📊 データ分析（GPT-4.1による）
以下は、提供されたデータに基づくWEIスコアの分析です。
### 1. 時系列推移
– **総合WEIスコア**は、データの初期（2025-07-01 – 2025-07-06初頭）では比較的安定していましたが、その後、特に2025-07-06以降の期間で急激な上昇を示しました。この上昇は一時的なものだった可能性が高く、データの終盤（2025-07-08 – 2025-07-09）で若干の下降が見受けられます。
– **個人および社会WEIスコア**も似た挙動を示しており、個人と社会のスコアが連動していることが示唆されます。
### 2. 異常値
– 提供された異常検出のリストによると、2025-07-06における**総合WEIの0.86**、**社会WEI平均の0.91**、および**個人WEI平均の0.82**は、他の日付のスコアと比べて高い値を示し、特に社会的な要因がこの上昇を牽引しているように見えます。これは社会的イベントや政策の変更、あるいはエネルギーセクターにおける重要な進展があった可能性があります。
### 3. 季節性・トレンド・残差（STL分解を仮定）
– 長期的な**トレンド**は2025-07-06をピークとして、徐々にスコアが上昇していったことが確認されます。後半のスコアの安定性が高い点から、持続可能な改善が行われた可能性があります。
– **季節性**については、特定の反復パターンが見られず、社会的イベントの影響が短期的変動に寄与していると考えられます。
– **残差**は全体的に薄いノイズの様子を呈し、そのため短期間での急激な変動は特殊な出来事に関連している可能性が高いです。
### 4. 項目間の相関
– 項目間の相関ヒートマップ（仮定）から、多くの項目間に中程度から強い相関関係が見られ、特に**個人の心理的ストレス**と**社会的公平性**の関係が強い可能性があります。このことは、社会的公正感の向上がストレス軽減に寄与した可能性を示唆します。
### 5. データ分布
– **箱ひげ図（仮定）**では、全体的に安定したスコアのばらつきが確認され、特に個人と社会的項目が中程度の分散を示します。このことは全体の健全性が保たれている一方で、特異値が時折観測されたことを意味します。
### 6. 主要な構成要素 (PCA)
– **第一主成分(PC1: 寄与率0.79)**は、全体のスコアを大きく説明し、個人と社会の要因が包括的に絡んだ一つの大きな要因を示しています。これは、社会的背景の改善や変化が個人のウェルビーイングにも波及している証左です。
– **第二主成分(PC2: 寄与率0.07)**は、比較的小さな変動要因を示し、こちらは短期的な個人の状態変化や個々のイベントの影響を反映している可能性があります。
### 結論
総合的に見ると、この期間は社会的要因が個人のウェルビーイングに強く影響を及ぼした時期であり、大きな改善が達成されました。しかし、依然として変動が存在し、長期的な安定性のためには持続的な取り組みが必要です。社会と個人との相互関係を活用した政策設計が効果的と考えられ
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:
### 分析と洞察
1. **トレンド**
– **実績データ（青いプロット）**: グラフの初期から中盤にかけて、WEIスコアが安定している状態が観察されます。ただし、わずかな上昇や下降のバラつきが見受けられます。
– **予測データ（ピンクの線）**: 期間内で見た場合、予測値は7月中旬以降急激に上昇していますが、その後は横ばいとなっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– **外れ値**: 異常値を示す黒い円で囲まれたプロットが特に注目されます。これらは通常の変動範囲を超えた値であり、特異なイベントや計測誤差の可能性があります。
– 実績の散布は密集しており、大きな急変動は見られません。
3. **各プロットや要素**
– **密集度**: 実績データは初期段階でバラつきがあり、密集度が高い。これは通常のエネルギー需要や供給の変動を反映していると考えられます。
– **予測の不確かさ範囲（灰色の領域）**: 初期の実績データの不確実性領域は狭く、信頼性の高いデータと見なされます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– **実績と予測の比較**: 実績データが予測データの近辺で動いている点が示されており、予測モデルが一定の精度を保っていることが伺えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績AIの大部分は予測範囲内に収まっており、予測モデルは実際の挙動をある程度正確に捉えていることが示唆されます。
6. **ビジネスや社会への影響**
– 予測が一定の精度で行われている場合、電力供給の計画やリソース配分に役立つことが期待されます。また、外れ値の分析は異常事態の早期発見や対策に寄与します。
– 上昇トレンドが確認される場合、エネルギー価格の変動や供給チェーンに影響を与える可能性が考えられ、これに注視する必要があります。
このグラフは、電力消費の変動と予測モデルの精度について示唆を与え、将来の計画立案に有用な情報を提供しています。
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:
グラフ分析の専門家として、以下の洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青色の点）は、初期において僅かな上昇と安定を示しています。
– 予測データ（違う色の線）は、特定の時点から増加傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の実績データ内にいくつかの外れ値が認められ、それらは黒い円で囲まれています。
– これらの外れ値は予測の不確かさを示す灰色の範囲内にあります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の点が過去の実績、赤い「×」が予測、黒い円が異常値を示しています。
– 灰色の影は予測の不確かさの範囲（信頼区間）を表しています。濃いピンクの線はランダムフォレスト回帰の予測です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測のデータは互いに連動しています。特に予測は、実績データの外れ値を考慮した形で将来の傾向を描いています。
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収まっており、幾分上方へ外れ出るデータが見られます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 予測通りにスコアが上昇する場合、これは良好なパフォーマンスを示唆しています。電力消費の効率や供給の安定性向上が考えられるため、エネルギーコスト削減や持続可能なエネルギー利用に貢献できるかもしれません。
– 外れ値が示す不確実性があるため、異常の原因を特定し、リスク管理を強化することが重要です。
全体として、このグラフは異常検出と予測の精度向上を通じて、電力管理の改善に役立つインサイトを提供しています。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 実績値（青のプロット）は、最初の期間で緩やかに上昇し、その後横ばいになる傾向が見られます。
– 今後の予測ライン（直線回帰、決定木、ランダムフォレスト）は水平方向です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青のプロットの中に黒い丸で示されたものは外れ値を意味します。いくつかの外れ値が存在していますが、全体のトレンドには大きく影響していないようです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青のプロットは実績値を示しています。
– 予測値は三種類の方法で示され（直線回帰、決定木、ランダムフォレスト）、それぞれ色の異なるラインで表示されています。
– 灰色の領域は、予測の不確かさ範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測値の各線はほぼ水平で、将来的なWEIスコアが安定的に推移すると見られていることを示しています。
– 実績値から予測値にかけて大きな変動は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値は0.6から0.8付近で密度が高く、比較的高い水準にあることを示しています。
– 実績値と予測値の間に大きな乖離は見られず、予測は堅実であることが表れています。
6. **人間が直感的に感じることとその影響**:
– このグラフを見ると、電力カテゴリにおける社会WEIスコアは安定しているため、社会において大きな変動やリスクは現時点で見込まれないと直感的に感じられます。
– ビジネス面での影響としては、今後の計画や戦略を立てる上で、安定した市場環境が続くことを前提とした長期計画の立案がしやすいこと、またこれが投資活動を促進する可能性も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:
1. **トレンド**
– 実績データ（青のプロット）は0.7から0.8の範囲に集まっており、全体的に横ばいの傾向があります。
– 予測データ（紫の線）は徐々に増加し、最終的には横ばい状態になっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフにはいくつかの外れ値が黒い丸で示されています。これらは大きく他のデータポイントから外れており、特異な出来事や計測値を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 青色のプロットは実績データ（AIによる）を示しています。
– 紫色の線は予測（ランダムフォレスト回帰）を示しています。
– グレーの領域は予測の不確かさ範囲を示しており、予測の信頼区間を視覚化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 現状の実績データは予測値に近く、ランダムフォレストによる予測の信頼性を裏付けている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは0.8付近に密集しており、データの分散は比較的小さいです。一部外れ値を除くと、データは一定の範囲内で安定しています。
6. **人間が直感的に感じることとその影響**
– 実績が予測と一致することで、信頼性の高さを感じるかもしれません。予測が安定していることは、経済的余裕がしばらく一定に留まることを意味し、ビジネス上のリスクが低いことを示唆しています。
– 外れ値の存在は、予測モデルやデータ取得のプロセスにおいて改善の余地があることを示す可能性があり、注意が必要です。
このグラフをもとに、電力消費の安定性や予測の信頼性に関する内外部のコミュニケーションに利用できる可能性があります。
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:
以下が、提供されたグラフに基づく分析です。
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は主に0.6から0.8の範囲で横ばいとなっており、大きな上昇や下降は見られません。
– 線形回帰（紫色の線）はやや上昇傾向を示しています。
– 決定木回帰（シアン線）は一定で変動がありません。
– ランダムフォレスト回帰（マゼンタ線）は直線的に上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青い点の中に外れ値として認識されているプロットがあります（黒い円で囲まれたもの）。
– 外れ値は数個存在し、他のデータポイントとはやや異なる位置にあります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点：実績データ（実績AI）
– 赤い×印：予測データ（予測AI）
– 黒い円：外れ値（青い点の中の特定の異常）
– 灰色の領域：予測の不確かさ範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の間で予測のトレンドが異なりますが、全体的なホームベースは実績データの範囲に収まっています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは特定の範囲に集中していますが、予測データはトレンドラインとして上昇を見せています。
– 堅牢な相関が単一トレンド内で見られるというよりは、予測の多様性が強調されています。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– 健康状態（WEI）が短期間では一定である一方で、長期的には上昇する可能性があることが示されています。
– ビジネスや社会としては、この上昇傾向が維持される場合、個人の健康管理や電力の消費に前向きな影響を与える可能性がありますが、実績データに基づくと短期的には大幅な変化がないことも認識する必要があります。
このグラフの情報を元に、さらなるデータ収集や分析を行うことで、予測の精度向上や健康管理の改善が期待できます。
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:
1. **トレンド**:
– 実績（実績AI）: 最初の期間に0.5から0.7の範囲で変動していますが、明確なトレンドは見られません。
– 予測（ランダムフォレスト回帰）: 途中のデータから急上昇しており、1.0付近で安定しています。全体として、特定の期間からストレスが大きくなっていることが予測されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データの一部に外れ値が含まれているように見えます。
3. **各プロットや要素**:
– 実績データは青色のプロットで示され、外れ値は黒いサークルで囲まれています。
– 灰色の範囲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**:
– 実績データと予測データの間には、初期段階では乖離がありますが、後半は予測データが高く維持されているため、ストレスが続く可能性が示唆されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データの間で初期には相関が弱く、後半での高いストレス予測が目立ちます。
6. **人間が直感的に感じることとビジネス・社会への影響**:
– 初期には変動があるものの、その後の予測が高いストレスを示しているため、対策の必要性が感じられます。ビジネスにおいては、労働環境の改善や特定期間のストレスを軽減する施策が有効かもしれません。また、個人の健康管理においても長期的なストレスへの対応が求められる可能性があります。
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:
以下のような分析が可能です。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は期間の初期に集中しており、全体的に大きな動きは見られません。ただし、ばらつきはあり、少しずつ増加傾向にあります。
– 予測データ（紫のライン）は一貫して高い値で安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の外れ値は見当たりません。
– WEIスコアが0.7〜0.8の範囲に密集しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実際のWEIスコアを示し、黒い円で囲まれている部分が予測モデルの異常値とされています。
– 予測の不確かさ範囲（グレーの帯）と実績の値が重なっているため、予測が比較的正確で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**:
– 実績と予測の間に大きな乖離はなく、予測は現実に即しているように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データは、強い相関があるように見えます。実際のデータの変動が予測値に反映されています。
6. **人間の直感やビジネス・社会への影響**:
– 実績と予測が一致していることから、この電力領域における個人の自由度と自治が安定していることを示しています。
– ビジネス面では、この安定傾向を基に将来の資源計画や政策立案を行う際の信頼性が高くなるでしょう。
– 社会的には、人々が個人の自由度と自治を維持しつつ生活していることが示されており、安心感を提供できる可能性があります。
このグラフは、電力に関する重要な変数の安定性を示しており、今後の予測や計画に対する信頼性を示唆しています。
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:
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）は7月初旬に不規則な動きがあり、その後は0.9以上で安定しています。
– 予測値は全体的に横ばいですが、線形回帰とランダムフォレスト回帰は高いスコアを予測しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフの初期に複数の外れ値がありますが、後半では観察されません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績AIのスコアを示しています。
– 黒い縁取りがされた点は異常値を示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを表します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 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）は実績データを異なる方法で予測しています。
– 決定木回帰が他の二つと比べて低めの予測を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績AIのスコアは不規則な変動を経た後、予測モデルの高いスコアに沿って推移しています。
6. **直感的な感じ方とビジネスや社会への影響**:
– 実績のばらつきは初期段階で非常に大きいが、後半では安定しているため、一時的な不安定要因があった可能性があります。
– 高い予測値が示されているため、電力の公平性や公正さが期待されていることが伺えます。
– 社会的に見れば、電力の安定供給への信頼が高まる可能性があります。ビジネスでは、予測モデルが正確であるならば、信頼性の高い電力供給戦略を立てやすくなるでしょう。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データは、最初は変動がありますが、期間全体を通してほぼ横ばいで安定しています。
– ランダムフォレスト回帰の予測は、最初の数日で急激に上昇し、その後は高水準を維持しています。
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があり、予測よりも低いスコアとなっています。この点が異常としてマークされています。
– 予測範囲を超える変動がいくつか見られますが、全体的には大きな急変はありません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青のプロットは実績データを示し、実際の持続可能性と自治性の変動を反映しています。
– 黒い丸は外れ値を示しており、予測モデルとの乖離を表現しています。
– グレーの影は予測の不確かさ範囲を示しており、予測値の信頼区間を表しています。
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）との間に明確な関係が示されています。
– ランダムフォレストは他のモデルに比べて高い予測を示し、より良い持続可能性と自治性を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測データとの間には一定の相関が見られますが、外れ値の影響で完全な一致はしていません。
– 高めのスコアが分布の大半を占めており、持続可能性の高い状態が維持されています。
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**
– 人間がこのグラフを見た場合、持続可能性と自治性の高い状態が維持されている安心感を感じるでしょう。しかし、一部の外れ値には注意が必要であることを示唆します。
– ビジネスや社会には、持続可能性のメトリクスが高いレベルで維持されていることで、長期的な安定を期待できるというポジティブな影響がありますが、外れ値が長期的には何らかの問題を引き起こす可能性を考慮する必要があります。
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:
## グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフ内のデータは、全体として0.8から1.0の範囲に収束しており、コンスタントなスコアを示しています。期間全体で大きな上昇または下降トレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータポイントにいくつかの外れ値があります。これらは予測値と大きく異なっており、ある種の異常またはノイズがある可能性を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実績を示し、全体として信頼区間の中にあります。
– 紫の線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は予測結果を示しており、ほぼ水平です。
– 灰色の範囲は予測の不確かさ（信頼区間）を示し、多くの実績データがこの範囲に収まっています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値は予測モデルの範囲とほぼ一致しており、それぞれのモデルの予測と観測値が似た傾向を持っています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値と予測値の間に高い相関があると考えられ、全体的には安定したスコア傾向が分散されています。
6. **直感的な洞察とビジネス/社会への影響**
– 安定して高いWEIスコアは、電力カテゴリにおける社会基盤や教育機会が一定して良好なことを示唆しています。
– 初期段階の外れ値は、不安定要素や初期展開時の困難さを示している可能性があり、対策が講じられた結果の安定化として解釈できます。
– ビジネス面では、電力の社会基盤が整備されていることで新たな投資や開発が促進される可能性があります。
このように、データは全体的に良好な社会基盤を示しつつ、特定の時点での課題を浮き彫りにしています。
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:
このグラフは、「電力」カテゴリーにおける「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」のスコアを30日間にわたって表した時系列散布図です。以下に、私の分析結果を述べます。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青色のプロット）は、特に7月1日から7月15日までの間で横ばいの傾向を示しています。
– 予測データ（Xマークで示されたデータ）は、7月15日以降、緩やかにスコアが上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフには、幾つかのデータポイントが異常値（黒い円）としてマークされています。これらはスコアが低下している地点に集中しています。
3. **各プロットや要素の示す意味**:
– 実績データは青色、予測は異なる色の線で表示された未来のトレンドです。これにより、現在のスコアと将来の傾向との差異を確認できる。
– 予測の不確かさ範囲は灰色の領域として示され、モデルの精度や信頼区間を理解するのに役立ちます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰という異なる予測モデルの結果が示されています。これにより、モデル間の予測の差異や共通点を把握できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 異常値としてのプロットがいくつかあることから、スコアに影響を与える要因が何らかの理由でいつもと異なる作用をしている可能性が考えられます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 実績の安定性にもかかわらず、一部の異常値は慎重に分析してその原因を特定し、対策を講じる必要があります。
– 予測によるスコアの上昇は、共生や多様性の保証が改善する兆しを示し、ビジネスや社会にとってポジティブな影響を及ぼす可能性があります。
このグラフから、多様性や共生に関する取り組みが一定の効果を上げ始めている一方で、特定の要因に対する注意も促しています。
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:
### グラフ分析:
1. **トレンド**:
– 時系列に沿って周期的なパターンが確認できます。特に異なる時間帯での変動が強調されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日の午前8時と午後16時に特に明るい黄色が確認され、これが外れ値や急激な増加を示唆しています。この日は他の期間と比べて非常に高いスコアが観測されています。
3. **色と密度**:
– ヒートマップの色はスコアの強度を示しており、濃い紫から明るい黄色に移るほどスコアが高くなります。
– 該当期間における午前8時-17時の時間帯に住宅の活動が特に活発であることがわかります。
4. **複数の時系列データ関係**:
– 午前と午後の活動が密接に連動している可能性があります。特に特定の時間帯においてスコアが連続して高いことが観測されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間別に一定のパターンが確認でき、特に朝から夕方にかけてスコアの増加が見られます。時間帯による行動パターンが強く影響しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– グラフはエネルギー需要が特定の時間帯に集中していることを示しています。電力供給やその他のリソースの最適化に関する戦略立案に有用です。
– 産業または家庭の電力利用の効率化を図るために、ピーク時のエネルギー分散を促すような政策が必要かもしれません。
全体として、このヒートマップはエネルギー消費の時間帯別のトレンドを把握し、効率的なリソース配分を検討する上で価値ある視覚情報を提供しています。
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の視覚的分析と洞察です。
1. **トレンド**:
– 全体として、色の変化を通じて時間とともに変動していることが見られます。特に、7月1日から7月5日にかけては青緑色が多く、7月6日以降は緑や黄色が増えているため、スコアが全体的に上昇している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特筆すべき外れ値としては、7月6日の16時に黄色が現れており、急激にスコアが突出していることを示しています。これが一時的なものであるか、他日も続くかに注目する必要があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡がスコアの高低を示しており、濃い青から紫は低スコア、緑から黄は高スコアを意味しています。特に終日にわたり、16時から23時にかけてスコアが高まっていることが観察されます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 同じ日付内でも時間帯によってスコアが変動しているため、時刻ごとのパターンが存在することが示唆されます。特に、夕方から夜にかけてスコアが上昇しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 夜間の時間帯（特に19時から23時）は比較的スコアが高くなる傾向があり、この時間帯にはスコアが安定していることが示されます。
6. **直感的に感じること、およびビジネスや社会への影響**:
– 高スコアの時間帯が夕方から夜にかけてのため、個人の活動が活発になる時間帯に電力の使用効率が向上している可能性があります。ビジネスへは、電力の効率的な使用を考慮した活動スケジュールの最適化が示唆されるかもしれません。
– 社会的には、家庭やオフィスの省エネルギー推進が夜間の安定性向上に一役買っている可能性が考えられます。
このグラフは、日々のスコア変動を時刻別に把握するのに有効なツールであり、そのデータを基に分析を深めることで、より効率的な電力使用への戦略を立てることができます。
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30日間の時系列ヒートマップを分析した結果、以下のポイントが浮かび上がります。
1. **トレンド**
– データは特定の時間帯に集中しており、非常にサイクル的な傾向が見られます。特に16時から19時にかけての動きが特徴的です。
– 期間の後半（7月6日以降）でスコアが高い傾向にあるようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月1日の19時にはスコアが低く、色が濃い紫になっていることから、この時間帯に突出した低値が観察されます。
3. **各プロットや要素の示す意味**
– 色の濃淡がWEIスコアを示し、黄色に近いほどスコアが高いことを示します。
– 特定の時間帯、特に夕方に高いスコアの日が集中しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 16時、19時、23時のデータが一貫していることから、これらの時間に特に重要な動きがあると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 時間帯によるスコアの変動が大きく、特定の時間に集中して高いスコアが出ているため、利用状況や需要のパターンが明確です。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**
– 電力需要が高まる時間帯がはっきりしているため、電力供給の効率的な管理や最適化が可能となります。
– 具体的なピーク時間が特定されているため、エネルギー政策の調整や需要予測に役立つでしょう。
全体として、このヒートマップは電力カテゴリにおける特定の時間帯に焦点を当てた行動パターンを示しており、時間帯に応じた戦略的な電力供給管理が求められます。
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:
このヒートマップは、電力カテゴリにおけるWEI項目間の相関を示しています。以下に視覚的な特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– ヒートマップ自体には時系列の変化を示す情報は含まれていませんが、各項目間の相関の強さを示すことで相互の関連性を明らかにしています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 相関が特に低い（青に近い）セルが外れ値に相当します。「個人WEI（経済的余裕）」と「個人WEI（健康状態）」の相関が0.55と低く、これは他の高い相関と比べて異質です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡が相関の強さを示しており、赤に近いほど相関が強く、青に近いほど相関が弱いことを示しています。
– 高い相関が多く、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）」は0.98と非常に高い相関があります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データそのものは示されていませんが、複数の項目が高い相関を持つことは、共通の変動要因やトレンドを持つ可能性を示唆します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体として相関が高い項目が多く、WEI項目が相互に関連し合っていることを示しています。
– 特に「総合WEI」と他の個別WEI項目が非常に高い相関を持っており、総合的な評価が個別の要素に強く依存していることが示されています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 高い相関は、電力業界のビジネスや社会の安定において、これらの要素が相互に関連している可能性を示唆します。
– 「個人WEI（自由度と自治）」の相関が比較的低いため、この分野において独立した要素としての重要性が強調されています。
– 社会的な政策立案や企業の戦略策定において、高い相関を持つ要素を組み合わせた包括的なアプローチが重要になります。
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:
このグラフは、電力カテゴリにおけるWEI（Well-being Index）のさまざまなタイプのスコア分布を箱ひげ図で示しています。各ボックスは、30日間の各ウィジェットのWEIスコア分布を示しています。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**:
– WEIスコアの順序に明確な時間的トレンドは見られませんが、スコアの集中度や中央値の差が観察されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「個人WEI（心理的ストレス）」は外れ値があります。他のカテゴリと比較して変動が大きいことを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各箱の中間線は中央値を示し、箱の上端と下端は四分位範囲を表します。幅の広い箱は、スコアの変動が大きいことを示します。
– 色の違いは、異なるWEIタイプを区別するために使われています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 同じ期間のスコアであるため直接的な時系列関係はありませんが、比較することでどの領域が最も変動しているかを見ることができます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人WEI（経済幸福）」と「社会WEI（生活整備・教育環境）」はスコア範囲が狭く、一貫性があることを示します。
– 一方、「個人WEI（心理的ストレス）」や「社会WEI（公平性・公正さ）」はより広い範囲に分散しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間が直感的に感じるのは、「個人WEI（心理的ストレス）」や「社会WEI（公平性・公正さ）」を改善する必要があるということです。これらのカテゴリにおける高い変動は、個人間での体験や認識の差を示唆しており、ビジネスや政策において重点的な対応が求められます。
全体として、WEIスコアの分布は、どの領域が安定しているのか、どこに改善の余地があるのかを示す重要な手がかりとなります。
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:
以下はグラフの分析です：
1. **トレンド**:
– トレンドとして明確な上昇や下降は見られませんが、第1主成分（79%の寄与率）が横軸、第2主成分（7%の寄与率）が縦軸で、データは両軸に広がっています。データポイントは左下から右上方向に広がりがあり、やや斜めの分布を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 右上や左下に位置するデータポイントは、他の集団からやや離れているため、外れ値として考えられるかもしれません。
– 急激な変動は特に見られませんが、中央付近に比較的密集している領域があります。
3. **各プロットや要素**:
– 各点がデータポイントを示しており、棒グラフや密度の示唆はありません。
– 色やシンボルが異なる場合、別のカテゴリを示す場合がありますが、ここでは色の違いがないため、同一カテゴリのデータと解釈できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 主成分分析は高次元データの次元削減を行っており、具体的な時系列データとしての関係性は直接的には捉えられません。しかし、異なる次元でのデータ間の関係性は可視化されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分が主に寄与していることから、データの大部分はこの軸に沿って説明されます。第2主成分の寄与率が低いため、その方向の分散は少ないです。斜めの分布から、一部の要素が全体にわたって共通の影響を受けている可能性があります。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– データの多様性（第1主成分上での広がりが顕著）は、電力カテゴリにおける何らかの要因が多様である可能性を示しています。これが需要や供給の変動に影響する場合、エネルギー管理や政策の見直しが必要になるかもしれません。
– 外れ値の存在は、特異なイベントや異常事態の兆候を示している可能性があります。これらを調査することで、より深い洞察や改善の機会を見つけることができるかもしれません。
この分析により、多様性の源泉を探ることで、電力使用や供給における効果的な戦略を立案するための基礎が得られるでしょう。
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。
