつかの実績値（青のプロット）が示されており、その後に予測値が続いています。急激な上昇や下降はなく、全体として横ばいに近い印象です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータにおいて、異常値（黒い円）がいくつか存在しています。しかし、これらは大きな変動を示すものではなく、周囲の値と相対的に目立っている程度です。
3. **各プロットや要素**
– 実績値は青で表示され、予測値は緑で表示されています。グラフ中には複数の予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が示されており、それぞれ異なる変化を示しています。ランダムフォレスト回帰は急激に上昇した後、安定化しているように見えます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる予測方法間で多少の差異はあるものの、全体的な傾向は非常に近いです。ランダムフォレスト回帰が最初に高いスコアを示し、その後安定する点が特徴的です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の実績データは比較的高いスコアを持っていますが、予測では多少の変動や異なる傾向が見られます。しかし、全体として大きな乖離はないようです。
6. **直感的な洞察と影響**
– グラフから直感的に分かることとして、電力部門の社会的WEI（共生・多様性・自由の保障）に関する安定した評価がなされていることが伺えます。特に予測データによる将来的な傾向も安定的であり、短期間で大きな社会的変化のリスクは低いと推測されます。ビジネスや社会への影響としては、安定性が期待できるため、関連する企業は中長期的な戦略を展開する上である程度の計画を立てやすい状況です。
以上の観点から、電力部門における社会的な評価は安定的で、予測も比較的一貫していることから、持続的な共生と多様性への取り組みが継続的に支えられる状況にあると考えられます。
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:
グラフ分析の専門家として、このヒートマップから得られる洞察を次のようにまとめます。
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**:
– 期間が短く、明確な長期トレンドは見えませんが、1日を通じて時間ごとに変化があることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 時間帯19時付近（2025-07-01）に低い値が観測されています（紫色）。
– この時間帯が特に他の時間帯と比べて異なることが直感的にわかります。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– カラーマップにより、色が明るいほどWEIスコアが高く、暗いほど低いことを示しています。
– 例えば、2025-07-01の19時の値は他と比べてかなり低いことが示されています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 日によって、特定の時間帯（16時や19時）が変動していますが、全体的な傾向は日付ごとに大きく変化していないように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間ごとのスコアに一定のパターンがあるかどうかを確認するためには、より多くのデータポイントが必要です。
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**:
– 業務やライフスタイルの変更による影響が特定の時間帯の電力使用に現れている可能性があります。
– 特定の時間帯（19時）の低下は、エネルギー効率改善の取り組みや、電力消費が自然と減少する要因（例えば、日中のピーク時間外の活動）を示しているかもしれません。
このデータは、電力利用の効率化を図るための政策やビジネス戦略の策定に役立つ可能性があります。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 日時ごとの色の変化から、特定の日や時間帯においてWEIスコアが上昇または下降している様子が伺えます。ただし短い期間のデータのため、全体的な上昇や下降のトレンドを評価するには追加のデータが必要です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 色の濃淡が急激に変化している箇所があり、特に7月3日の16時から19時において黄色で示される高いスコアの急増が見られます。これが外れ値と考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 縦軸が時間（例：8時、16時、19時）を示し、横軸が日付を示しています。
– 色の濃淡はWEIスコアの大きさを反映しており、青から黄への変化がスコアの増加を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各時間帯でのスコア比較が可能です。同一日におけるスコアの変動や異なる日における同時間帯のスコアの違いを視覚的に比較できます。期間が短いため、長期の相関関係は不明です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– スコアの分布に局所的なピークがあり、特定の日や時間帯に集中しています。
– 一日の中でのスコアの分布を見る限り、特定の時間にスパイクが発生していることが分かります。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– グラフから、特定の時間帯が電力利用において重要なピークを形成していることが直感的に理解できます。例えば、オフィスビルの稼働時間に対応している可能性があります。
– これにより電力供給側は、ピーク時間における需給バランスの調整が必要です。エネルギー効率改善やコスト削減の観点からも、有効な調整を求められるでしょう。
全体として、短い期間のデータですが、このヒートマップは電力需給における戦略的ポイントを可視化し、改善の余地を示しています。
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:
以下は、提供されたヒートマップに基づく分析と洞察です。
1. **トレンド**:
– 短期間（4日間）でのデータのみを示しているため、長期間のトレンドを判断するのは難しいです。ただし、各時間帯ごとの色の変化は、日間および時間帯によって変動する可能性があることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月1日の19時に非常に濃い紫色があり、これはかなり低いスコアを示しています。この時間帯が他に比べて大きく異なることから、注目すべき外れ値と考えられます。
3. **各プロットや要素**:
– 各時間帯は色でスコアのレベルを示しており、黄色に近づくほどスコアが高くなります。
– 7月1日の昼間や7月2日の特定の時間は青や緑を示し、比較的低めのスコアとなっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 一日を通して、時間ごとにスコアが変化しています。日中と夜間でパターンが変化している可能性があり、時間ごとの社会的または活動的な行動を反映している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 高スコア（黄色）は、特定の時間帯に集中しています。このパターンは、時間帯によって社会的活動が異なることを示しているかもしれません。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 企業や施設は、このデータを用いてピーク時間を特定し、エネルギー使用を最適化するための戦略を立てることができます。
– 社会的には、特定の時間帯の活動レベルが社会や文化の傾向を示している場合、その時間に対応するサービスの提供やリソースの配分が考慮されるべきです。
このデータセットは固定された日時のものなので、より長期的なデータが必要な場合は、追加のデータ収集が必要です。
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:
以下に、この相関ヒートマップの分析と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– WEI（ウェルビーイング指標）間の相関性は、各カテゴリで異なるが、特に「総合WEI」と「個人WEI平均」および「社会WEI（持続可能性と自治性）」は高い相関（0.91）を示している。
– 「社会WEI（社会変革・教育機会）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」間にも顕著な相関（0.95）が見られる。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に目立った外れ値や急激な変動はヒートマップからは確認できませんが、「個人WEI（自由度と自治）」の相関が他に比べて低めであることが特徴的です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 赤色は高い相関を、青色は低い相関を示す。色の濃淡が関係の強さを視覚的に示している。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– このヒートマップは時系列データの関係という観点ではなく、各WEI項目間の相関を示している。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 総合的に、個人のウェルビーイング関連の指標は互いに中程度から高程度の正の相関を示している。
– 社会関連の指標も強い相関を持つものが多く、特に教育機会に関連する指標が他の複数の指標と高い相関を示す。
6. **人間が直感的に感じることとビジネスや社会への影響**:
– 高い相関が多く見られる項目は、政策立案や組織運営において重要な指標となり得ます。
– 例えば、「社会WEI（持続可能性と自治性）」と「個人WEI平均」の高い相関は、個人の幸福度向上が社会全体の持続可能性と密接に関連している可能性を示唆しています。
– 教育機会が他の複数の指標と関連していることは、教育施策が広範囲にわたるウェルビーイングの改善に寄与しえることを示しています。
この分析に基づき、これらの指標を生かした政策や施策が設計されることで、全体的なウェルビーイングの向上が期待できます。
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:
この箱ひげ図から得られるインサイトを以下に示します。
1. **トレンド**:
– 各カテゴリの中央値は比較的横ばいで、全体的なトレンドの変化は明確には見えません。ただし、カテゴリによって分布の広がりが異なるため、変動の度合いがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 多くのカテゴリで外れ値が見られます。外れ値は異常なデータ点を示しており、一部の要素が他と比べて極端に異なることを示唆しています。
– 例えば、「個人WEI(経済的余裕)」や「社会WEI(生態系・持続可能性)」で外れ値が顕著です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 箱の幅は分布の広がりを示し、中央値は箱の中の横線で示されています。
– 色の違いは各WEIタイプを区別するためのものであり、視覚的な識別を容易にします。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データとしての関係性は箱ひげ図からは明らかではありませんが、各カテゴリの分布の比較により、どの領域がより変動しやすいか、または安定しているかがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– カテゴリ間での相関関係は直接的には示されていませんが、分布の重なり具合や外れ値の位置から何らかの相関を推測することができます。
6. **直感的なインサイトとビジネスや社会への影響**:
– 人々や組織は、「総合WEI」や「社会WEI（公平性・公正さ）」のスコアが高いほど、持続可能性や社会的責任が高いと感じる可能性があります。
– 外れ値の存在は、特定の要素や期間での急激な変化やイベントの影響を示唆しており、これに対応する措置が必要となるかもしれません。
このグラフは各カテゴリのWEIスコアの分布を示し、電力業界全般の健全性やリスク領域の特定に役立つと考えられます。
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）を用いたWEI構成要素の可視化です。360日間の電力カテゴリのデータを基にしています。
1. **トレンド**:
– グラフにはトレンドの情報は含まれていませんが、各データポイントがどのように分布しているかを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値としては、右上と左下に離れているポイントが注目されます。これらは通常の範囲から外れた特徴を持っているかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各ポイントはデータセット内の異なる観測を表しています。第1主成分と第2主成分での位置が、その観測の異なる変数の組み合わせや相関を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– PCAは主に変数間の相関や分散を説明するために使用され、時系列データが複数示されているわけではありません。そのため、個別の時系列データの関係性を直接示すものではありません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分が全体の56%、第2主成分が22%の分散を説明しています。これにより、データの大部分は第1主成分の軸に沿って説明できることがわかります。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– 主成分分析によってデータ次元が圧縮されており、主要な特徴が捉えられています。このグラフを使って電力消費の異常パターンを検出したり、運営上の効率改善策を考えるのに役立つかもしれません。特に、外れ値やクラスタリングのパターンを分析することで、どの要素が電力消費の変動に寄与しているかを特定し、効率的な資源配分や需要予測につなげることができます。
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。
