📊 データ分析（GPT-4.1による）
このデータの分析から、WEIスコアの重要な傾向、異常、パターンについて以下のように読み取ることができます。
### 時系列推移
– **全体のトレンド**: 30日間のデータは一定の範囲内で変動していますが、7月1日から7月7日までのWEIを見ると、全体的に緩やかな上昇傾向が伺えます。特に、7月6日以降に大幅なスコアの上昇が見られます。
– **顕著な変動期間**: 7月6日は多数の項目で異常値が検出され、高いスコア（0.85以上）が続いています。
### 異常値
– 主要な異常値は7月1日、7月2日、そして7月6日、7月7日にかけて顕著です。異常に高いスコアが7月6日に多く見られることから、この日は特異な出来事や要因があった可能性があります。例えば、特定の社会イベントや政策変更、あるいは測定方法の変更が考えられます。
### 季節性・トレンド・残差
– **長期的なトレンド**: データ全体を通して、徐々に安定した増加傾向が見られますが、7月6日の急変動は長期トレンドから外れています。
– **季節的なパターン**: 特定の週後半から週明けにかけてスコアが急上昇している点が見受けられるため、週末を挟むことでの季節性があるかもしれません。
– **残差**: 7月6日以降のデータは他のデータと比べて高すぎるため、ここはノイズや異常として捉えるべきかもしれません。
### 項目間の相関
– 詳細な相関ヒートマップがないため具体的な数字は挙げられませんが、社会的要素間（特に持続可能性と自治性、社会基盤・教育機会、共生・多様性など）で強い相関があることが予測されます。これらのスコアの上昇は相互に影響している可能性があります。
### データ分布
– WEIスコアは中央値付近に多数のデータが集まっていますが、いくつかの項目は外れ値を含んでいます。箱ひげ図では、特に7月6日付近で外れ値が確認できたはずです。
### 主成分分析（PCA）
– **PC1（75%）とPC2（9%）**: データ全体の75%が主にPC1によって説明されることから、個人および社会的要素の一部が極めて重要な影響を持っていることが示唆されます。分散分析を通じて、特定の要素（おそらく社会基盤、持続可能性など）が特に支配的であることがわかります。
### 総括
このデータからは、全体としてWEIスコアは増加傾向にありますが、7月6日周辺での急上昇が目立ちます。これは一時的な外的要因もしくはシステム上の変更が影響した可能性があります。異常値が多く観測されているこの日について、特別な出来事による一時的な向上が疑われますが、長期的なトレンドとして捉えるのは時期尚早でしょう。今後、こうしたスコアが一過性であるのか、持続可能な改善に向かうのかを見極めるための追加調査が必要です。
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:
**グラフ分析と洞察**
1. **トレンド**:
– 実績データは、一定の範囲内で小さな変動を見せていますが、全体的に横ばい傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データの中に数点の外れ値が存在していますが、全体の動向には大きな影響がないようです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **実績データ（青い点）**: 過去の実際の値を示しており、予測と比較するための基準となります。
– **予測データ（赤い×）**: 各種モデルによる今後の予測値を示しています。
– **異常値（黒い円）**: 実績データの中で通常の範囲を外れるものとして識別されています。
– **予測の不確実さ範囲（灰色の領域）**: 予測モデルの不確実性を示し、信頼性を評価するのに役立ちます。
– **各予測モデル（青、緑、紫の線）**: 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の結果を示しており、それぞれ異なる予測パターンを提供しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる予測モデルが提供する値は近しいですが、ランダムフォレスト回帰は他のモデルより高い予測値を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは予測値の範囲内で推移しており、予測の不確実性は大きくないことが示唆されています。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 実績と予測の間に大きな乖離は見られないため、電力カテゴリーにおけるWEIスコアの安定性が示されています。これは、ビジネス計画や電力供給の安定性を確保する上で安心感を与える可能性があります。外れ値に対する特別な注意が必要かもしれませんが、全体の戦略に大きな影響を与えるとは考えにくいです。
この分析から、現在のモデルと予測方法が適切に実行されていることが確認できました。更に詳細な検討が必要であれば、特定の外れ値や予測モデルに対するフィードバックを考慮することが重要です。
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**
– 初期のデータ（実績AI）は0.6から0.8の範囲で少しずつ上昇しています。
– その後、予測AIは0.8から1.0の横ばいになります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績AIには外れ値が見られ、特に最初の期間内に存在します。
3. **各プロットや要素**
– 青いプロットは実績のデータで、実際のWEIスコアを示しています。
– 黒い丸は外れ値として識別されています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示し、予測の変動域を示しています。
– 紫色のラインはランダムフォレストによる予測を示し、初期値からの持続的な成長を予測しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績AIと予測AIの間に大きな変動があり、予測は実績より高い安定したスコアを示します。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績のスコアは乱れており、一部の期間では一定したパターンを示さない。
– 外れ値はこの不規則性を強調しています。
6. **直感的に感じること、およびビジネスや社会への影響**
– 実績データの不安定さは、電力カテゴリの予測に対する信頼性に疑念を生むかもしれません。
– 予測AIがより高いスコアを示しているため、その信頼性が証明されれば、電力消費の効率化や持続可能なエネルギー使用に貢献できる可能性があります。
– ビジネスへの影響として、慎重な予測と外れ値の管理が鍵となるでしょう。
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:
このグラフは電力カテゴリの社会WEI平均スコアの推移を示しています。以下に各ポイントについて分析します。
1. **トレンド**
– 実績データ（青いプロット）のトレンドはやや横ばいですが、微細な変動が見られます。開始時から軽微な下降傾向を続け、その後緩やかに上昇しています。
– 予測線は水平に維持され、一定のスコアを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかのプロットが異常値として示されています（黒い円で強調）。異常値は早期のデータに集中しており、特定の要因が一部のデータに影響を及ぼした可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 青い散布図のプロットは実績データで、個々のデータポイントの変動を示します。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、実績データが範囲内で大部分一致していることが分かります。
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には、現時点では大きな乖離がなく、一貫性があります。
– 各モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の予測はほぼ同じ水準で示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データはその大部分が一定範囲に収まっており、予測モデルの精度が高いことが示唆されます。
6. **ビジネスや社会への影響**
– 電力カテゴリのWEIスコアは比較的安定しており、予測が一致していることから、今後も安定したパフォーマンスが期待されます。
– 異常値部分に対しては、特定の要因を調査し、適切な対応策を講じることが重要です。この対応ができれば、さらに一致度の高い安定性を確保できるでしょう。
このグラフから人間が直感的に感じることとしては、主に安定感と予測の信頼性が挙げられます。しかし、異常値の要因を理解し、予防することも考慮されるべきです。
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:
### 視覚的な特徴と洞察：
1. **トレンド**:
– **実績データ**（青いプロット）は初期に少し変動した後ほぼ横ばいで推移しています。
– **ランダムフォレスト回帰による予測**（ピンクの線）は、最初の急な上昇後に安定しています。
– **決定木回帰による予測**（青い線）は、一定の値で推移しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期段階で異常値（黒い丸で囲まれたプロット）が観察され、これは他のデータ点から外れた明らかな外れ値です。
3. **各プロットや要素**:
– **実績データ**（青）は過去の事実に基づいたデータを示し、変動のある実績を表現しています。
– **予測データ**（ランダムフォレストと決定木回帰）は、異なるモデルを使用した未来の予測を示します。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示し、実績データがこの範囲内に収まっていることから、予測の信頼性がある程度示唆されています。
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が初期のトレンドをより細かく捉え、安定傾向を示しているのに対し、決定木回帰は強い平坦なトレンドが見られ、異なるモデルの予測手法の差異が伺えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは全体的に0.6から0.8の間に密集しており、比較的一定の範囲で変動していることが分かります。
– 異常値以外では大きな変動は見られず、安定的な分布です。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 経済的余裕のスコアが大きく変動しないことから、短期間では安定している状況が伺えます。
– 異常値の影響が少ないため、予測モデルが適切に未来を見通すことができる可能性が高いです。
– 長期的に安定した経済余裕が見込まれるため、電力使用や関連サービスの計画においても堅実なプランを構築する基盤となり得ます。
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:
このグラフについて、いくつかの視覚的特徴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月中に様々な変動を示していますが、予測値（紫の線）は比較的安定しており、徐々に上昇しています。特に8月からグラフの右端にかけて緩やかな上昇トレンドが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データの中に明らかな外れ値がいくつか存在します。これらは黒い円で強調されています。予測モデルとは異なる動きをしている点で、データ異常や突発的なイベントの影響を示唆している可能性があります。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青色の点が実績データを示しており、紫と他の線は異なる回帰モデルによる予測を示しています。
– 灰色の範囲が不確かさの範囲を示し、実績データの多くがこの範囲内に収まっていることは、モデルの信頼性を示唆しています。
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関係は、予測が現状を大まかに捕捉しており、さらに外れ値の存在を除けば予測に従いやすい形となっていることが分かります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データにはある程度のばらつきがありますが、大多数が0.6から0.8の範囲に位置します。これは、健康状態の評価がこの範囲に集中していることを示しています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 人間の直感として、実績が予測の範囲内に収まっているために、健康状態が安定している印象を受けるでしょう。しかし、外れ値の存在は定期的な健康観察が必要であることを示しています。
– ビジネスや社会的視点から、安定した健康状態の維持が電力産業における労働者の生産性に寄与する可能性があります。また、効率的な予測モデルが健康管理の最適化に役立つ可能性があります。
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:
以下がグラフから得られる洞察です：
1. **トレンド**:
– 初期の実績データ（青いプロット）は、やや上昇傾向と緩やかな変動を示しています。
– 予測データ（赤いプロット）は一定の値をとっているように見え、平坦なラインです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の実績データの中に、外れ値が複数含まれています（黒丸で囲まれた青いプロット）。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実績データを示しており、実際の心理的ストレスの時間的な変動を表しています。
– グレーの陰影部分は予測の不確かさを示しており、予測値がどの範囲にある可能性が高いかを示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）に基づく予測データがプロットされていますが、それぞれが重要な違いを示していないように見えます（予測線が平行でかつほぼ重なっているため）。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期データのプロットはややランダムに見えつつも、全体的には上昇トレンドを示していますが、予測は一定で、モデルが直線的なトレンドを予想している可能性があります。
6. **直感的な感じ方と社会への影響**:
– グラフを見る限り、実績データは短期間にわたる変動があるが、予測はそれをあまり反映していないため、モデル予測の正確性に疑問を感じる可能性があります。
– 予測値の不確かさが示されているため、ビジネスや政策の決定を行う際には、慎重さが必要です。ストレス管理や電力需要管理の観点から、さらなるデータや分析が必要かもしれません。
このグラフからは、モデルの予測がどれほど実際のデータを反映するのかを評価する必要があることが伺え、電力消費やストレス管理においては追加の検討が求められます。
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:
以下は、グラフの分析とそこから得られる洞察です。
1. **トレンド**：
– 初期の実績データ（青の点）は比較的一定で、約0.6から0.8の間に集中しています。
– その後の予測（ピンク色の線、ランダムフォレスト回帰）は、WESスコアが0.8以上で横ばいに推移していることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**：
– 異常値（黒い丸）は一つ存在しますが、グラフ内で特に大きな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**：
– 青色の点は実績データを示しており、予測の不確かさ範囲（灰色の範囲内）は、このデータが持つばらつきの大きさを表しています。
– 線形や決定木による予測（青と緑の線）は描かれていないか、他の線に埋もれています。
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短期的な関係が示されていますが、表示されている予測はランダムフォレスト回帰に基づいており、時間が経過するにつれ変動しないことを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**：
– 実績データの分布は一定の範囲内にあり、相関自体ははっきりと示されていません。
– 予測データはフラットなトレンドを描いており、全体的なスコアが安定していることを示唆しています。
6. **直感的な洞察と影響**：
– 実績データが特定の範囲内で安定しているため、現場での電力関連の自由度と自治に関する現在の状況は一定のパフォーマンスを維持していると考えられます。
– ランダムフォレスト回帰の予測が安定していることは、今後も現在のパフォーマンスが持続すると見積もられていることを示しますが、新たな要因や外的な変化がない限り、特段の成長や下降の兆しは薄いでしょう。
– この安定性は、組織の戦略的計画において安心材料となる可能性があり、改善の余地を検討する際の基準となるでしょう。
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:
以下に、グラフの視覚的特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 最初の期間（2025年7月1日から7月6日まで）は、WEIスコアが0.4から0.8の範囲で変動しています。これは、一定の変動があるが、全体として横ばいの印象を与えます。
– 7月7日以降、予測値は急に高くなり、0.9から1.0の範囲で安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最初の期間（7月1日から7月6日）には、いくつかの外れ値が見られます。これらは実績値とされています。
– 予測の不確かさが示されている範囲を超える外れ値は注目すべき点です。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績値を示しており、その周辺に予測の不確かさの範囲があります。この範囲内での変動は許容されるレベルの不確実性を示しています。
– 予測（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）はほぼ同じ高レベルで図示されており、予測に一貫性と信頼性があることを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 最初は実績データがメインで、以降の期間は予測データが中心となっています。予測手法間での差はほとんど見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測の初期には明確な相関が見られないが、予測開始後は安定的な状態が続いています。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 最初に不安定だったWEIスコアが予測により安定していることから、電力の公平性・公正さが向上する可能性が示唆されます。
– 予測モデルの信頼性により社会に安心感や透明性の向上が期待でき、政策決定や資源配分に有利な情報となります。
このグラフは、初期の不安定な状況からの改善を示しており、将来的な電力の公平性向上を示唆しています。
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:
以下は、提供されたグラフについての分析です。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は最初の数日間で横ばいを示しています。この間、WEIスコアはほぼ一定です。
– 予測データ（線分）は、全体的に高い水準で横ばいのトレンドが見られます。特に線形回帰や決定木回帰の予測は、非常に安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 幾つかのデータポイントが異常値として黒の円で囲まれており、これは予測から外れたデータポイントを示しています。
– この異常値は、実績データの初期に集中しており、その後減少しているようです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績（実績AI）を示しており、実際の観測データの安定性を表現しています。
– 異常値は、データが通常の範囲外にあることを示します。
– 灰色の領域は予測の不確かさの範囲を示しており、ここに実績データが収まっていることは予測モデルの精度が高いことを示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測モデルごとに示されたスコアは、異なる方法での予測結果であり、すべてが高いスコアを維持していることが分かります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは、予測の不確かさの範囲内に収まっていることから、予測モデルと実データの相関が高いと推測できます。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– WEIスコアが高く安定していることは、電力カテゴリにおける持続可能性と自治性が確保されていることを示唆します。
– 異常値が初期に集中していることは、初期のデータ収集やモデル適用における調整の必要性を示しているかもしれません。
– 社会的には、持続可能性の高い電力構造が実現されている可能性が高く、ビジネスにおいては安定したエネルギー供給が可能であることから、長期的な投資と運用の安心感に寄与します。
この分析は、グラフに示される情報に基づいていますが、データの正確な解釈や対策を講じるためには、さらなる詳細な情報が必要になることがあります。
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:
このグラフを分析すると、以下の点に注目できます。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は、7月1日から7月5日ごろにかけてぶれがあるものの比較的安定しており、急激な上昇や下降は見られません。
– 予測データ（紫の線）では、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰すべてで高いスコアを示しています。中でも、ランダムフォレスト回帰は高い予測値を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月4日ごろに、他の日と比べて低い外れ値が存在しています。この点が何らかの異常な要因によるものかもしれません。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 青い点は実績（実績AI）を示し、紫、青、緑の線がそれぞれの予測モデルによる予測範囲や値を示しています。
– 灰色のエリアは、不確かさの範囲を示しています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 実績データに対して予測データがどの程度一致しているかを見ると、予測の不確かさはありますが、全体的なスコアの範囲は維持されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データに一定のぶれがあり、外れ値が存在するものの、予測はそれをカバーする形で描かれています。
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**:
– 予測モデルが全体的な安定性を示しているため、社会基盤や教育機会の電力スコアの将来的な安定が期待できると感じられます。
– ただし、外れ値の存在から、特定の日には考慮すべき非定常な要因があることも示唆され、リスク管理が必要です。
この分析から、持続可能な電力供給と社会の安定を図るための対策を考慮する必要があることが示唆されます。
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:
### 視覚的な分析と洞察
1. **トレンド**
– 初期の「実績」のデータ（青色の点）は、一定の範囲（0.6〜0.8）で横ばいを示しています。
– 予測（ランダムフォレスト回帰）は、急に0.8から1.0まで直線的に上昇し、その後は横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特定の日付で話される外れ値がいくつか見られます（青色の○に黒い枠線）。
– 外れ値は、他の実績データと比べて特に高い位置にあり、異常な事象を示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は過去の実績データであり、一貫して低い範囲に滞在しています。
– 灰色のエリアは予測の不確かさ範囲を示し、多くの実績データがこの範囲内に収まっています。
– 紫色の線（ランダムフォレスト回帰）は予測を示し、将来的に高いスコアを予測しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データは安定しており、予測データ（ランダムフォレスト回帰）は急激な上昇を示しています。この違いは注目すべきです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは低い範囲で一定しており、予測と実績に明確な差があります。
– 外れ値が予測の不確かさ範囲の外に出ることがあり、異常なイベントが影響を持つ可能性を示唆しています。
6. **直感的な洞察とビジネス、社会への影響**
– 過去の実績が安定している中で、予測の急激な上昇は大きなギャップを生み出しており、電力カテゴリにおける変化の可能性を示唆。
– 社会WEIのスコアが持続的に上昇することが確認されれば、共生・多様性・自由の保障に関する社会的な取り組みが成功する兆候として解釈可能。
これらの洞察は、電力カテゴリにおける政策の有効性や社会的な取り組みの影響を評価するための指標となるかもしれません。
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:
この時系列ヒートマップに関する分析を以下に示します。
1. **トレンド**
– 時間帯にわたって色の変化が見られ、特定の時間でのWEIスコアの変動が確認できます。
– 色は全体として徐々に黄緑色から濃い紫に変化しており、WEIスコアが高い時間帯と低い時間帯が異なることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月6日と7月7日に顕著なスコア上昇が観察され、ここに外れ値と思われる高いスコアが見られます（黄色の部分）。
– これは、特定の日付や時間帯において電力に関連する何らかのイベントや需要増加があった可能性があります。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 色の濃淡はWEIスコアの大小を示しており、より明るい色（黄色に近いほど）はより高いスコアを、濃い色（紫色に近いほど）はより低いスコアを表しています。
– 色の集中している時間帯は、電力需要のピークや重要な時間帯を示唆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**
– 日付と時間の二次元的な配置が、スコアの変動を視覚的に示しており、特に週末など特定の日付における違いを分析することができます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– スコアの分布に規則性があり、深夜から早朝（19時から23時）にかけてスコアが低下する傾向があります。
– このような時間帯の違いに基づくパターンは、電力消費のリズムやユーザーの使用習慣に関する情報をもたらす可能性があります。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、社会への影響**
– ピーク時間帯の特定は、電力供給を最適化するのに役立ちます。
– ビジネス戦略では、ピークを避けるプロモーションやプランニングが考えられます。
– 社会的には、需要が高まる時間帯に合わせて効率的なエネルギー消費を促進するための政策やインセンティブが検討されるかもしれません。
このようなインサイトを活用することで、電力供給および需給バランスの改善に役立てることができます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフの期間は7月1日から7月7日までの短い期間です。最初の数日は全体的に濃い紫から青の色調が多く、後半にかけて明るい緑から黄色に変化しています。これは時間の経過とともにWEI平均スコアが上昇していることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月5日から7月6日にかけて色が急激に明るくなっています。この日は急激なスコアの上昇があったことを示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 各プロットは色の濃淡でスコアの高さを表しており、色が明るいほどスコアが高いことを示しています。
4. **複数の時系列データがある場合の関係性**
– 現在のグラフには1日ごとに異なる時間帯（7時から23時）が示されており、特定の時間帯での変動が可視化されていますが、日をまたいでの明確な相関は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特定の時間帯（7時および19時）に濃い色が多く見られ、スコアが低い傾向にある可能性が考えられます。
6. **直感的理解とビジネスや社会への影響**
– 人間の直感的な視点から見ると、時間の経過によって効率が向上しているように見えます。特に、7月5日以降に向けた改善は、重要な施策や環境の変化（例：省エネの強化や電力需給の見直し）があった可能性を示唆します。これらの変化は電力消費の効率化を促し、社会的・環境的に大きな影響を与える可能性があります。
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**
– 時系列のヒートマップから、全体的なトレンドが日ごと、時間ごとに変動していることがわかります。
– 特に時刻23時の2025-07-06日に向けて急激な上昇があり、これがピークの一つとして視覚的に強調されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025-07-07の範囲（特に日中から夜間）は、他の日に比べて明るい色が多く、社会WEI平均スコアが急上昇していることが分かります。
– 逆に、2025-07-01日の夜間のセグメントでは、暗い色が支配的で、相対的に低スコアである可能性があります。
3. **プロットの要素（色、密度など）**
– 色の変化（紫から黄色）は、平均スコアの低から高に対応しており、色の濃さが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**
– 時間帯と日付に沿った色の変化は、日ごとおよび時間ごとに異なるパターンを示しています。特定の時間帯（例: 夜間）の継続的なスコア上昇や低下が、特定の曜日または日付に関連している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 色の分布から、社会WEIスコアが午後から夜にかけて増加する傾向があることが示唆されます。特に、特定の日には著しいスコア上昇が見られます。
6. **直感的洞察と影響**
– グラフから、特定の日や時間帯で社会活動や電力消費が急激に増加していると考えられます。
– 例えば、特定のイベントや気温の変化がこのスコアの変動に影響している可能性があります。
– ビジネスへの影響としては、電力需要の改善やコントロールが挙げられ、ピークに対応した電力供給の効率化が求められるでしょう。
このヒートマップを通じて、電力使用のモデルを最適化し、消費者行動の予測を向上させるための一助とすることができるでしょう。
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:
この30日間の電力カテゴリに関するWEI項目相関ヒートマップは、さまざまな要素間の相関関係を視覚的に示します。以下に視覚的特徴と洞察を分析します。
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**:
– このヒートマップは短期間（30日間）のデータに基づいており、時間的変動や周期性を直接示しているわけではありませんが、相関の強さを一貫して示しています。
– 総合WEIと他の項目との高い相関は安定的であるように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– このヒートマップ自体は外れ値や急激な変動を示すためのものではありませんが、相関の強さが特に低い場合や高い場合に注目できます。
– 「社会WEI（公平性・公正さ）」と「個人WEI（経済的余裕）」の相関が低めであり、これは他の相関よりも特異な点です。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 色の濃さは相関の強さを示し、赤は正の相関、青は負の相関を示します。
– より濃い赤色の部分は、高い正の相関を意味し、例えば「総合WEI」と「個人WEI平均」が挙げられます。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– このヒートマップは時系列データの個別挙動を分析するよりも、30日間の平均的な相関を示します。
– トレンドや周期性は示しませんが、関連項目間の相関関係を強調しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人WEI平均」と「社会WEI平均」は非常に高い相関を持っており、これは個人と社会の関連が強いことを示しています。
– 「社会WEI（社会経済・教育機会）」が他の社会的要因と比較して比較的低い相関を持っており、差別化が見られます。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– WEI（Well-being Index）がさまざまなレベルでどのように絡み合っているかを理解することで、エネルギー政策や社会福祉の改善に繋がる施策を考える際に役立ちます。
– 高い相関が示される項目に焦点を当てることで、総合的な幸福度を向上させるためのイニシアティブを効果的に導入する手助けとなるでしょう。
このヒートマップは、各項目間の関係性を直感的に理解し、ビジネスや社会におけるアプローチの根拠として利用可能です。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 箱ひげ図は全体を通してWEIスコアの分布を示しており、明確な上昇や下降トレンドは確認できませんが、各カテゴリの中央値が異なることから、カテゴリ間のスコアの差が見受けられます。
2. **外れ値や急激な変動**
– `個人WEI(心理的ストレス)`と`社会WEI(共生、多様性、自由な精神)`に外れ値が存在しています。これらは特にそのカテゴリ内で異常なスコアを示すケースがあったことを意味します。
3. **各プロットや要素**
– 箱ひげ図の箱の部分は四分位範囲を示し、太線は中央値を示しています。箱の長さが長いほど、データのばらつきが大きいことを意味します。
– 色の変化は視覚的な区別を助けるもので、スコア自体には影響しません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各カテゴリは時系列データではなく、異なるWEIタイプにおける30日間のスコア分布を示しています。このため、相互の関係性よりも各自の分布特性が重要です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 総合WEIや個人WEI関連のカテゴリは比較的一貫性があり、中央値が高く、ばらつきが小さいです。一方、`社会WEI(共生、多様性、自由な精神)`はばらつきが大きく、相対的に低い中央値を持ちます。
6. **直感と影響**
– 人間の直感としては、`社会WEI`カテゴリのばらつきの大きさや外れ値の存在から、社会的な要素には不確実性が大きく、アプローチの多様性が重要であることが示唆されます。
– ビジネスや社会への影響として、特に社会関連のWEIスコアが不安定であることから、政策や戦略的改革が求められる可能性があります。また、心理的ストレスの管理は個人のパフォーマンス向上に直結するため、重点的な対策が望まれます。
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PCA（主成分分析）グラフは、電力カテゴリのデータを30日間にわたり視覚化したものです。以下に、視覚的な特徴とそこから得られる洞察を提供します。
1. **トレンド**
– 明確なトレンド（上昇、下降、周期性）はなく、データは分散しています。各データポイントは異なる日に対応していると考えられ、一定のパターンは見えません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 主成分1が正側、主成分2が最大の値（0.1付近）になる箇所で外れ値と考えられるポイントがある可能性があります。これらは標準的な振る舞いから差異があるデータポイントを示しているかもしれません。
3. **各プロットや要素**
– プロットされた点は、各日のデータを2つの主成分に基づいて示しています。第1主成分は分散の75%を、第2主成分は9%を説明しています。これは主に第1主成分がデータのばらつきを捉え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**
– 明確な関係性は見られませんが、主成分が示す期間内で異なるトレンドがあることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特定のクラスターや線形関係は見受けられず、データは比較的バラバラに分布しています。第1主成分に沿った広がりが大きいため、こちらの方向に重要な変動要因があると考えられます。
6. **人間の直感的な感想と影響**
– このグラフからは、データのばらつきが大きく、単一の変動要因ではなく多様な要因が電力カテゴリに影響している可能性を考慮に入れる必要があると直感的に感じます。
– ビジネスや社会への影響としては、電力消費や供給における日々の変動が大きいと仮定するならば、エネルギー管理や効率化を行う際にさまざまな要因を考慮する必要があることを示唆しています。
この分析は、電力使用の形式的でない変動を理解し、エネルギー効率の改善や供給ネットワークのストレスを最小化するための基礎を提供するかもしれません。
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。