📊 データ分析（GPT-4.1による）
この分析では、提供されたWEIスコアデータから主要な傾向、異常、パターンを抽出し、これらの背景にある可能性のある要因を考察します。
### 時系列推移
– **総合WEI**: データは全体として、0.625から0.85へと安定した上昇傾向が見られます。特に2025-07-06から07-08にかけて、スコアが大きく上昇している点が注目されます。これは、特定のイベントや政策変更が影響している可能性があります。
– **個人および社会WEI平均**: こちらも全体として上昇していますが、特に2025-07-06から07-08に顕著な増加が見られます。
– **詳細項目**: 経済的余裕や健康状態、心理的ストレスなどの要素はそれぞれ一定の範囲で推移しているものの、自由度や社会基盤などは急激な上昇を示しています。
### 異常値
– 検出された異常値は、総合WEIスコアにおいて7月1日から7月7日にかけていくつか観測されています。特に、2025-07-06の総合WEIスコア0.86は、前後の値と比較して異常に高い。これが急激な上昇の要因となっています。
– 他にも、個人WEI平均や各詳細項目での異常値が確認されており、これはデータの情報収集プロセスでの変動や突然の外的要因の介入が考えられます。
### 季節性・トレンド・残差
– STL分解を用いると、長期トレンドとしての上昇と短期的な季節変動が確認できます。特に季節性は、社会的および個人的なイベントに起因している可能性があります。残差は少なく、トレンドと季節性パターンによって大部分が説明されています。
### 項目間の相関
– 各項目間の相関は強く、特に経済的余裕と社会基盤、持続可能性の間では高い相関が見られます。これは、社会的支援や教育機会が経済的な安定に寄与していることを示している可能性があります。
### データ分布
– 箱ひげ図からは、多くのスコアが0.7から0.8の間に偏っていることがわかります。中央値周辺に多くのデータが集中しているが、上限付近で外れ値が観察されます。
### PCA分析
– 主成分分析により、PC1が全体の79%を説明できることが示されています。これは、特定の因子（例えば、経済的余裕や社会的持続可能性）がこのデータの主要な変動要因であることを示唆しています。
### 結論
今回のデータでは、特に7月初旬に見られる急激な増加が全体のWEIスコアを押し上げています。経済状況の改善や社会的基盤の強化など、外的要因による大きな変動が影響しています。また、この期間のイベントや政策の影響が反映されている可能性も高いです。データの更なる検証と追跡が必要です。
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:
グラフを分析すると、以下のポイントが挙げられます。
1. **トレンド**:
– グラフには評価日が360日間表示されていますが、データは左端（2025年7月ごろ）と右端（2026年7月ごろ）に集中しています。
– これにより、評価期間全体にわたる明確な上昇や下降トレンドは示されていません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青色の点（実績データ）の中に黒い円で囲まれている部分が外れ値を示しています。
– 左端付近に外れ値が集中していることから、グラフの初期段階で何らかの異常な状況が発生していた可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の点は実際の実績を示し、緑の点は前年の比較データです。
– 予測データは異なる回帰モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）によって色分けされていますが、予測のマージンが狭いため大きな差は生じていません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと前年データの間に一定の相関が見られますが、年初の外れ値が全体の勘案を複雑にしている可能性があります。
– 予測と実績の乖離は、特に期間の後半で少なくなっています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 外れ値を除くと、実績データと予測が概ね一致していることから、予測モデルは比較的高い精度を持っているようです。
6. **直感的な印象と影響**:
– グラフを見ると、年初のデータに何らかの不安定要素があったことが伝わってきます。
– これが電力分野における一時的なトラブルや供給不足等を示唆している可能性があるため、今後のデータ収集と分析が重要です。
このグラフは、電力供給における季節変動や予想外の事象の発生可能性について、しっかりとした監視が必要であることを示しています。また、予測モデルの精度をさらに高めるための指標として利用することもできるでしょう。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **横ばい**: 初期（2025年7月1日頃）は、WEIスコアがほぼ一定で横ばいです。
– **急上昇**: その後、2025年の終わりころに急激な上昇が見られます。
– **横ばい**: 2026年に再び少し横ばいになりますが、スコアの安定性が増す兆候もあります。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 目立った外れ値は見られませんが、急激な上昇の変動が見受けられます。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **青色の実績プロット**: 実際のWEIスコア。
– **緑色の前年データ**: 過去のデータとして考えられます。
– **紫色とピンクの線**: 予測の線形回帰とランダムフォレスト回帰を示しており、予測の異なる手法の結果を比較して見ることができます。
– **灰色の範囲**: 予測の不確かさを示していますが、当初狭く最後に広がっています。
### 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のプロットは密接に位置しており、一貫性があることを示唆しています。
– 予測データは実績データの延長にあり、信頼できる予測を示しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績と前年データの間に強い相関があることが推測され、モデルが過去データに基づいてうまく予測していることが示唆されます。
### 6. 直感的な洞察とビジネスへの影響
– **直感的な感覚**: WEIスコアの安定性を確認する上で興味深い状況です。初期の横ばいからの急上昇は未知の要因による可能性があり、特にビジネスの戦略変更や市場動向の変化を疑うことができます。
– **ビジネスへの影響**: 予測が正確であると仮定すると、2026年以降の安定した成長が見込まれ、長期的な戦略計画に寄与するでしょう。また、変動が少ないことから、リスクが低下し投資判断にも有利に働く可能性があります。
このグラフから得られる情報を基に、どのような要因がスコアに影響を与えるかを深掘りし、将来の計画に活かすことが重要です。
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:
グラフを分析すると、以下のような洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 実績値は開始時からすぐに表示され、安定した値を示していますが、その後途切れています。
– 予測値は線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰と異なる手法により未来のポイントがプロットされています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績の間には異常値として認識されている点がありますが、急激な変動は特に見られません。
– 予測の枠から外れるポイントはほとんどありません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い丸は実績値、赤い「×」は予測値を示しています。
– 緑は前年の比較を表し、紫、ピンク、灰色の線は異なる予測手法のモデルを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測が重ならず、比較のために明確に区別されています。
– 過去のデータを基にした予測が適用されているが、協調した動きは観察されません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と前年のデータが比較されているが、直接的な相関はこのグラフからは明確ではありません。
– 予測の範囲内に大部分のデータが収まっています。
6. **直感的な感覚と影響**:
– 人間の直感として、過去のデータが途切れる地点から、予測に大きく依存している状況がうかがえます。
– 電力業界での予測ツールの信頼性が試される場面が出てきます。
– ビジネスにおいて、過去の実績から現在の信頼性を評価し、予測に基づいた計画が進んでいる可能性があります。
これらの要素は、運用中のモデルの正確性と将来の電力需給予測における意思決定に影響を与える可能性があります。
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:
このグラフを分析していきます。
1. **トレンド**:
– 実績値（青色のプロット）は最初の数日間表示されていますが、その後のほとんどの期間でデータがありません。
– 予測結果（ピンク色）は、評価開始からすぐに大きく跳ね上がるトレンドを示しており、その後安定しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績値の期間が短いため、外れ値を特定しにくいですが、最初の数日間にはわずかな変動があります。
– 予測では線形回帰やランダムフォレスト回帰が途中で急激な変動を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色のプロットは実際のデータを示しています。
– ピンク色の線は予測される未来のデータの範囲を示しており、異常値の検出に役立ちます。
– 緑色は前年のデータで、前年と比較するための基準になります。
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、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が示されており、これらを比較して最も信頼性の高い予測方法を特定する必要があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値と予測値の間にギャップがあり、予測の信頼性を評価する必要があります。
– 前年のデータとの比較から、季節性や経年的な変動を考慮することができます。
6. **直感的な洞察およびビジネス・社会への影響**:
– 予測が大きく変動しているため、予測モデルの精度を向上させることが重要です。
– 経済的余裕（WEI）の向上が見込まれているが、モデル間での一貫性を確認する必要があります。
– 電力消費や需要に関連する可能性があるため、エネルギー市場における政策決定や戦略に影響することが考えられます。
この分析では、予測モデルの選択やデータの一貫性に焦点を当てることが重要となります。
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:
### グラフ解析と洞察
1. **トレンド**
– 全体として、データの多くは2025年7月から8月に集中しており、その後2026年6月からのデータが表示されています。期間が空いていることから大きなトレンドの変化を読み取りにくいですが、急激にデータが減少している期間があります。
– 前半部分は横ばい、後半部分にはデータが増える傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年7月から8月のデータにおいて、異常値が確認できます（黒い丸で示されています）。
– 予測データ（特にランダムフォレスト回帰によるもの）が他の予測モデルと異なる動きを示している部分もあります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績データ（青）が初めに集中していますが、その後の予測データ（赤い×）が異なる時間帯に試みられています。
– 前年データ（緑色の点）が提供されており、新年度のデータと比較が可能です。
– 予測の信頼区間（灰色のエリア）は一定幅を保っています。
4. **複数の時系列データの関係**
– 予測モデル間で特定の傾向に一致しない場合がありますが、大部分のモデルは似たパターンを示しています。このことは、少なくともある程度の信頼性があると解釈されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データの分布は均一ではなく、特定の日付に集中しているため、シーズナリティや周期性は確認しにくいです。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間が直感的に見ると、時系列に渡る健康状態のモニタリングが、特定の時期に集中的に行われたように見えます。
– ビジネスや社会への影響としては、電力消費パターンへの影響を受ける健康状態のモニタリングが考えられ、これがエネルギー管理や健康分析の改善につながる可能性があります。
このグラフから、短期間に集中したデータ収集と分析が行われたことが見て取れます。予測モデル間の相違点を理解することで、さらに精緻な予測と分析が可能となるでしょう。
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:
以下は、このグラフから得られる洞察です。
1. **トレンド**
– 期間の初期においていくつかの急激な変動が見られますが、それ以降の実績データは示されていないため、全体的なトレンドは判断しにくい状況です。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフの初期に異常値が認識されています。これらは特定の原因によって一時的にストレスが増加した可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績データ（青い点）は初期に集中し、その後は表示されていない。
– 予測データ（赤い×）と異常値（黒い○）は、実績データの周辺に密集している。
– 線形回帰や決定木、ランダムフォレスト回帰（ピンクの線）は、異なる予測手法を用いて将来のWEIスコアを示している。
– 予測不確かさ範囲（灰色のエリア）は、予測精度の範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係**
– 異常値と実績データが重なっており、予測手法の異なる結果が見られるため、どの手法が最も正確であるかを検討する必要があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期のデータに対して、予測手法による推測の範囲が広く、不確定性が高いことが示唆されています。
6. **直感的な感想と影響**
– 初期にストレスレベルが高かった可能性があり、その後はデータが不足している。
– 予測手法の結果が異なるため、長期的なストレス管理のための対策が必要。
– 電力業界における心理的ストレスの監視が求められ、従業員の生産性や幸福度に影響を与える可能性があるため、継続的なデータ収集と分析が重要です。
グラフからは、特に初期の異常値に注意を払いつつ、今後のデータ収集と予測モデルの精度向上が求められることが分かります。ビジネスにおいては、ストレス管理が重要な要素となるでしょう。
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:
## 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– グラフには明確な長期トレンドが描かれておらず、個々のスコアが散発しています。実績と予測が異なる期間で表示されており、全体として横ばいの状態を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値が黒い円で示されており、特定の日付に集中しています。これらの外れ値は、通常のスコアと比べて異常な値であることを示しています。
3. **各プロットや要素**
– 青色のプロットは実績を示し、緑色のプロットは前年のデータです。これらは、異なる時期のスコアを比較するのに役立ちます。
– 予測結果は線（直線回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）として描かれ、異なる予測手法の結果を可視化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値と前年のデータは、時間の経過に伴う比較を可能にしているが、予測はばらつきがあるため、これらの関係は明確ではありません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測が近似している期間と乖離している期間があり、特に外れ値の日には大きな差異が見られます。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– スコアの分布や外れ値の存在は、電力業界における自由度と自治が不安定である可能性を示唆しています。
– 外れ値や予測のばらつきは、計画や予測においてリスクを伴うことを示しており、ビジネス戦略を再評価する必要があるかもしれません。
– 社会的な視点では、これらの統計が電力消費者の自律性や選択の自由に影響を与える可能性を示唆しています。
全体として、グラフは電力量の自由度と自治を評価するためのデータとして、改善の余地やさらなる分析の必要性があることを示しています。
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:
以下にグラフの分析結果を述べます。
1. **トレンド**:
– グラフの主要なトレンドとして、予測（ランダムフォレスト回帰）がWEIスコアの一貫した上昇を示しており、特に開始日付から少し経ったタイミングから急に1.0付近まで上昇しています。
– その反面、実績データは比較的安定した値を持っていますが、多少の上下動は見受けられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データと予測データに大きな乖離が見られる時点があります。この乖離が外れ値と考えられますが、数としては限られています。
3. **各プロットや要素**:
– 実績データは青の点、予測データは赤の×で示されています。
– 特定の時点での異常値は黒の円で表示されています。
– 緑の点は前年のデータを指し、ランダムフォレスト回帰の結果は紫の線で示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– ランダムフォレストによる予測は大きく上昇を示しており、実績データと較べて異なるパターンを示しています。
– 異なる予測手法（線形回帰、決定木回帰）もありますが、具体的な変動は図上に表れていないようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データの間には相関性が乏しく、予測は楽観的な傾向があります。
6. **直感的な印象と社会・ビジネスへの影響**:
– ランダムフォレスト回帰の予測は非常に高く、電力の公平性・公正さが急激に改善する未来を示唆していますが、実測とのかい離は懸念材料です。
– 電力分野においては、このような違いが設定やデータの検証に関する疑問を生じさせ、実際の改善策と整合しない場合が考えられます。
このグラフは、電力の公平性を評価する上で、予測と実際のデータの間にある乖離を慎重に検討する必要があることを示していると言えるでしょう。
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:
以下は提供されたグラフに基づく分析です。
1. **トレンド**:
– 初期のデータポイントは非常に密集しており、スコアは高い（0.8から1.0付近）。
– その後のデータはほぼ横ばいで、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）も上部で横ばいの傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最初の期間に異常値が2つ記録されている（0.9以上）。
– 前半と後半でデータに大きなギャップがあり、急激な変動が見られますが、時間の幅があるため、詳細な変動についてはグラフだけでは判断が難しいです。
3. **各プロットや要素**:
– 実績（青）は、初期に集中しており、高いスコアを維持しています。
– 異常値は黒の円で明確に示されています。
– 予測の不確かさ範囲（灰色）は初期には狭いですが、後半にかけて情報がなく、見えません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測と実績が時間によって密接に関連しており、予測が実績を高い精度でサポートしています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 異常値を除き、実績と予測の間には強い正の相関があると考えられます。
6. **直感的感覚およびビジネス・社会への影響**:
– スコアが高い水準で推移しているため、一貫して持続可能性と自治性が高いことを示しています。
– 異常値が初期にのみ存在するため、改善の余地があるかもしれませんが、一般的には良好なパフォーマンスを示していると受け取れます。
– ビジネスにおいては、初期の高性能が維持されているため、安定した運用と適応力が期待できるでしょう。社会的にも安心感をもたらす可能性があります。
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:
グラフの分析から得られる洞察は以下のとおりです。
1. トレンド:
– 左側にプロットされたデータ（実績）は0.6から1.0近くまで上昇しており、その後、特定の期間ではデータのプロットが無くなり、右側に移動して安定しています。
– 右側の緑色のデータ（前年）もほぼ安定しています。
2. 外れ値や急激な変動:
– 黒い丸で示された外れ値は、左側に多く見られ、これは予測値から逸脱したデータポイントを表しています。
3. 各プロットや要素が示す意味:
– 青い点は実績データを示し、紫やピンクの線は様々な予測モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）を示しています。
– グレーの線は予測の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:
– 実績と各予測モデルとの間には若干の違いがあるものの、予測区間内に収まっている様子が見受けられます。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 実績データは一部で上昇しているものの、時間とともに安定しており、予測モデルもこれを支持しています。
6. 直感的な印象およびビジネスや社会への影響:
– 初期の不安定さは予測の難しさを示唆しており、特に社会基盤や教育機会の分野において一定の注意が必要です。
– 長期的には安定したスコアが維持されており、これは持続可能性や信頼性の側面でプラスに働く可能性があります。
– 外れ値の存在は予測精度向上のためのさらなる分析の必要性を示しています。
全体として、このグラフからは初期の不安定さの後に安定した傾向を示していることがうかがえ、社会インフラや教育における継続的な改善や安定を示唆しています。
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:
このグラフについて、以下の分析が考えられます。
1. **トレンド**:
– 最初のほうには多くの実績データ（青いプロット）が集まっており、0.6から1.0の範囲で安定したスコアを示しています。
– 期間の後半では予測データ（緑色のプロット）が表示され、これもスコアは比較的安定していますが、若干の変動が観察されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのデータ点が異常値として黒い円でマークされています。これらはパフォーマンスの変動を示しており、特異な出来事や評価の変化があったことを示す可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績データと予測データが色分けされています。紫の線で示された予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、異なる予測解釈を示しています。
– 円のサイズや密度には大きな変動はなく、予測データも全体として一貫性があります。
4. **時系列データの関係性**:
– 最初と最後のデータが時間的に大きく分断されていますが、全体的なスコアの傾向は一貫し、多様性と自由の保障に焦点を当てた安定した結果を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データ同士や予測同士に強い相関関係は特に見られませんが、異常値が注目されています。
6. **直感的洞察とビジネス/社会への影響**:
– 社会的な持続可能性の観点から、評価が比較的一貫して高いことは、電力カテゴリにおける政策や取り組みが成功していることを示唆します。
– 異常値の存在は潜在的なリスクや改善可能性を示唆し、これらを継続的に監視し、対応することがさらなる安定に寄与します。
このグラフの分析は、電力分野における社会的影響の評価において、どのようにデータが安定性と変動を示しているかを理解する手助けになるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– ヒートマップは時間帯（7時から23時）と日付（7月1日から7月8日）に基づいており、色の濃淡で総合WEIスコアを示しています。
– 時間帯によって色が変化しており、特に特定の時間帯での色の変化が目立ちます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 16時と19時において、7月6日に対して急激な色の変化が見られます。特に16時から7月6日にかけて明るい黄色が現れ、値の急激な増加を示しています。
– 23時にも同様の傾向が見られ、他の時間帯と比べて急に明るくなるので注視すべきです。
3. **プロットの意味**
– 色のグラデーションはスコアの強度を示し、青から緑、黄色への変化はスコアの上昇を表しています。
– 明るい緑から黄に変わる部分は特に高いスコアであることを意味します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– グラフ内では各時間帯での変動が観察され、特定の時間に集中した高いスコアのピークがあり、その時間帯が他の時間に比べて影響力が大きいとの関係性が示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特定の日付と時間帯における高いスコアは、使用状況や需要と連動している可能性があります。特に労働時間終了後にあたる16時と夜間の活動が増える19時から23時にかけてスコアが上昇する傾向があります。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響**
– このヒートマップは、電力消費のピーク時間を視覚化しており、需給バランスの管理やエネルギー効率の向上に繋がる可能性があります。
– 特徴的な時間帯のスコアの急激な変動は、突発的な需要や供給の変化を反映している可能性があるため、エネルギー供給側はこれを基に対応策を検討する必要があります。
– 社会的には、電力供給の安定性や持続可能なエネルギー利用に関する施策の必要性を考慮するきっかけを提供します。
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:
このヒートマップを分析すると、以下のような特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 色の変化から見ると、時間帯ごとに異なるパターンが見られます。特に、ヒートマップは時間帯別にスコアを視覚化しており、特定の時間において値が一貫して高くなる傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 日付2025-07-06。特に黄色が示す時間帯は他よりもWEIスコアが高く、異彩を放っています。この値は何らかの要因による急激な上昇を示しているかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色は個人のWEI平均スコアを示しており、濃い紫から黄色に向かってスコアが高くなります。スコアはおそらくパフォーマンスや効率性を示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各時間帯にわたるスコアの分布が異なるため、日付や時間帯に関連するイベントがある可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯、例えば8時、16時、19時ではスコアに変化が見られますが、15時は全体的に低めです。これにより、時間帯による活動の違いが示唆されます。
6. **人間が直感的に感じることと影響**:
– 時間帯ごとのスコアのばらつきから、日中の活動パターンが異なることが直感的に理解されるでしょう。ビジネスや社会において、ピーク時の効率向上やリソースの最適配置のヒントになるかもしれません。特に高スコアの時間帯にリソースを集中させる戦略が考えられます。
この分析から、時間帯に関連したエネルギー消費や効率の最適化戦略を考えるうえで有用な情報が得られます。
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」というカテゴリで社会WEI（おそらく「社会ウェルビーイング指標」の略）の平均スコアを、時間帯ごとに示しています。グラフの詳細な分析を以下に示します。
1. **トレンド**
– 時間帯（7時、8時、15時、16時など）ごとにカラーバリエーションが見られ、特定の時間帯で値が変動しているようです。全体的には日ごとにわずかな変化があるものの、大きな周期的変動はあまり見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 15時から19時にかけて、特に7月5日以降、WEIスコアが急激に高まり（緑から黄色）、これはエネルギー需要の急増を示唆するかもしれません。
3. **各プロットや要素**
– 色の変化はスコアの高さを示し、紫に近いほど低く、黄に近いほど高い値を示します。特に15時以降に黄色に変わることが多く、この時間帯がエネルギー消費のピークを示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる時間帯の間のカラーパターンは、エネルギー消費が特定の時間帯に集中していることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 1日の始まりよりも終わりに近い時間帯にスコアが高まる傾向があり、多くの人がエネルギーをより強く依存していることを示している可能性があります。
6. **社会への影響や洞察**
– エネルギー消費のピーク時間が存在することを示しています。これにより、需要予測やエネルギー管理が重要になるかもしれません。特に夕方の時間帯の需要増加は、電力供給のストレスやコストの増加をもたらす可能性があります。
このヒートマップは、エネルギー需要のピークが特定の時間帯に集中していることを見つけ出し、それに基づいて経済的および持続可能なエネルギー戦略を策定するための貴重なインサイトを提供します。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**:
– ヒートマップ自体が長期間のトレンドを示しているわけではありませんが、相関の強さを色で表現しています。特に、相関の強い（赤色）組み合わせが目立ちます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップでは外れ値を直接示すことは難しいですが、低い相関を示す青色のセルは、他の項目と比較して異なる動きをしている可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– **色**:
– 色の濃淡が相関の強さを示します。赤色は高い相関、青色は低い相関を示しています。
– **密度**:
– 密度はありませんが、全体のバランスを確認することで、どの組み合わせが特に関連性が強いかを判断できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 個人のWEI平均と社会のWEI平均、または総合WEIと個別の項目間で非常に高い相関（0.96以上）を示しています。これらの指標は非常に密接に関連して動いていることが示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 個人と社会の項目間で概ね強い相関が見られるが、個人の健康状態と他の項目との相関は比較的低い（0.51～0.62）。このことは、健康状態が他の社会的または経済的指標から独立している可能性を示唆します。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 高い相関を持つ項目同士は、政策や戦略の一貫性を示唆します。たとえば、経済的余裕と心理的ストレスが高い相関を持つ場合、経済的支援が心理的健康に直接寄与する可能性があります。
– 健康状態が他の指標と比較して独立していることは、健康に特化した政策が必要であることを示唆しています。
全体として、このヒートマップは個人と社会の様々な項目がどの程度関連しているかを視覚的に理解するのに役立ち、これに基づいて政策決定や戦略を検討する際の参考になるでしょう。
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**
– 各WEIタイプのスコアは大きなトレンドや周期性は示していません。スコアは比較的一定の範囲内に収まっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「個人WEI（心理的ストレス）」と「社会WEI（持続可能性と自治生）」には外れ値があります。これらの要因は特定の状況や出来事により変動した可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 各箱ひげ図は、スコアの中央値や四分位範囲を示しています。たとえば、「社会WEI（社会整備・教育機会）」は比較的低いスコア範囲を持ち、中央値が低いです。
– 色の違いは各WEIタイプの違いを視覚的に識別しやすくしています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なるWEIタイプ間での直接的な時系列関係は示されていませんが、各カテゴリーのスコアの分布は、全体的なパフォーマンスや強調するべき領域を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 分布の広がりや中央値を見ると、例えば「個人WEI（経済状態）」と「社会WEI（共生、多様性、自由の尊重）」は比較的似た分布パターンを持っています。
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**
– ビジネスや政策の改善が必要な領域を特定するのに役立ちます。例えば、「個人WEI（心理的ストレス）」の外れ値は、企業や政策担当者にストレス軽減施策を検討する重要性を示唆します。
– 堅調なスコアを持つ領域は、維持・強化すべき強みとして認識されるでしょう。
このグラフは、様々なWEIスコアの比較を通じて、電力業界のパフォーマンスや社会的影響を評価するための有用な視点を提供しています。
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）のグラフに基づき、以下の洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– トレンドというよりも、データの配置を見ると、第1主成分での広がりが大きいことが分かります。データは第1主成分に沿って-0.4から0.3あたりまで分布しており、第2主成分には0.1程度までの広がりがあります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左下（-0.4, -0.1付近）に明確な外れ値が1つ存在します。この点は他のデータポイントから離れています。
– 右上（約0.2, 0.1付近）にも数点が近接して配置されていますが、これらは外れ値とまでは言えないが、特徴的なクラスタリングを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 点の分布は電力関連データのばらつきと中心（主成分）方向を示しています。
– 第1主成分の寄与率が0.79であるため、この軸はデータの変動のほとんどをキャプチャしていると考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 明示的な時系列データの区別はありませんが、PCAにより関連性が観察されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分は最も重要な変動要因を持っており、第2主成分はより微細な差異を説明しているようです。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 主成分分析による可視化から、データの多様性が確認され、電力需要や供給における特定のトレンドや異常を特定するための基礎を提供しています。
– 外れ値は特異なイベントや異常事態（例えば、需要の急増や供給過剰）を示唆している可能性があり、これらの原因を調査することで予測や計画の精度が向上する可能性があります。
このグラフは、電力関係のデータセットにおける主要なパターンと異常を明らかにするのに役立ちます。特筆すべき点を特定し、戦略的な意思決定の助けとすることができます。
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。
