📊 データ分析（GPT-4.1による）
以下は、提供されたWEIスコアデータに基づく詳細な分析です。
### 時系列推移
– **総合WEIスコア**は、全体的に0.65〜0.75の間で変動し、特に2025年7月2日から3日にかけての急上昇が見られます。この期間は、社会的及び経済的要因の改善を反映している可能性があります。
– **個人WEI平均**では、7月3日に0.775とピークを記録しており、この日は個々の経済的余裕の高まりが貢献していると考えられます。
– **社会WEI平均**も7月2日の0.8125を頂点とし、その後、若干の下降傾向が見えます。このスコアの変動には、社会基盤や教育機会の一時的な改善が影響を与えた可能性があります。
### 異常値
– 2025年7月1日の総合WEIスコア0.625と、個人及び社会WEI平均の同様のスコアは異常値として検出されており、この日の社会経済的な不安定さが要因と考えられます。また、7月2日の社会WEIスコア0.68は、短期間の社会的支援の低下を示唆しているかもしれません。
### 季節性・トレンド・残差
– シーズナリティの明示的なパターンは見られませんが、一部の指標にて短期的な変動が観察されました。例えば、**個人経済**や**社会インフラ**のスコアは特定日の高得点が目立つことから、これらの日は特別な政策やイベントがあった可能性があります。
### 項目間の相関
– 経済的余裕と健康状態の間に強い正の相関が見られます（想定）。これは、経済的状況が健康状態の改善に貢献している可能性を示唆します。
– 心理的ストレスと他の項目との相関は比較的弱いため、ストレスは他の要因と独立して変動している可能性があります。
### データ分布
– 箱ひげ図では、個人の経済的余裕や社会基盤の項目で外れ値が多く見られます。特定の日には大きな変動があり、これがスコアの分散に寄与していると考えられます。
### 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1**が0.48の寄与率を示し、経済的余裕と健康状態の変動が大きく影響していると考えられます。**PC2**は、持続可能性と社会インフラのスコアの変動を反映しています。このことは、現状の主要な課題として経済と社会的持続性が挙げられることを示唆しています。
### 総合評価
– 提供されたデータに基づき、WEIスコアは基本的に安定した傾向を示すものの、一部日付においては異常な変動があり、それらは経済的施策の変更や社会基盤の一時的な改善などの外部要因が影響している可能性があります。個人および社会の両サイドでの同時改善は、特に7月初旬の短期間に集中的な改善があったことを伺わせますが、その持続性には疑問が残ります。
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:
以下は、提供されたグラフの詳細な分析と洞察です。
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）は最初の期間にやや下降していますが、大きなトレンドの変化は見られません。
– 線形回帰予測（紫色の線）は上昇傾向を示しています。
– 決定木回帰とランダムフォレスト回帰（それぞれ青緑とピンク色の線）は横ばいで、安定したトレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最初の期間にいくつかの外れ値（黒い円で囲まれている青い点）が見られます。これは、予測モデルが実績データを捉えきれていない可能性があることを示します。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示し、モデルによる予測との比較を可能にしています。
– 紫色、青緑色、ピンク色の線は異なる予測モデルによる予測を示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示していますが、非常に狭い範囲であることから、モデルに対する信頼度がある程度高いことを示唆します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データは多少の変動がありますが、予測モデル間では大きな差異は見られず、特に決定木回帰とランダムフォレスト回帰の結果は非常に似ています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの間には若干の変動があるものの、予測モデルは安定性を持っていることが伺えます。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 短期的にはいくつかの変動があるものの、長期的には安定してやや上昇トレンドとなる可能性があります。これは電力使用の効率化や改善が進んでいることを示唆している可能性があります。
– 外れ値があることで、予測モデルの改善が求められる可能性があります。これはビジネスにおける意思決定においてリスクを伴う要素となり得ります。モデル精度の向上によって予測の信頼性を高め、より良い資源管理ができるでしょう。
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:
以下はグラフの分析です。
1. **トレンド:**
– 実績（青のプロット）は初期に上昇傾向が見られ、その後は横ばいになっています。
– 予測において、線形回帰（紫）による予測は一定の増加を示していますが、決定木やランダムフォレストによる予測（青とピンク）はほぼ横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 外れ値（黒い円で囲まれたプロット）がいくつか見られ、データの一部が予測範囲を超えていることが示されています。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 青の点は実績を示し、青やピンクのラインは異なる手法による予測値です。
– 灰色の領域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:**
– 実績と予測は、初期の実績のランダム性とは異なり、予測は安定した傾向を示しています。特に、線形回帰による予測は持続的な上昇を示す一方で、他の手法は変動が少ないです。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 初期の実績データにわずかな上昇傾向がありますが、これは予測に反映されていません。異なる予測手法間での傾向の違いに注目する必要があります。
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:**
– 実績データの変動が大きく、将来の予測に対する信頼性がやや低い可能性があります。予測の安定性の確保が重要です。
– ランダムフォレストと決定木の予測が安定していることから、現状維持のプランニングに活用できるかもしれませんが、成長を期待するには線形回帰の結果を見る必要があります。
これらの洞察は、電力消費や供給に関する計画策定に有用な情報を提供し、効率的な資源管理やコスト計算の基礎となるでしょう。
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:
このグラフの分析を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は初期約1週間にわたってわずかな変動が見られますが、全体としては横ばいに見えます。
– 各予測（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）は全て微増する傾向があります。特に線形回帰の予測は他の予測と比較して大きく上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期データの中にいくつかの外れ値（黒く囲まれた点）が存在します。これらは不確かさ範囲内に位置しているため、大きな異常ではないかもしれませんが、注視する必要があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績データは青い点で示され、これが実際のWEIスコアを表しています。
– 不確かさの灰色領域は、予測のばらつきを示し、AIの信頼範囲を表しています。
– 様々な予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）が別々の線で示され、それぞれのモデルの予測能力を視覚化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 三つの予測モデルは、似たレベルで推移していますが、線形回帰モデルは他の二つと比較して大きな上昇傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データには明確なトレンドはありませんが、予測モデルは全体として増加傾向を示しています。これにより、今後のスコアの上昇が予測されています。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、および影響**:
– 初期データの不確かさやわずかな異常値は、AIの予測の信頼性を若干低下させる要因として考慮されるでしょう。
– しかし、全体のトレンドを見れば、電力カテゴリにおけるWEIスコアが徐々に改善していく可能性が示唆されており、将来的に効率が向上する期待を持てるでしょう。
– ビジネスや社会にとっては、WEIスコアが上昇していることはポジティブな指標であり、持続的な改善活動の効果が現れていることを示唆します。
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:**
– 実績データ（青い点）は期間の初めに集中しており、その後はデータがありません。予測データ（X印・色つき線）は全体的に横ばいかゆるやかな上昇です。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 一つの外れ値として示されているデータ（黒丸）は、他のデータに比べて明らかに低いスコアです。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 青い点が実績データ、X印と三種類の色（紫、青緑、ローズ）が各手法による予測を示しています。
– 灰色の範囲は予測不確かさの範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 実績データは短期間しかありませんが、モデルによる予測がそれを基にして計算されています。
– 線形回帰は徐々に上昇し、決定木とランダムフォレストの予測は非常に安定しています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績の分布は、全体的に0.6から0.8の範囲にあり、安定しているように見えます。予測もその範囲に収まっています。
6. **直感的な感想とビジネス・社会的影響:**
– 実績データの限られたポイントとわずかな外れ値の存在から、今後の予測には一定の不確かさがあると感じられます。
– 個人の経済的余裕が電力消費に関連する場合、予測された安定性は、電力市場の安定性や価格設定に影響を与える可能性があります。
– モデルの選択によって大きな差がないことから、いずれの予測手法も妥当であり、このデータセットでは比較的一貫した結果を提供しています。
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:
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）は、最初の数日間にわたって見られ、その後は見られません。
– 予測（予測AI）は徐々に上昇しており、そのトレンドは7月初めから8月初めにかけて続いています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データにはいくつかの外れ値と思われるものが含まれていますが、それらは異常値として黒く囲まれています。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績データを示しており、各点はその日のWEIスコアを示しています。
– プロットされた予測データ（紫、シアン、赤）はそれぞれ異なる予測手法を示しており、予測が徐々に改善され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**:
– 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）は横並びになっており、それぞれの予測のばらつきは少ない。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データには相関らしきものはあまり見られませんが、予測データは上昇傾向にあります。
– 外れ値の存在があり、これはモデルの精度やデータの特異性によるかもしれません。
6. **直感的な洞察とビジネス影響**:
– 実績値の初期の揺らぎは、個人の健康状態が日ごとに変動する可能性を示唆しているように見える。
– 予測結果の上昇は、何らかの改善または最適化が期待でき、これが個人やビジネスにとっての貢献を表す可能性があります。
– 信頼性の高い予測モデルを維持しつつ、異常値が示唆する未知の要因を探求することがビジネスにとって価値があるかもしれません。
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
1. **トレンド**
– 実績のデータ（青い点）は、期間の開始時にわずかな変動が見られますが、その後はほぼ横ばいです。
– ランダムフォレスト回帰を示す予測（ピンクの線）は、やや上昇し安定しています。
– 線形回帰（青い線）と決定木回帰（緑の線）の予測は横ばいで、一定の値を保っています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期データの一部に異常値（黒い円で囲まれた部分）が観察されます。
– これらは初期の実績データからの外れ値として識別されています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを示し、心理的ストレススコアの観測値を表しています。
– 黒いアウトラインの円は、異常値を示しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさの範囲を示しており、予測がどの程度信頼できるかを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測データは、実績データに対して異なる回帰手法を用いており、それぞれ異なるトレンドが見られます。
– ランダムフォレストの予測は上昇傾向を示しており、心理的ストレスが増加する可能性を示唆していますが、他の手法は安定的な予測を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データ自体は大きな変動はないものの、初期の異常値が全体のトレンドに影響を与えている可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– このグラフからは、心理的ストレスが当初は安定しているものの、ランダムフォレストの予測に基づき将来的に増加する可能性が示唆されており、心の健康を維持するための対策が必要とされるかもしれません。
– ビジネスや社会においては、特にストレスの増大が予想される場合、社員の働き方改革やメンタルヘルスケアの強化が求められるでしょう。
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:
グラフの分析を行います。
1. **トレンド**: 実績データ（青色プロット）は評価開始から数日間で示されており、その後の傾向は確認できません。ただし、予測データ（赤色×印）では、時系列が進むにつれて緩やかな上昇傾向が示されています。特にランダムフォレスト回帰（紫色線）では顕著に上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**: 初期の実績データにいくつか外れ値として強調されているものがあります（黒色円）。これは評価初期における不安定さや予測モデルが把握していない要素を示唆しています。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青色のプロットは実績データを示し、自律性の変動を表しています。
– 予測データは異なる回帰モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）によるもので、モデルの精度や特性の違いが反映されています。
– 灰色の不確かさ範囲はモデルの予測精度の範囲を示しています。
4. **時系列データの関係性**: 各回帰モデルの予測によるトレンドの差異から、モデルごとの予測の特性やデータに対する感度が異なることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**: 短期間のデータでは相関を判断するのは難しいですが、予測モデル間の特性の違いが観察されます。
6. **直感的な洞察と影響**: 初期の実績データにおける不安定性は改善の余地があることを示唆しています。一方、予測におけるランダムフォレスト回帰の上昇トレンドが示すように、今後の自治性の向上の可能性が示されています。この精度向上を実現するためには、現在のシステムと方法論を再評価し、新しい施策や技術を検討することがビジネスの発展に寄与する可能性があります。
この情報を基に、電力における個人の自由度と自治を高めるための戦略的決定をサポートできるでしょう。
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:
このグラフは、電力カテゴリにおける社会的な公平性・公正さを示すWEI（社会WEI）のスコアを、30日間の期間で時系列散布図として表したものです。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：**
– 実績データ（青いポイント）は、7月1日から7月5日までに集中して表示されており、特に上昇や下降の明確な傾向は見られません。
– 予測値（横のピンクのライン）は一定していることから、将来のスコアが安定していると予測されていることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動：**
– グラフ内にいくつかの外れ値（黒いサークルで囲まれたポイント）が見られます。これらは異常な変動を示しています。
3. **各プロットや要素：**
– 青いポイントは実績データを示し、ピンクのラインは異なる回帰手法による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おり、予測値のばらつきの範囲を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性：**
– 実績データと予測データの間には明確な相関は見られませんが、予測値は過去のデータ平均に基づいて横ばいの状態を保つと考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴：**
– 実績データの分布は比較的狭い範囲に集まっており、予測データのラインと一致しているため、予測モデルが過去のデータをうまく反映していることが感じられます。
6. **直感的な感受と社会への影響：**
– このグラフは、電力供給における社会的な公平性の状態が短期間で大きく変動しておらず、予測も安定していることを示唆しています。
– ビジネスや政策決定者は、現在の安定した状況を維持することに注力する一方で、外れ値が示唆する潜在的なリスクを分析し、対策を講じる必要があるでしょう。
このグラフは、電力供給に関する公平性が現在安定していることを示し、将来的な計画においてはこの安定性を維持することの重要性を強調しています。
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:
この電力カテゴリの社会WEIスコア推移グラフを分析します。
1. **トレンド**:
– 青い線の実績データは、高い値を維持しているものの、20日目以降のデータがありません。
– 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、すべて異なるトレンドを示していますが、全般的に安定しています。特にランダムフォレスト回帰では、少し上昇傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い丸で示された外れ値が存在し、特定の日に測定値が他と大きく異なることを示しています。これは一時的な異常やデータエラーの可能性があります。
– 実績データに急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績値（実績AI）を示し、安定しています。
– 予測の不確かさ範囲は灰色で示され、全体的に狭い範囲に収まっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測値が実績値の続きとして機能し、お互いに相関していると考えられます。実績データがなくなった後も、予測がスムーズに続いています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 予測の不確かさが低い状況が続き、各予測手法は実績データの延長として一貫しています。それぞれ予測方法の特性に応じた違いがあるものの、大きな偏差はありません。
6. **直感的な洞察および影響**:
– 人間はこのグラフから、電力の持続可能性指標が非常に安定していることを感じ取るでしょう。これは、システムの成熟度やエネルギー管理の効果的な実践を示しています。
– ビジネスにおいて、この安定性は予測可能な環境を提供し、新規投資や発展計画の検討に寄与する可能性があります。一方、外れ値に対する調査は、潜在的なリスクの管理や改善点の特定に役立つでしょう。
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の分析を以下に示します。
1. **トレンド**
– 実績データ（青の点）は横ばいであり、WEIスコアに大きな変動は見られません。
– 予測データについては、方法によって異なり、線形回帰はわずかに横ばい、決定木回帰とランダムフォレスト回帰は開始直後に増加し、その後安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データのいくつかは凡例で丸で囲まれており、外れ値を示していると思われます。
3. **各プロットや要素**
– グレーのエリアは予測の不確かさの範囲を示しており、決定木やランダムフォレスト回帰によるスコアの予測がこの範囲外にあることから、予測の精度に注意が必要です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績AIのデータと予測AIのデータは直接的に比較されているが、予測手法により結果が異なるため、慎重に判断する必要があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– ランダムフォレスト回帰が最も高いWEIスコアを予測しており、実績データよりも上昇傾向を示唆しています。
6. **直感的な影響とビジネスや社会への洞察**
– エネルギー関連のWEIスコアの安定性は、基本的な社会基盤や教育機会が現在維持されていることを示しており、急な政策変更がなくとも現状が続く可能性を示唆しています。
– この安定性は、事業者や政策決定者にとって計画や投資の見通しが立ちやすい環境を提供することになりますが、予測の違い（特に高い予測値）を考慮することで、潜在的な成長機会を探る余地があることを示唆しています。
このグラフから得られた情報は、現状の安定性と予測の不確かさを理解するために役立ちます。
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、電力カテゴリの社会WEI（共生・多様性・自由の保障）のスコア推移を30日間にわたって示しています。以下に視覚的な特徴とそこから得られる洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青色のプロット）は最初の数日に集中しており、おおよそ一定しています。
– 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）はすべて横ばいであり、これらのモデルが今後のWEIスコアをほぼ変動しないと予測していることを示します。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値（黒い円）は実績データの中で確認され、標準的な範囲を超えたスコアがいくつかあります。
– 急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青色のプロットは実測値を示し、その多くが不確かさの範囲（灰色の範囲）内に収まっています。
– 不確かさの範囲は、実績値の変動性を反映しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測データ（ピンク、シアン、緑）の各モデルは類似したスコアを示し、各モデルの予測に大きな差異は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値が予測範囲におおむね収まっており、モデルが過去のデータを適切に捉えていると考えられます。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– WEIスコアの安定した推移は、社会的規範や電力に関連する社会の多様性や自由の保障が現時点で大きな変化がないことを示唆しています。
– 外れ値が示す多様性や不満の要素が存在することを考慮し、さらなる調査が必要かもしれません。
– 予測が横ばいであるため、今後も同様のスコアが維持されると期待でき、ビジネス面ではこの安定性を基に計画を立てることが可能です。
全体として、このグラフは相対的な安定性を示しており、ただし外れ値に関しては注意が必要です。
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、提示された電力カテゴリの総合WEIスコア時系列ヒートマップの分析です。
1. **トレンド**
– 横ばいおよび部分的に上昇傾向が見られますが、特定の周期性を見つけるのは難しいかもしれません。
– 特定の時刻や日付に明確な傾向がないため、一貫したトレンドは確認しづらいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025-07-01の19時台に低いスコア（濃い紫）が顕著で、これは外れ値として特に目立ちます。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 色の変化（パープルからイエローまで）がスコアの変動を表し、色の違いが明確な数値の差を示しています。
– 例えば黄色は高得点を示し、紫は低得点を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる時刻でスコアの変動があり、時間帯ごとにエネルギー使用の効率が影響を受けていることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 午後から夜にかけて（特に16時以降）スコアが明るくなる傾向があり、この時間帯にエネルギー効率が改善され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とビジネスや社会への影響**
– 一般的に、人々は特定の時間帯での効率の改善を目指すべきと感じるでしょう。
– ビジネスにおいては、エネルギー効率が悪い時間帯を特定し対策を講じることが重要であり、エネルギーコストの削減に役立つ可能性があります。
– 社会的には、低スコアを示す外れ値を検討することで、電力消費のピークを避けるための行動変容が期待できます。
このように、ヒートマップからは電力の使用効率に関する様々なインサイトが得られ、それに基づいた改善策の実施が可能です。
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:
この時系列ヒートマップについて、以下の洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 一般的な傾向として、時間帯によるスコアの変化が明確に示されています。
– 特に16時と19時のスコアに強い変動が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年7月1日の19時に非常に低いスコア（紫色）が見られます。これは他の日の同じ時間帯と比べて顕著な外れ値です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の変化は、スコアの変動を示しています。薄い色（黄色）は高いスコア、濃い色（紫色）は低いスコアを示しています。
– 時間帯ごとのパターンも観察可能であり、特定の時間帯に特定の傾向（例：高スコア、低スコア）が繰り返されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 日付が進むにつれて、16時台に高いスコアが見られますが、日々の変動はそれほど大きくありません。
– 一方で、19時台の変動はより顕著で、特に7月1日は極端に低い値を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 16時から19時の時間帯に、日を追うごとにスコアが改善する傾向がみられるかもしれません。特定の時間帯のパフォーマンス向上を示している可能性があります。
6. **ビジネスや社会への洞察**:
– 19時に非常に低いスコアが観察されることから、特定のイベントや需要増加による可能性があります。例えば、エネルギー消費の急増やシステム負荷が考えられます。
– 疲労やピークタイムを避けるための戦略が求められるかもしれません。このデータを基に、効率的な電力管理や需要シフトの施策が考えられます。
このヒートマップは、時系列データを視覚的に捉えるために非常に有用であり、特定の時間帯や日付における重要な手がかりを提供してくれます。
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:
このヒートマップは、電力カテゴリにおける社会WEI平均スコアの時系列を示しています。以下、視覚的特徴とそこから得られる洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 日付と時間に基づくスコアの変化を示しているが、5日間で見ると特定の明確なトレンド（上昇や下降）は見られない。周期性については、この短期間では十分な情報がない。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 19時の時間帯における2025年7月2日のスコアが非常に低い（もっとも暗い色）。これが外れ値として目立っている。
3. **プロットや要素の意味**:
– 各マスの色はスコアの値を示し、色が濃いほどスコアが低く、明るくなるほどスコアが高い。0.68から0.80の範囲で変動している。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時刻によってスコアが変動していることから、時間帯ごとに何らかの影響がある可能性がある。特に、午前8時と午後8時（16時）は比較的高いスコアが多いようだ。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 昼間（16時）の時間帯はスコアが時々低下しているが、午前（8時）と夜（19時）は一貫性がなく変動している。
6. **直感的な感じやビジネス、社会への影響**:
– 変動するトレンドに対してエネルギー消費のピーク時間帯が特定の時間に集中している可能性。特に、夜間の低スコアは電力の需要供給の調整が必要なことを示唆しているかもしれない。
– エネルギー管理や政策上、特に低いスコアの時間帯に注目し、柔軟な対応策が求められる可能性がある。
この情報は、エネルギー業界の効率的な運用に役立つでしょう。また、持続可能なエネルギーの使用に関する政策を考えるうえでも重要です。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **相関（Correlation）**:
– 総合WEIと他の項目（個人・社会WEI）の相関が全体的に高く、特に個人WEI平均と高い相関（0.88）を示しています。
– 社会WEI（公平性・公正さ）は、社会WEI（持続可能性と自治性）と非常に高い相関（0.89）を持っています。
– 個人WEI（経済的余裕）は個人WEI平均と高い相関（0.82）を示しています。
2. **低い相関または逆相関**:
– 個人WEI（自由度と自治）と一部社会WEI項目には低い相関や逆相関が見られます（例：社会WEI（公平性・公正さ）の-0.00）。
– 社会WEI（共生・多様性・自由の保障）は、他の多くの個人WEI項目と比較的低い相関を持っています。
3. **トレンド**:
– ヒートマップ自体は静的な相関を示すもので、時間的なトレンドや周期性は直接示されていません。ただし、高い相関を持つ項目同士は、似たようなトレンドを持つ可能性があります。
4. **外れ値や急激な変動**:
– このヒートマップから外れ値や急激な変動を直接読み取ることはできませんが、相関が極端に高い（または低い）ペアは注目に値します。
5. **ビジネスや社会への影響**:
– 高い相関を持つ項目同士は、相互に連動する可能性があるため、特定の変化が他の分野にも影響を与えるシナリオを考慮する必要があります。例えば、個人WEI（経済的余裕）と個人WEI平均の高い相関は、経済状況の変化が個人全体のウェルビーイングに強く影響する可能性を示唆しています。
– 社会WEI（公平性・公正さ）と持続可能性・自治性の高い相関は、社会政策の改善が公正さと持続可能性の向上に寄与することを示唆しています。
### 直感的に感じ取ること
– 高い相関を持つ項目は、互いに影響を与えたり関連性が深い可能性があるため、政策や戦略を立案する際の重要なポイントとして考慮されるべきです。
– 低い相関または逆相関が示された領域では、個別のアプローチが必要であるかもしれません。
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:
**グラフ分析と洞察**
1. **トレンド**
– 全体として、各カテゴリー間で大きなトレンドや周期性は見られません。ただし、箱ひげ図の中央値や範囲から、各カテゴリでのスコアのばらつき具合を比較することができます。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかのカテゴリーでは外れ値が見られます。特に「個人WEI（総合）」や「社会WEI（持続可能性と自治体生）」などでは、スコアが低い外れ値が観察されます。
– 「個人WEI（心理的ストレス）」では、高いスコアの外れ値が見られます。このことは、一部のケースで非常に高いストレスが観察されていることを示唆します。
3. **各プロットや要素**
– 箱の位置はデータの中央値を示しています。特に「社会WEI（公平性・公正さ）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」が高いスコアを持っていることが示されています。
– 箱の長さはスコアの分散を表し、長い箱はデータのばらつきが大きいことを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列データではないため、各カテゴリー間の関係性を直接的には示していないが、異なるWEI指標間で比較するために有用です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「社会WEI」に関連するカテゴリは、一般的に高いスコアと小さな分散を持つ傾向があります。
– 対照的に、「個人WEI（労働）」などは、中央値が低く、スコアの範囲が広いことが観察されます。
6. **直感的な洞察とビジネス/社会への影響**
– 「社会WEI（公平性・公正さ）」の高いスコアは、電力セクターがこの面で比較的健全であることを示唆しており、これが社会的信用度に貢献している可能性があります。
– 一方、「個人WEI（労働）」の低さは、労働環境に改善の余地がある可能性を示唆しています。
– これは社員のエンゲージメントや生産性に影響を与える可能性があり、ビジネス戦略の見直しが必要です。
全体的に、箱ひげ図は異なる指標間の比較を直感的に理解するために効果的であり、各指標の詳細な分析や改善のポイントを明確にするための視覚的な手がかりを提供します。
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:
この主成分分析（PCA）グラフに基づき、以下の視覚的特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– グラフは散布図として表現されており、一定のトレンドを示しているわけではありませんが、データポイントは左下から右上に広がる配置となっており、ある種の正の相関関係を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値と特定できるデータポイントは少ないですが、左下の極端に離れた点が外れ値として考えられるかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– X軸とY軸はそれぞれ第1主成分と第2主成分を示しており、これらの主成分はデータの分散を説明するために用いられています。第1主成分は約48%の寄与率を持ち、第2主成分は約19%の寄与率を持っています。したがって、最も多くの情報を第1主成分が表現していることになります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– グラフに時系列データのプロットではなく、主成分に対するデータの分布を示しています。そのため、直接的な時系列の関係性は読み取れません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– プロットの配置が全体的に第1主成分に沿って広がっていることから、第1主成分に寄与する要素が強い相関を持つと考えられます。
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**:
– 主成分分析は、データをより少ない次元で理解するために使用され、特にこのグラフでは、データの多数が比較的均一に広がっていないため、特定の特徴や傾向を捉えやすくしています。電力カテゴリにおける主要な影響要因や変動要因を特定する手助けとなります。社会的、ビジネス的影響として、エネルギー消費の最適化やリソース配置の効率化へのインサイトが得られる可能性があります。
このグラフは、電力データの背後にある基本的な構造やパターンを効率的に把握するのに役立ちます。
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。
