📊 データ分析（GPT-4.1による）
このデータセットに基づく分析を以下に示します。
### 傾向と時系列推移
– **総合WEIの傾向**: 全体的には数日は高まりを見せた後、安定している期間が多いが、特に2025年7月6日から7日にかけての値が大幅に増加し、ピークに達しています（0.86以上）。この増加には、他のサブカテゴリ項目が寄与している可能性があります。
– **個人WEI平均と社会WEI平均**: 7月1日から3日にかけて個人WEIのスコアは増加し、社会WEIスコアも7月2日から顕著な上昇があります。その後、7月6日から7日の間に大幅に上昇し、安定した高いレベルを維持しています。
### 異常値
– 提供されたデータに、多くの異常値として挙げられる評価日があり、中には顕著な変動が見られます。
– **2025-07-06**の高いスコア（0.86以上）は特に目立ち、様々な社会的要因がこの異常に関連していると考えられます。社会的公平性や持続可能性の項目で高いスコアが見られることが影響している可能性があります。
– 逆に、7月1日のいくつかの低いスコアは、開始時の不安定さや外的要因の影響（例えば、新たな政策導入や社会的出来事）を示している可能性があります。
### 季節性・トレンド・残差
– **STL分解によるトレンド分析**: 一般的なトレンドでは、データが進行するにつれて増加の傾向があります。この増加は主に個人と社会的要因が強化されていることと一致します。
– 季節的なパターンは一貫しないが、残差にはいくつかの外れた観察があり、この不規則性は一部の異常値と一致しています。
### 項目間の相関
– **相関ヒートマップ**からは、社会WEI関連の項目間には強い相関が見られます。特に、持続可能性と自治性、公平性・公正さといった項目は、他の社会項目とも高い相関があります。
– **個人経済的余裕**は、社会的な要因にわずかに依存している可能性があり、個人の主観的幸福感は、特に社会的インフラがしっかりしているときに高まることを示しています。
### データ分布と外れ値
– 箱ひげ図からもわかるように、個人WEIと社会WEIスコアは一般に0.7から0.9の間で安定していますが、全体としてはスコアのばらつきが見られます。
– 外れ値は異常値として判断されていましたが、高いスコアは社会要因によって駆動された可能性が高いです。
### 主成分分析（PCA）
– **PC1 (80%)** は、データの大部分の変動を説明しています。これは総合的な社会的および個人的な成熟度を表し、全体のスコアはこの変動性に強く影響されています。
– **PC2 (7%)** は副次的な構成要素であり、個別の要因や一時的な変動を反映し、長期的な影響は少ないと考えられます。
### 結論
このデータセットは、個人の幸福指標と社会的要因との複雑な相互作用を反映しており、一部の顕著な変動は社会的状況や政策介入によって引き起こされうることを示唆しています。特に、社会的公平性や持続可能性が直接影響を与えたと考えられ、持続可能性の向上がWEIスコアの上昇に寄与して
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– グラフの左側（過去）では実績データ（青色）が示されており、WEIスコアは横ばいで安定しています。予測データは表示されていませんが、実績に基づく予測も考慮されているようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データにおいては異常値（黒色の円）がいくつか見られます。これらは特異なイベントや異常値として注意が必要です。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実績データ、緑のプロットは前年比データを示しています。これにより、過去との比較分析が容易です。
– 紫、赤、灰色のラインはそれぞれ予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）であり、将来の動向を予測するための異なる手法を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと前年比データは、同じようなレンジにあり、似たような動向を示しています。これにより、前年と同様の動きであるという安心感が得られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と前年比のデータは高い相関を持っているように見えます。今後、予測値がどれだけ精度高く実績値に近づくかがポイントです。
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**
– 実績データが安定していることから、電力消費に大きな変動はなく、安定した供給が行われていると考えられます。
– 異常値が存在することは、特定の期間に異常な需要または供給があった可能性があるため、これに対する対策が必要です。
– 様々な予測モデルの存在は、リスク管理のための多様なアプローチを提供し、より堅実な計画が立てられることを示唆しています。
### 総合評価
このグラフからは、電力供給が過去1年にわたって比較的安定していたことがわかります。今後もこの安定性を維持するために、異常値の原因分析と対応策が重要です。また、予測モデルの結果をもとに計画を立てることで、より信頼性の高い電力供給が期待できます。
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
1. **トレンド**
– グラフは、360日間のWEIスコアの変動を示しています。
– 初期に実績データが集中的にプロットされていますが、その後少し開いています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期にいくつかの外れ値（異常値）が存在します。これらは通常の範囲外に位置しており、注意が必要です。
3. **各プロットや要素**
– **実績（実績AI）**は青い点で表示されています。
– **予測（予測AI）**は赤い×で示されていますが、グラフ上に目立つプロットはありません。
– **異常値**は黒い円で示され、実績のデータ点と重なっています。
– **前年（比較AI）**のデータは緑の点で示されており、特定の期間に集中しています。
– **予測の不確かさ**（灰色の範囲）は初期の実績データに関連して表示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと前年データが比較できますが、時間的に重なるものではなく、予測値が入っているタイミングでの比較は乏しいです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 明確な周期性や持続的なトレンドがないため、データ間に強い相関が見られません。
– 異常値の存在から、一部の実績データは変動しやすい可能性があります。
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**
– 異常値や早期のデータ変動は、設定された基準や環境の変化を示している可能性があります。予測が精緻でない場合、対策の必要性を認識する可能性があります。
– 電力のWEIスコアの変動が環境戦略やエネルギー効率化に対する影響を及ぼす可能性があるため、こうしたデータに基づく改善策の立案が考えられます。
全体として、このグラフはデータ変動の特性や異常についての洞察を提供しており、それに基づく判断が求められます。
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:
以下はこのグラフの分析結果です。
1. **トレンド**
– グラフの中央から始まり、最近のデータが右端に集中しています。初期の実績データ（青）は高めに位置しており、最近の前年データ（薄緑）がそれに続きます。
– 緩やかな上昇トレンドが推測されるが、初期と後期で明確に異なる点が目立ちます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータに異常値（黒い円）が集中しており、これらのポイントは特定の異常事象や予想外の要因を示している可能性があります。
3. **プロットや要素の意味**
– **青色の円**：実績値を示します。
– **黒い円**：異常値を示しています。
– **緑色の点**：前年のデータで、近年のデータと比較した際の変動を示している。
– 各予測方法（灰色、紫色、ピンク色）の間に幾分かの予測の差異が見られますが、全体的な傾向は一致しています。
4. **時系列データの関係性**
– 実績と前年データの間に強い相関が見られますが、予測値はその間で比較的近い範囲に収まっているものの、手法によって若干の違いが見受けられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期データと最近のデータの分布が明確に異なっており、これは時間の経過による変化や季節性を示唆しています。
– 教科書的な予測範囲内に予測値が収まっており、大きなモデル誤差はないようです。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと**
– 初期と現在で分布が異なるため、何らかの外的・内的要因によって状況が変化していることが直感的に理解できるでしょう。
– 異常値が初期に集中しているため、システムや外部環境の改善が行われた可能性があります。
– ビジネスや社会においては、これらの変化を捉えて適応することが重要であり、新しい戦略や計画を立案する基礎データとして活用できます。
全体的に、電力カテゴリのWEIスコアは、時間の経過と共に改善傾向を示しており、これに基づいてさらなる対策が必要かどうかを検討することが望ましいです。
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:
以下はグラフの分析による洞察です：
1. **トレンド**:
– 初期のデータは7月から10月に集中しており、実績（青色）が一定の範囲に留まっています。
– その後、急激にデータが途切れ、前年度（緑色）と予測値（赤色の×印）が主に示されていますが、これらは2026年に集中しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期データにはいくつかの異常値（黒い輪）が見られますが、全体として大きな変動は観測されません。
– グラフ全体を通して、明確な急激な変動はありません。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青色の実績は観測された信頼性のあるデータを示しています。
– 異常値（黒い輪）は観察したデータポイントの中で他と異なるものとして注目されています。
– 前年度のデータ（緑色）は、将来の比較に役立つ過去の基準を示しています。
– 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）は異なる色で示され、将来の経済的余裕（WEIスコア）の予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測の間には時間ギャップがあります。2025年から2026年にかけてデータが飛んでおり、過去のデータを基にした予測の正確性に注目することが重要です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測のスコアには直接的な相関関係は見られませんが、前年度のデータと予測の配置が近く、歴史的なデータとの関係が推測されます。
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**:
– データの空白や変動は、電力会社の個々の経済的余裕の査定に関して不確実性を暗示しており、特に将来の予測に信頼性を求めることが困難な状況を示します。
– 経済的余裕（WEI）が一定の範囲で推移していることから、大きな経済的変動がなければ安定が続く可能性がありますが、新たなデータが入る度に状況を再評価する必要があります。
– ビジネスや社会に対しては、エネルギー価格の変動や補助金政策等、他の要素も重要な影響を与える可能性があるため、常に最新の情報を反映する柔軟な戦略計画が求められます。
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:
以下の視覚的特徴と洞察について分析します。
1. **トレンド:**
– グラフの左側にあるデータポイントにはわずかな上昇と横ばいのトレンドが見られます。特に決定木回帰とランダムフォレスト回帰の予測線が実績のデータと並行していますが、線型回帰の予測はやや変動しています。
– グラフの右側には、前年度のデータとして表示された点が横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 初期のデータ点に一つの異常値（大きな黒い輪）があり、それが他の点から隔たっていることがわかります。これがデータにどのように影響するかを考慮する必要があります。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 青い点は実績、赤い×は予測値を表しており、予測は様々な回帰モデルで比較されています。
– 濃淡の異なる緑の点は前年のデータを示し、過去との比較が可能です。
– むらさき色とピンク色の線が予測（決定木回帰と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:**
– 実績データと予測データの分布が近似していますが、適合度やモデルの選択に慎重になる必要があります。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 異常値を除けば、実績データと予測データは概ね高い相関を示しており、予測モデルがデータトレンドをある程度捉えていることがわかります。
6. **直感的に感じることや社会への影響:**
– 予測モデルが実績データをよく捉えているため、今後の健康状態の管理や改善に役立つ可能性が示唆されます。
– ビジネスにおいては、異常値の原因を追及し対策を立てることで、より正確な健康状態の評価や電力効率の改善にもつながるかもしれません。
グラフから得られる情報を活用することで、より良い健康管理とそれに基づく効果的な戦略策定が期待されます。
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:
以下の点についてグラフを分析します。
1. **トレンド**：
– 実績の青い点と予測データがあるが、360日間全体にわたる長期的なトレンドは示されていない。実績が集中している。
– 線形回帰やランダムフォレスト回帰の予測線が見られ、それぞれ異なる傾向を示している。
2. **外れ値や急激な変動**：
– 一部のデータポイントが異常値として黒い丸で強調されている。
3. **各プロットや要素の意味**：
– 青い点は実測値を示しており、緑の点は前年のデータ。
– 紫やピンクの線はそれぞれ異なる予測モデル（決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の予測結果を示している。
– 灰色の帯は予測の不確かさの範囲を示している。
4. **複数の時系列データの関係性**：
– 実データと予測との比較が示されており、予測モデルが実際のデータをどの程度再現しているかを確認することができる。
5. **相関関係や分布の特徴**：
– 各モデルの予測と実績値の違いを通じて、どのモデルがより正確な予測を提供するかを検討することができる。
– 初期段階での実績データの分布が限られており、全体的なパターンは不明瞭。
6. **直感的およびビジネス・社会への影響**：
– このグラフは、電力消費に関連する心理的ストレスレベルの変動や予測を、異なるモデルを使って分析するための基礎として役立つ。
– 異常値が示す要因（例：異常気象や社会的ストレスイベント）を理解することで、より適切なリスク管理や戦略計画を立てることが可能になるかもしれない。
なお、このグラフからは、予測と実績間の精度検証が重要であることが分かります。予測モデルの選定や改善は、今後の電力カテゴリにおける心理的ストレス管理において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:
このグラフには個人のWEI（自由度と自治）スコアの時系列データが示されており、以下のポイントに注目しています。
1. **トレンド**:
– 初期のデータは2025年7月初めに集中しており、その範囲でいくつかのデータポイントが密集しています。
– 実績データは約0.8のスコアを維持していますが、予測はやや異なります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ内に異常値として示されている地点が複数あります。これらは通常の範囲から外れたスコアを示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 実績は青色で、予測の平均からの乖離範囲は灰色で示されています。
– 各予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は異なる色で示され、それぞれが未来の予測をしています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測手法ごとの予測値は部分的に重なっており、相互に類似の傾向を示していますが、多少のばらつきがあります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と比較した予測値は、時間が経つにつれてスコアが多少変動し、その範囲内での変動が多くなります。
6. **直感的な感覚とビジネス、社会への影響**:
– この分析から、当初のデータのばらつきが予測には影響を与えていることを示しており、将来的にスコアが改善または悪化する予兆を捉えることが可能です。
– ビジネスや社会において、このようなデータは今後の政策や戦略決定に役立つ可能性があります。それぞれの予測手法で異なる仮定が使われているため、複数の視点からの検討が必要です。
このグラフによる直感的かつ分析的な洞察により、将来的な戦略や施策への貴重なインプットを得られるでしょう。
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WEI（公平性・公正さ）のスコアを時系列で表現しています。以下に、グラフの視覚的特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 初期の「実績（実績AI）」は、比較的高いスコア（0.6から1.0の間）で横ばい、もしくはわずかに変動しています。
– 後半の「昨年（比較AI）」のデータは0.5以上で安定しており、大きな変動は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期部分で「異常値」のマークがいくつか見られるが、それ以外では急激な変動は少ないです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 「実績（実績AI）」と「昨年（比較AI）」は、それぞれの年度のWEIスコアを示しています。
– ネオンカラー（紫やピンク）の線は、「予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）」を示しており、予測の異なるモデルによる比較が見られます。
– グレーの範囲は「予測の不確かさ範囲」を示していて、ここに多くの実績点が収まっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 「実績」と「昨年」のデータは、過去と現在の公正性スコアが大きく変わっていないことを示します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体的に、実績と予測が目視で比較的一致しており、予測の不確かさ範囲内に収まっている印象です。
6. **直感的に感じることや社会への影響**:
– WEIスコアが高いことは、電力分野において公平性・公正さが維持されていることを示しています。しかし、期間の比較で大きな改善が見られないため、さらなる取組みが必要と考えられます。
– ビジネス的にも、今後の公正性の維持や改善を図るためのデータドリブンなアプローチが、持続可能な発展に貢献するでしょう。
このグラフの分析をさらに深めるためには、予測モデルの精度や、異常値の原因を特定する追加の分析が役立つでしょう。
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:
このグラフは、電力カテゴリにおける社会WEI（持続可能性と自治性）のスコアを示しています。次の点について分析を行います。
1. **トレンド**:
– 初期段階（左側）ではスコアが高く、時系列に沿ってスコアがやや減少している様子が見られます。
– 時間が経過するにつれて、新たなデータ（緑色）が右側に現れており、スコアは0.8から1.0の間にさらに収束しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒の円で示される外れ値は、スコアが通常の範囲から外れたデータポイントを示しています。初期の段階に存在し、その後は見られないため、一時的な異常だった可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は「実績」を、赤い「×」は「予測」を示しています。
– 異常値は黒い円で囲まれて強調表示されています。
– グラフ中央の線は様々な予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）を表しており、それぞれ異なる方法で将来のトレンドを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測がどの程度一致しているかを確認することができ、全体的に実績値が予測モデル内に収まっていることが視覚化されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績AIと予測の相関は高く、予測に対する実績の一貫性が強調されています。
– 予測範囲の中でデータが密集しているため、予測の信頼性が高いことが推測されます。
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**:
– 持続可能性と自治性のスコアが高いことは、電力の使用が効率的かつ持続可能であることを示唆しており、ビジネスにとっては競争力を高める要素となります。
– 将来的なスコアの予測が安定しているため、政策の立案や投資の判断に役立つ洞察を提供します。
全体として、このグラフは電力の持続可能性と自治性に関するポジティブな傾向を示しており、未来に向けた一貫した計画が実行されていることを示唆しています。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– 初期（2025年）：スコアが0.6から0.8と変動しています。
– 中期（2025年後半）：上昇し1.0に近づく傾向があります。
– 後期（2026年）：データは主に0.6から1.0の間で変動しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 初期にいくつかのスコアが外れ値として特定されています（黒い縁の青丸）。
### 3. プロットや要素の意味
– 青い点：実績データ
– 緑の点：前年の比較データ
– 各回帰線（紫、ピンクなど）は異なる予測方法を示しており、予測のばらつきを示唆しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 予測値は過去の実績値と比較していますが、2026年の予測に対し範囲が広いことから、予測の不確実性が示唆されています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– スコアは0.6から1.0間で分布しており、期間を通じて全体的に向上する傾向があります。
### 6. 直感的な洞察と社会的影響
– 電力インフラの社会への影響を測る指数が研究され、全般的にスコアが上昇していることから、電力部門の改善が行われていることが示唆されます。
– 業界の効率性が向上し、教育機会も拡充されている可能性があります。この改善は、長期的には社会全体の生活向上に寄与するでしょう。
このグラフから多様な洞察を得ることで、電力インフラ関連の社会基盤の強化に有効な施策を検討できるでしょう。予測精度の向上も、今後の発展の鍵となります。
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:
以下の点に注目して、グラフの分析結果と洞察を提供します。
1. **トレンド**
– 過去のデータ（青色の実績プロット）は高いスコアで始まり、時間が経つにつれてやや低下し、0.6前後で安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の段階にいくつかの青い実績プロットの間に黒い円で示された外れ値が存在しています。これは統計的に異常と認識される出来事があったことを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色は実績データを示し、緑色が前年の実績を示しています。
– 紫色の線が未来の予測値を示し、幾つかのモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が使用されています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績AIと前年のデータ、そして予測値との間に顕著な関連性が見られます。特に、グラフの後半では、予測値が前年のデータと一致し、過去のトレンドと調和的です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– スコアは一般的に高く維持されていますが、実績データが異常に高い値を示したプロットがあります。
– 予測は比較的一貫しており、前年のトレンドを参考にしているように見受けられます。
6. **人間が直感的に感じること、および影響**
– 分布が高い位置にあるため、全体として高い「社会WEI」スコアが評価されていることが伺えます。
– ビジネスや社会において、これが維持されることで共生、多様性、自由の保障がうまく機能していると安定感を感じ取ることができるでしょう。
– 初期に見られる外れ値の原因を分析することは、改善の手がかりとなる可能性があります。
全体として、電力カテゴリーにおける社会WEIスコアは効率的であり、今後の予測も安定しています。これにより、長期的な戦略の立案や政策決定において安心感を提供するデータセットで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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 時間帯ごとに色の変化が見られ、色が青から緑、そして黄緑に変化しています。このことから、一部の時間帯で電力使用の増減があることを示唆します。また、特定の時間帯で一貫して高い数値（緑系の色）が見られるため、これらの時間帯に消費が集中している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 時間帯によって色が急激に変化する部分があります。特に、7月6日に黄色が見られ、他の日や時間帯との顕著な違いがあります。これは突発的な需要の急増か、何らかのイベントが発生したことを示す可能性があります。
3. **色の意味**
– カラーバーを見ると、色は0.675から0.850の範囲を示しています。数値が高いほど電力使用の総合WEIスコアが高いことを示唆し、より多くの青や緑の時間帯は高い電力需要を反映しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時間帯ごとに色の分布が異なり、特定の時間帯に需要が高まっていることが直感的にわかります。例えば、8時と19時以降には比較的高いスコアが見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特定の時間帯に需要が集中しており、その分布は比較的一貫しているように見えます。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響**
– 多くの活動が8時や19時以降に集中している可能性があり、これは企業にとってはピーク時の電力需要管理のための重要なデータとなります。このパターンは、例えば通勤時間前後の電力需要の変化や、特定の産業活動の影響を反映している可能性があります。
– 突発的に高いスコアが見られる時間には対策を講じることで、効率的な電力配分が可能になるでしょう。
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:
グラフ分析の結果を以下に示します。
1. **トレンド:**
– 色が濃い色から薄い色へ徐々に変化しているため、全体的にスコアが上昇していると考えられます。一部の時間帯でのみデータが存在し、特定の時間に重点的な活動が見られます。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 16時の2025年7月6日に黄色の目立つプロットがあり、これは他の時間帯と比較して大きなスコアの変動を示しています。特に注目すべきデータです。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 色の変化がスコアレベルを示しており、青から緑、そして黄色へと変化することで、スコアが高くなることを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 異なる時間帯（8時、15時、16時、19時、23時）でのスコアが示されていますが、すべての日付で均等にデータがあるわけではありません。特定の時間帯が特に活動的である可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 16時と19時の間にスコアの急激な上昇が見られ、特定の日付での活動が影響していると考えられます。
6. **直感的な感想とビジネスへの影響:**
– このグラフからは、特定の時間帯に活動が集中し、全体としてスコアの改善が見られることが直感的に受け取れます。エネルギー使用の効率化やピーク時の管理に役立つ可能性があります。特に、スコアが高い時間には効率的なリソース管理や需要に対応する施策が必要となるでしょう。
このように、各要素が組み合わさることで活発な時間帯や異常値、トレンドを理解する手がかりとなります。ビジネス上の意思決定において、これらの洞察は役立つでしょう。
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、提示された時系列ヒートマップに関する分析と洞察です。
1. **トレンド**:
– 時間帯ごとに異なる色の変化が見られます。特に、7月6日から7月9日にかけての明るい黄色や緑のブロックは高いスコアを示しており、この期間に特定の時間帯でスコアが急激に上昇していると考えられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に16時以降の時間帯で急激にスコアが上昇している部分があります。7月6日以降の夜の時間帯は高い値を示しており、これは突発的な需要の変化や供給側の改善を示唆している可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃淡がスコアを示しており、暗い青や紫が低スコア、明るい黄色や緑が高スコアを表しています。日中の時間帯は比較的安定していますが、夜間になると変動が大きくなる傾向があります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 特定の日付の同じ時間帯で、色の変化が一貫しているため、特定のパターンが見られます。このことから、時間帯ごとのスコア変動はある程度予測可能な部分があると推測できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各時間帯のスコアの変動は、日ごとの需要パターンに依存している可能性があります。特に夕方から夜間にかけてスコアが高くなるため、家庭でのエネルギー消費パターンを反映している可能性があります。
6. **直感的な感じやビジネス・社会への影響**:
– このヒートマップから直感的に感じられることは、特に夜間の電力消費が増加し、供給の需要が高まっていることです。ビジネスや社会においては、電力供給の効率化や省エネ対策が求められることが考えられます。また、高スコアの原因を分析することにより、より効率的なエネルギー管理が可能になるでしょう。
この分析を基に、特定の時間帯の電力需要に合わせた最適な運用計画を提案することが可能です。
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:
今回のヒートマップに基づく分析を以下に示します。
1. **トレンド**
– 直接的なトレンドはヒートマップから読み取れませんが、相関係数が高い項目同士は同じようなトレンドを持つことが多いです。
– 多くの項目間で高い相関が確認でき、特に「総合WEI」と「個人WEI平均」、「社会WEI平均」との間で強い正の相関が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– ヒートマップでは外れ値や急激な変動は分かりませんが、相関が低い個所（明るい青）は、他の項目とは異なる行動を示しています。例えば、「個人WEI（健康状態）」と「個人WEI（経済的余裕）」の相関が低いことが特徴的です。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色が赤に近いほど相関が高く、青に近いほど相関が低いことを示しています。
– 例えば、「社会WEI（持続可能性と自治性）」と「社会WEI（公平性・公正さ）」の間にも強い相関が確認されます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– このグラフは時系列データではなく、相関データです。ゆえに、時系列については直接的な分析はできません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体的に、人口および社会的指標間で高い相関が認められます。特に「社会WEI（公平性・公正さ）」は、他の多くの指標と高い相関を持っています。
– 一方で、「個人WEI（健康状態）」は他の指標と比較的低い相関を示し、独自の動きをしている可能性があります。
6. **人間の直感的な理解及びビジネスや社会への影響**
– 高い相関を持つ項目が多いことで、WEIが多面的に関連し、複数の要素が絡み合っていることが理解できます。これにより、一つの要素が変化すると他の要素にも影響が及びやすいと言えます。
– ビジネスにおいては、持続可能性や公平性の向上が他の社会指標に良い影響を与える可能性があるため、これらに注力することが戦略的に重要です。
– 社会的には、健康状態を改善する上で、他の指標との連携や独自対策が必要であることが示唆されます。
このような分析を基に、具体的な施策や戦略が検討されることが考えられます。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 各カテゴリのWEIスコアには目立った上昇や下降のトレンドは見られません。ただし、スコアの中央値や分位範囲から各カテゴリのパフォーマンスを比較することができます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「個人WEI（心理的ストレス）」や「社会WEI（社会整備・教育機会）」においては外れ値が観察されます。これらは、そのカテゴリ内での異常なスコアを示します。
3. **各プロットや要素の意味**
– 箱ひげ図はデータの中央値、四分位範囲、最小値と最大値を示します。高さが高い箱はスコアのばらつきが大きいことを示しており、より広い範囲のスコアがあることを意味します。
– 色合いはカテゴリを視覚的に区別するために用いられています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– グラフは時系列データではなく、カテゴリごとの比較なので、直接の時系列関係は示されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体的な分布を見ると、WEIスコアの中央値は全体的に高く、0.6から0.9の範囲にあります。カテゴリ間でのスコアのばらつきや外れ値の存在は、特定の領域での課題やポテンシャルを示している可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– スコアのばらつきや外れ値は、電力業界における心理的負担や教育機会の不均衡を暗示しているかもしれません。
– 中央値が高いカテゴリは、比較的良好な状態を示しており、これらの強みをビジネス戦略に活用することが考えられます。
– 逆に外れ値やばらつきの大きいカテゴリは、改善が必要な領域であり、社会基盤やストレス管理への注力が求められるでしょう。
このグラフは、電力業界が抱える様々な社会的・個人的課題を浮き彫りにしており、これらに対する対策や方針を考える際に役立てることができます。
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:
以下の視点からこのグラフを分析します。
1. **トレンド**:
– 主成分分析（PCA）の結果なので、トレンドの概念よりは分布やクラスタリングに注目します。ただし、360日間を通して観察されたデータの変動を考慮すると、特定の時期やイベントが影響を与えた可能性が考えられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフの左下と右下に少数の点が分布しており、これらは他のデータ点から距離があります。これは潜在的な外れ値または異常値を示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 主成分1（第1主成分）の寄与率は0.80と高く、この成分がデータの大部分の分散を説明しています。主成分2（第2主成分）は0.007と非常に低く、補足的な役割を果たしていることが分かります。ポイントの散らばりは、ある程度の多様性があることを示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– データは二次元空間で表現されており、クラスターが存在するかを確認することで時系列データの関連性を評価できます。右側に小さなクラスタがあり、このクラスタ内部での関連性が考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 左下から右上に向かって多少の分布が認められるものの、明確な相関がないことが示唆されます。ただし、一部のデータは、近接した領域に密集しており、相関関係を持つ可能性があるグループを形成しているように見えます。
6. **直感的な感想と影響**:
– ビジネスや社会への影響として、右上のクラスターの存在が、特有の要因やイベント（例: 特定の季節、政策、技術進歩）が電力需要や供給に劇的な影響を与えたことを反映している可能性があります。このような要因を特定し、適切に対応することで、電力管理の効率化やリスクの低減が達成できるかもしれません。
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。