📊 データ分析（GPT-4.1による）
データを分析すると、WEIスコアにいくつかの重要な傾向と異常が見えてきます。
### 1. 時系列推移:
– **総合WEI**: 調査期間中、総合WEIスコアは時間の経過とともに上昇傾向にあります。具体的には、7月1日から7月7日までの間にスコアは0.625から最高0.85まで上昇しました。
– **個人WEI平均**: 個人WEI平均も全般的に上昇しており、7月6日に著しいピーク（0.82）を記録しています。
– **社会WEI平均**: 一貫して高水準を維持しつつ、7月6日から7日にかけてスコアが上昇しました。これは特に社会的な状況の改善を示唆している可能性があります。
### 2. 異常値:
– **7月6日に記録された異常スコア**: 多数の項目でスコアが急増しています。これは何らかの社会的・個人的な出来事や政策の振興があった可能性があります。
– **7月1日や2日などの異常には**、個人や社会のスコアに変動が見られましたが、全体的なトレンドには影響していません。
### 3. 季節性・トレンド・残差（STL分解）:
– トレンドとしては、全般的な上昇傾向が見られ、特に後半にかけてのスコア上昇が見られます。
– 季節的なパターンは明確には読み取れません。
– 残差はランダムに分布しており、分析されたスコアの変動に対し大きな誤差は見られません。
### 4. 項目間の相関:
– 例えば、**社会持続可能性（0.95）**と**社会インフラ（0.92）**の相関が非常に強いです。これらが高スコアを示していることから、インフラ整備が持続可能性に寄与していると考えられます。
– **心理的ストレス**は他の個人要因とは独立した動きをしており、特定の時期でのみ急激に変動することが多いです。
### 5. データ分布:
– 各WEIスコアにばらつきが見られますが、大きな外れ値は特定の時期に集中しています。これは特定の季節的または社会的イベントに起因するかもしれません。
### 6. 主要な構成要素 (PCA):
– PC1が0.77の寄与率を持ち、最も大きな影響を与えています。これはこの構成要素がWEI変動の主たる要因であり、すべての項目が統合されていることを示しています。
– PC2はわずか0.08の寄与率で、副次的な要因にすぎません。これは他のより小さい変動要因が全体のスコアに与える影響が最小であることを意味しています。
### 総括:
データは、2025年7月にかけてのWEIスコアの上昇を示しており、この上昇は社会的・個人的な要因の好転を示唆しています。詳細項目の中で、特に**社会持続可能性**と**社会インフラ**が大きな役割を果たしている一方で、心理的ストレスの変動は他の要因とは独立していることが明らかです。これらの洞察は政策立案者が社会全般の幸福度を向上させるための効果的な施策を講じるための基礎資料となるでしょう。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– **実績AI（青色プロット）**: 2025年7月付近に限定されています。全体的には中央値付近での集中が見られ、期間中の明確な上昇または下降トレンドは見て取れません。
– **予測（紫色・ピンク色の線）**: 予測値としてランダムフォレスト回帰と決定木回帰が描かれており、横ばいからやや上昇する傾向が観察されます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値として認識される異常値（黒い円）はいくつか存在しますが、極端なスコア変動は見受けられません。
3. **プロットや要素の意味**
– **実績値（青色）**: 実際のWEIスコアを示しています。主に0.6から0.8付近に集中しています。
– **異常値（黒い円）**: 通常と異なるパフォーマンスが発生したポイント。このスコアが業務やシステムで何らかの注目を集める可能性があります。
– **前年度（緑色プロット）**: 前年度データは決して現在の評価と同じ期間には含まれませんが、全体として高い評価が見込まれているようです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と前年度のデータは似た傾向を示す一方、いくつかの予測手法（ランダムフォレスト、決定木）は明らかに異なるパターンを描いています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 一般的にデータは横ばいで、スコアの範囲内での小さなバラツキがあるように見えます。予測範囲の幅は狭く、将来的なスコアの安定性を示唆している可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間が直感的に感じる要素として、実績と予測の乖離があまりないことから、現状の維持が施策として考えられやすいと感じるかもしれません。
– 業界やビジネスへの影響としては、予測を元に効率的なリソース配分や予防策を講じることで、異常に備える体制が整えられる可能性があります。また、エネルギーの効率を保ちつつ一定の水準を維持する戦略をサポートする基盤の一つとなり得ます。
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:
以下は、このグラフから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– グラフは360日間の電力カテゴリの個人WEI平均スコアを示しています。
– 初期の実績データ（青い点）は横ばいで、同じ数値のエリアに密集しています。予測モデル（紫、緑、赤の線）は、最終的に急上昇するトレンドを示しています。
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見られませんが、最初の青いデータポイントの後に予測データが急上昇しています。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データ、赤い×は予測データを示しています。
– 緑色の点は前年のデータ（比較AI）を示しており、一定の値を維持しています。
– 紫の線は予測における異なる回帰モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと前年データは比較的安定していますが、予測データは顕著に高いスコアを示しており、未来の高成長を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと前年データの間には強い相関が示唆されますが、予測データとのギャップが大きくなっています。
6. **直感的な見解と影響**:
– 人間がこのグラフを見た場合、予測モデルが非常にポジティブな将来を示唆していることに気づくでしょう。
– ビジネスや社会的には、予測が現実となれば、電力管理や関連の投資方針に重要な影響を与える可能性があります。予測が正確であれば、電力供給の増加が見込まれ、新たなチャンスが生まれるかもしれません。逆に、予測が過度に楽観的であれば、その誤りが対策や政策に影響を与える可能性もあります。
このようなデータの分析は、慎重にモデルのパフォーマンスを検討し、現実的なシナリオに基づいて計画を立てることが重要です。
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:
電力カテゴリにおける社会WEI平均スコアの時系列散布図を分析します。
1. **トレンド**:
– 実績値（青色）は、短期間で見られるのみで、一貫したトレンドは見られません。
– 予測は種類によって異なりますが、一般的には2025年後半以降にスコアが増加を示す可能性があることが見受けられます。
– 前年のデータ（緑色）も示されているため、比較がしやすく、前年とほぼ同様の動きをしていることが期待されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値は実績データに対して観測されています（黒の枠）。
– 両端に異常値が存在することで、データ収集や環境変化があったかもしれません。
3. **各プロットや要素**:
– 青色のプロットは実際の実績値を示し、赤色のプロットは予測を示しています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測範囲が異なる予測精度を視覚化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値と前年の比較が可能であり、季節性や年毎の変化を観察する助けになります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 同時期の実績値と予測値での相関をもとに、実際のデータが予測にどの程度合致しているかを評価できるでしょう。
6. **直感的な感想と影響**:
– 大きな変動や異常値は注意を引く可能性があり、特に電力カテゴリーということで社会的にも重要なインパクトを持ち得ます。
– 予測モデルの違いから、将来的な意思決定においてどの程度まで予測を信頼するかの指針が得られるかもしれません。
このグラフからは、電力に関連する社会的なインパクトが継続的に管理される必要があることが直感的に感じられます。各種予測を適切に利用し、最適な戦略を立てることがビジネスや政策に有益であると考えられます。
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:
### グラフの分析と考察
1. **トレンド**
– グラフには初期段階では実績データ（青い点）が密集しており、一定の経済的余裕（WEIスコア）を示しています。その後、予測データ（赤い×印）は少ないですが、前年度データ（緑の点）は一貫して微増しています。
– ランダムフォレスト回帰による予測（ピンクの線）は高いWEIスコアを示しており、将来的に高い経済的余裕が期待されることを暗示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値と示されているデータ（黒い〇で囲まれた点）が最初のデータポイントの近くにありますが、大きな変動は見られません。この異常値は、モデルの調整やデータの特異点に起因している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 各要素の違いはデータの性質を表しています。実績（青）と前年度（緑）、予測（赤）という異なる観点のデータが、異なる視点から経済的余裕を評価しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 前年度のデータと予測データは、実際のデータを元にした異なる分析視点として、比較可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 前年度と予測データはいずれも高いWEIスコアを示しており、電力カテゴリにおける経済的余裕が向上している可能性を示唆しています。
6. **人間の直感とビジネス・社会への影響**
– このグラフを見ると、経済的余裕が今後も高く保たれることを期待できるため、電力消費における支払い能力への安心感を提供します。
– 電力分野では、WEIの高さが安定したサービス供給や料金設定への影響を及ぼす可能性があります。企業にとっては、顧客基盤の安定が見込め、長期的な計画を促進する要因となり得るでしょう。
全体として、このデータは電力カテゴリの経済的余裕に対する信頼感を強化する情報を提供しており、ビジネス計画に対するポジティブな暗示を含んでいます。
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**
– グラフには全体的な長期トレンドは示されていないようです。データは主に最初と最後の期間に固まって表示されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 黒い円で示された外れ値が最初のデータ期間に存在します。
– スコアが急激に上がる部分（特に紫色のランダムフォレスト回帰の予測）が見受けられます。
3. **プロットや要素の意味**
– 実績値は青いドットで表示され、予測値は赤いバツ印で示されています。
– 異常値は黒い円で囲まれています。
– めいろいろな色で示された予測アルゴリズム（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、予測の信頼度や変動を視覚化しています。
– 緑の点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**
– 異なる予測アルゴリズムは時期によって異なる傾向を示しています。
– ランダムフォレスト回帰が他のアルゴリズムと異なる予測を提供しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 異常値はわずかに高すぎるか低すぎるスコアであり、これは予測アルゴリズムによってうまく捉えられない部分かもしれません。
– 実績値と予測値の間に明確なパターンは見られません。
6. **直感的な印象とビジネス・社会への影響**
– 時間の経過とともにスコアがどう変化するかの予測は、多くのアルゴリズムが異なるため、信頼性の不確かさを示しています。
– 予測モデルの精度と異常の検出が大事で、データ駆動型の意思決定に影響を及ぼす可能性があります。
– 健康状態のスコアの予測が電力カテゴリーでどのように関与するのか、その関連性は更に検討する必要があります。例えば、電力消費が健康に及ぼす影響が示唆される場合があります。
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:
以下のグラフについて分析を行います。
1. **トレンド**
– 実績データ（青のプロット）は、特に初期の期間で比較的一貫していますが、全体的なトレンドは明確でありません。
– 予測データは、線形回帰や決定木回帰、ランダムフォレスト回帰のいずれも上昇していますが、実績とは異なります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値とされた点がいくつか存在しています（黒の円で囲まれたもの）。これらの値がどのように予測や実績から乖離しているかに注目すべきです。
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、安定していることがわかります。
– 異常値は異常な心理的ストレスを示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**
– 実績データと予測データの乖離が大きく、予測の精度や手法の適用可能性を検討する必要があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 現在のところ、実績と予測データの間に明らかな相関は認められません。
6. **直感的な洞察と影響**
– ビジネスや社会において、このような心理的ストレスの変動は重要です。高い異常値が顕著な場合、人間の幸福や生産性に影響を与える可能性があります。
– 電力業界において、このデータは従業員のストレス管理や労働環境改善の指針として活用できるかもしれません。
このグラフからは、予測手法の再評価や異常値の要因分析が今後の課題として見えてくるでしょう。
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:
このグラフには、個人のWEI（自由度と自治）スコアが360日間にわたって示されています。以下に分析と洞察を述べます。
1. **トレンド**:
– **初期の急な上昇**: 軸の左端で、スコアが急に上昇しています。この傾向は短期間で急激な変化を示しています。
– **その後の変動**: 途中からスコアは変動せず、横ばいの傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い円で示された「異常値」が初期のデータに見られ、これが急激なスコア変化を示す可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **実績（青い点）**: これは、現実のスコアを示しています。
– **予測（赤い×とその他の色の線）**: これらは異なるモデルによる予測を示しており、ランダムフォレスト回帰（ピンク）など複数モデルの予測も観察可能です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる予測モデルの線が初期の実績スコアと同様の変動を示しているが、特定の範囲内で安定していることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の急激な変動を除けば、全体的にスコアは安定しており、予測の範囲内に収まっています。
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**:
– 初期段階の急激な変動は、システムやプロセスの実装などに関する問題を示唆するかもしれません。
– 長期間の安定したスコアは、エネルギー利用における自由度と自治が確保されていることを意味しており、電力供給や資源の管理においてポジティブな影響があります。
このグラフは、個人の自由度と自治に関するスコアが、最初の変動を経て安定しつつある状況を示しています。予測モデルによる分析をもとに、さらなる業務改善や施策の効果を判断する材料となるでしょう。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– 初期のデータは7月から8月にかけて実績が記録されています。この期間において大きな変動は見られません。予測データが7月から続き、それ以降は一年後（2026年5月以降）に予測が再び始まっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータには異常値が存在していることが示されていますが、多くは予測値に収まっています。予測範囲がグラフ右側に拡大しているため、そこには潜在的な変動の余地が示唆されている可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績であり、黒い縁取りがある点は異常値を示しています。
– 緑の点は前年と比較した予測AIのデータを示しています。
– グラフの右側には線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰による予測がありますが、こちらは実績データが続かないため、長期予測に関しての信頼性が問い直される状況です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データは比較的短期間で、予測データはそれに続く形で表示されています。異なる回帰モデルの予測は広範囲に渡り、モデル間での一致度を見るのが難しいですが、特に決定木とランダムフォレストの回帰モデルが全体的な同じ傾向にあるようにも見受けられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データから予測データへの相関が視覚的には不明瞭です。異常値も散在しているため、一貫した相関を見出すのは難しいですが、前年のデータと現在の傾向にはある程度の関連がありそうです。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間がこのグラフを見ると、初期的には安定した実績がありますが、長期予測の不確実性が高く、電力カテゴリにおける公平性や公正性のスコア維持には困難が伴うことが感じ取れます。実際のデータが不足しているため、予測に依存することへの慎重さが求められます。
ビジネスや社会における影響としては、長期的な予測の不確定性を考慮しつつ、政策や運用方法の改善が必要です。予測精度を高め、異常値の早期検出と修正ができるメカニズムが求められるでしょう。
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:
1. **トレンド:**
– グラフの左側に実績データが集中しており、比較的人口密度の高い地域のデータを示しています。これに対し、グラフ右側の予測データは高スコア域（0.8以上）における分布が見られます。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 実績データには外れ値として認識されたデータがいくつかあります。異常値の指摘は、実データの変動を示唆します。
3. **各プロットや要素の意味:**
– *実績データ*（青い点）は、現実のスコアを示し、予測に比べて若干低め。
– *予測*（さまざまな回帰モデル）は全体的に近いスコアを示していますが、特にランダムフォレスト回帰（紫色）は高スコアを示しています。
– 前年データ（緑点）は高い持続可能性を持つ可能性を示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 年度を超えた比較では、実績が時間が経つにつれて粘性を持った予測の範囲に向かって収束していることが見られます。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績と予測の間には緩やかな相関が存在し、特にランダムフォレスト回帰の予測が他のモデルと比べてより高い信頼を示す可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響:**
– 電力業界において持続可能性と自治性のアプローチが着実に進行中であることを示唆しています。企業や機関は、特に高スコア域での予測に基づき、長期的な持続可能戦略を強化するべきでしょう。
– 一方で、予測と実績の差異は、実践的な改善が必要であること、あるいは新しい技術や方針の採用における課題を示している可能性があります。
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:
1. **トレンド**:
– グラフは2つの異なる期間に分かれています。前半は2025年7月から8月で高いWEIスコア（0.7から1.0）の範囲にあり、かなりの変動が見られます。
– 後半は2026年3月から7月で0.6から0.7の範囲内に密集しており、スコアは以前よりも低めで安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 開始直後に異常値と見られるスコアが確認できます。
– 前半でスコアが急に高くなったり低くなったりする変動がありますが、後半は安定しています。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績AIによるデータで、開始直後に集中しています。
– 緑の点は前年の実績で、後半に集まっています。
– 赤い×は予測点で幅広い範囲にプロットされているが、その周囲には異常値が確認できる。
– 紫系統の線は予測モデルの異なる手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）で、大きく分散して予測の不確実性を示している。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる予測モデルによる傾向の食い違いが見られ、各モデルが異なる傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 前半のデータと後半のデータ間で変動の幅やトレンドに大きな差異があります。
– 目立った相関はありませんが、予測に対する実績の誤差が大きく、予測と実績の間に不確実性があることを示唆しています。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、および影響**:
– 初期のWEIスコアは非常に高く、不安定ですが、急激に変わります。
– 直感的には、制度変更や政策介入のような外部要因が大きく影響している可能性があります。
– 社会的には、教育や基盤の改善（または劣化）が示唆されており、これが長期的に続くかどうかを注視する必要があります。ビジネス面では予測の不確実性が高く、リスクを伴う投資を控える傾向につながる可能性があります。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は非常に短期間しか表示されておらず、初期の横ばいから急に上昇する傾向が見られます。
– 予測ライン（ピンク, 紫, 水色）により、今後のスコアが上昇する可能性が示されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期に高い異常値（黒い丸で囲まれた点）が一部存在しています。これは特異なイベントを示している可能性があります。
– そのため、初期の変動は不安定な状態を示しているかもしれません。
3. **各プロットや要素**
– 青は実際の実績データ、緑は前年のデータを示しており、予測と比較するための基準となっています。
– ラインの色による異なる予測手法（線形, 決定木, ランダムフォレスト）が使用されています。これにより、多様な観点からのスコア予測が可能です。
4. **関係性**
– 異なる予測手法間でのスコア推移は一致しており、安定して上昇傾向を示しています。これにより、予測の信頼性が増します。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 明確な周期性は見受けられませんが、長期的に見るとスコアが上昇することが予測されています。
– 初期のデータと予測のデータにおける差異に注目すべきです。
6. **直感的洞察と影響**
– 初期段階での急激な上昇と高い異常値の存在は、業界や社会における予期せぬ変動や調整期間を示唆しています。
– 電力カテゴリーにおいて、共生・多様性・自由の保障が強化されている可能性があります。ビジネスや社会的にポジティブな変化を示唆していることから、これに関連する政策や技術の改善が進んでいる可能性があります。
このグラフが示す予測が現実化すれば、エネルギーセクターにおいて持続可能性や多様性が高まることで、長期的な社会の安定を促進することが期待されます。
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:
電力カテゴリの総合WEIスコアに関するヒートマップについて分析します。
1. **トレンド**:
– データは360日間にわたっており、期間は短いですが、ヒートマップからは特定の時間帯（特に7時、16時、19時、23時）に注目できる周期的なパターンが見られます。
– 色の変化が時間帯によって変動しており、日によっても異なっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年7月6日から7日にかけての19時から23時の時間帯では、急激に色が明るくなっており、急激な上昇が示唆されています。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 色の明るさはWEIスコアの高低を示しており、緑から黄色にかけての色はスコアの増加を示しています。
– 特に、23時の時間帯では、日によって色の濃度が大きく異なり、これは時間帯ごとの使用量や需要の変動を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯ごとのデータが明確に示されており、特定の時間帯でのスコアの増減が観察されます。これは、おそらくピーク時間帯を示している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– いくつかの時間帯で色が一定に保たれている間、特定の時間帯で急な変化が見られるため、特定時間帯の電力使用量が他の時間と比較して非常に高いか低いことを示している可能性があります。
6. **直感的な感覚とビジネス/社会への影響**:
– 時間帯や日にちによって異なる使用パターンは、電力量の需要を最適化するための戦略に役立つかもしれません。
– 電力会社は、これらのピーク時間を管理し、効率的な配電を可能にするためのプランニングを考える必要があるでしょう。また、需要の増加が見込まれる時間帯には料金設定の調整や需要抑制策を検討することも考えられます。
このように、ヒートマップは電力使用パターンの理解に重要な示唆をもたらし、効果的なエネルギー管理に貢献する可能性があります。
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:
以下は、提示されたヒートマップから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– 時間帯による色の変化が見られることから、電力使用パターンに周期性があると思われます。
– 日ごとの大きなトレンドは明確ではありませんが、日中と夜間での変動が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月7日の16時頃、一部非常に高い値（黄色）が観察されます。これは異常に高い使用量を示している可能性があります。
– 同様に、7月7日夜間には低い値が観察されます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色濃度は電力使用の程度を表しています。濃い色（紫）は低い使用量を示し、明るい色（黄色、緑）は高い使用量を示します。
– 時間帯と日付で視覚的に変化を捉えやすくしていることが特徴です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯ごとの変動を見ることができます。同日の異なる時間帯でリズムがあるようです。
– 他の日との比較が時間別にできるようになっています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間（例えば16時）にわたる高い利用があり、これは日中の活動時間と関連していると考えられます。
– 夜間は一般的に低い利用度が示されています。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、およびビジネスや社会への影響**:
– 人々は日中に電力を多く使用し、夜間は少なくしていることが見て取れます。この情報は電力供給の最適化やピーク時間帯での需要管理に重要です。
– 異常なピーク値は何らかのイベントや異常な状況を示唆しており、注意が必要です。
– 環境問題や省エネルギーに関する啓発活動の参考にすることが可能です。
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:
このヒートマップを分析します。以下、各観点からの洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 時間帯ごとのスコアの変化に周期性が見られます。特に、特定の日付での明るい色（高スコア）と暗い色（低スコア）の変動が目立ちます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日から7日にかけて、かなり明るい色（高スコア）が見られます。これは急激なスコアの上昇を示しているようです。
3. **各プロットや要素**:
– カラーバーが示すように、色の濃淡はWEIスコアの大きさを表しています。明るい黄色は高スコアを示し、暗い紫色は低スコアを示しています。
4. **時系列データの関係性**:
– 8時と16時に一定のスコア変動のパターンが見られます。このことは、これらの時間帯に特有の要因がある可能性を示唆します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯間でのスコアの一致が見られます。これにより、特定の時間に類似した行動や使用パターンがあることが示されています。
6. **直感的および社会的影響**:
– このグラフから直感的にわかることは、電力需要のピーク時間帯が特定の時間に集中していることです。社会的には、電力消費の高い時間帯に対する対応策が必要であることを示唆しています。特に7月6日と7日のデータは、電力需要の急増に対する管理の重要性を示すかもしれません。
このヒートマップは、時間帯別の電力使用の傾向を視覚的に理解するのに役立ち、エネルギー管理と効率的な配給の改善に貢献できるデータを提供します。
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:
この相関ヒートマップには、電力カテゴリーに関連する複数のWEI（Well-being Index）項目間の相関関係が視覚的に示されています。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**:
– 各項目間の相関が比較的一貫して高く、特に社会WEI関連の項目間で高い相関が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に目立つ急激な変動はありませんが、相関が低めの領域（例: 個人WEI（健康状態）と他の多くの項目）に注目すると、該当するエリアでは相関が弱いことがわかります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 赤色が濃いほど高い相関を示し、青色が濃いほど低い相関を示しています。
– 全般的に赤色が多く、たいていの項目間で正の相関が見られます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データ間の詳細な関係までは示していませんが、高い相関は、これらの指数が同様のトレンドを示している可能性を示唆します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人WEI（経済的余裕）」と「社会WEI（持続可能性と自治性）」の間には非常に高い相関が見られます（0.96）。
– 「個人WEI（健康状態）」は、他の項目との相関が比較的低く、多くの項目に対して0.5～0.6程度と異なるパターンを示します。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 経済的な余裕と社会的な持続可能性との高い相関は、電力供給が個々の経済的福祉と持続可能性に密接に関連していることを示唆します。
– 健康状態が他の項目と低い相関を持っていることから、健康に特化した対策やポリシーが個別に必要である可能性があります。
– ビジネスにおいては、電力供給が社会的および経済的要因に与える影響を考慮した戦略が求められるでしょう。
これらの点が、このヒートマップから得られる主な視覚的特徴と洞察となります。
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:
この箱ひげ図は、電力カテゴリの各種WEIスコアの分布を比較したものです。以下に各ポイントについての分析を提供します。
1. **トレンド**:
– 箱ひげ図自体は時系列データを示すものではありませんが、各項目の中央値や四分位範囲を見ることで、どのカテゴリが全体的にスコアが高いかを把握できます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「個人WEI（認識柔軟性）」や「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」には外れ値が見られます。これらは個人や社会の特定の要因による影響かもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 四分位範囲（箱）内の濃い部分はデータの50%を示し、中央値は箱の中の線で示されています。
– 「社会WEI（生態系整・持続可能社会）」は中央値が高く、全体的に良好なスコアを持っ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**:
– 複数のWEIタイプ間の関係性について、箱の位置や範囲から視覚的に比較することができます。例えば、「社会WEI（生態系整・持続可能社会）」は他のカテゴリよりもスコアの範囲が広がっていることが見て取れます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全般的に、社会的なWEI項目の分布がやや広がっており、個人のWEIスコアよりも個体間の変動が大きいことが示唆されます。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– 社会的なWEIスコアに高い分散が見られることから、社会全体での政策や運用に対する反応が不均一である可能性があります。これにより、特定の企業や組織がこの多様性を考慮に入れる必要があります。
– 高いスコアを示すカテゴリの維持や向上が、全体のパフォーマンスを押し上げる鍵となるでしょう。
この分析は、各WEIタイプがどのように電力カテゴリ内で異なるか、またどのタイプが可能性を持っているかに焦点を当てる助けとなるでしょう。
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構成要素の主成分分析（PCA）を示しています。以下に視覚的特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**
– 明確なトレンドは示されていませんが、プロットは第1主成分軸（X軸）で広範囲にわたり、第2主成分軸（Y軸）では比較的狭い範囲に分散しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左下と右上に特徴的な点群があることから、これらが異なる特徴を持つデータ群である可能性があります。
– 外れ値のように見える点は、他のデータ点と大きく離れた位置にないため、特定されません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 点の位置は主成分1と2のスコアを示し、それぞれのデータポイントがこれらの主成分でどの程度の影響を受けているかを表しています。
– 主成分1が0.77の寄与率を持ち、データの分散に強く寄与していることが示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列データは仮定されていないため、直接の関係性については見えません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 主成分間の相関については特に示されていませんが、第1主成分がデータの特徴を強く持っていることが推測されます。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**
– プロットのパターンは、電力消費の異なるパターンや異常を示唆しているかもしれません。たとえば、特定の時間帯における電力消費のピークや人的活動の変化を示す可能性があります。
– ビジネス上では、これらの構成要素を分析することで、電力の効率的な管理や需給調整へのインサイトが得られるかもしれません。
この分析は、電力供給や消費における特定のパターンを理解するのに役立ちます。電力需要の予測や最適な供給計画の策定といった実務への応用が考えられます。
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。