📊 データ分析（GPT-4.1による）
### WEIスコアデータの分析
#### 時系列推移
– **全体のトレンド**:
– 総合WEIは、2025年7月1日から12日にかけて、次第に上昇する傾向があります。平均スコアは月初から中旬にかけて徐々に改善されています。
– 特に2025年7月6日以降、0.85を超える日が増加しており、スコアが安定し高くなっているのが見受けられます。期間内での最高値は0.87。
#### 異常値
– 検出された異常値として2025年7月1日の低スコア(0.625)から7月6日以降に見られる0.86以上のスコアまで、ある種のトリガーイベントが月の初めに起こった可能性が考えられます（例: 経済的な指標の改善や政策の変更）。
– 異常値が顕著な日（例えば2025年7月6日）には、社会の公平性や持続可能性のスコアの急な増加が背景にあると思われます。
#### 季節性・トレンド・残差
– **トレンド**: 全体としてWEIスコアは上昇。これは、個人や社会の平均WEIの改善に支えられています。
– **季節性**: 特定の曜日や天候の変動が影響している可能性がありますが、短期間のためそれを特定するのは難しいです。
– **残差**: 一部の日には不規則なスコア変動が見られ、特に高スコア日や低スコア日には解析されていない要因が影響している可能性があります。
#### 項目間の相関
– 各WEI項目間の関連性から、例えば社会スコアが高い日は健康状態や心理的ストレスも高く、これらは相関が強い（正の相関）。
– 社会的持続可能性と社会インフラストラクチャーは他の項目に対し、比較的高い相関を持つことから、それが全体のスコアに大きな影響を与えている。
#### データ分布
– **中央値とばらつき**: 多くのスコアは大体0.7-0.85に集中しています。
– **外れ値の有無**: 記録期間の初期と一部の日に顕著な外れ値が観測されており、その日に起因する個別のイベントや出来事が考察されます。
#### 主要な構成要素 (PCA)
– PCAの主要な構成要素PC1とPC2の寄与率がそれぞれ0.76、0.08であり、PC1が管理される全体的な文脈における大部分の変動を説明。PC1は、主に社会スコアや持続可能性に由来する変動要因である可能性が高い。
#### 総評
総合的に見ると、7月に入ってから社会的指標の改善が個人の指標改善と並行して影響した結果、WEIスコアが高まっています。個別要因として社会持続可能性やインフラストラクチャーのスコア上昇が大きな寄与をしている。これは、おそらく地域的な政策支援や経済活動の活発化が背景にあります。この結果から、WEIの向上のためには、持続的な社会支援とインフラ促進が重要と考えられます。
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:
1. **トレンド**
– 実績データ（青いプロット）はおおむね横ばいで、若干のランダムな変動が見られます。
– 予測データ（線）は、期間の後半で長期間一定に保たれています。
2. **外れ値や急激な変動**
– プロットがランダムに散らばっていますが、明確な外れ値はありません。ほとんどのデータが範囲内に収まっています。
3. **各プロットや要素**
– 青色のプロットは実績データで、例外や異常値を示す黒い円で囲まれたプロットもいくつかあります。
– ピンク色のラインはランダムフォレスト回帰による予測を示しており、他の回帰と比較してのばらつきは小さいです。
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が並行して進行しており、大きな乖離は見られません。
– ランダムフォレストの予測が最も高い精度を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの分布は比較的密集しており、0.6から0.8の間に集中しています。
– 予測の不確かさ範囲内にほとんどの実績データが存在し、モデルの予測精度が高いことがわかります。
6. **直感的な感覚と影響**
– グラフから、電力使用の安定したパターンが示唆されています。予測も安定しており、大きな変動がないことが安心感をもたらします。
– ビジネスや社会においては、計画や戦略を立てる際に、予測モデルの精度が高いことが示されており、エネルギー政策や電力供給の管理に有用です。
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:
グラフ分析に基づくと、以下のような特徴と洞察を得ることができます。
1. **トレンド**:
– 実績（青のプロット）は初期において0.6付近から始まり、不規則な動きを示しながら軽度の上昇トレンドに見えます。このトレンドは高くなる時期があるものの、比較的安定しています。
– 予測（線）は3種類のモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）を用いており、全体として0.8〜0.9の範囲でフラットな予測を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績プロットにはいくつかの外れ値が見られます（黒の円で囲まれたポイント）。これらの外れ値は通常より低い値で発生していますが、その後のデータはすぐに元のトレンドに戻っています。
3. **プロットの示す意味**:
– プロットの色や形状は、実績値と予測値を示しています。実績は青色で、予測は異なる色の線が使われています。
– 灰色の領域は予測の不確かさ範囲であり、これを出る実績は異常と見なされうるでしょう。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測値の間には一部において乖離がありますが、多くの場合、予測は実績を適切に追従しているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測の間にはコリレーションが確認され、特に線形回帰モデルが実績のトレンドに最も近い形で推移しているように見受けられます。
6. **直感的な洞察およびビジネス・社会的影響**:
– グラフからは、電力の利用効率（WEIスコア）が一定の安定した成長を見せていることが直感的に読み取れます。
– これにより、設備の効率化や損失の削減が成功している可能性があります。
– 外れ値がいくつか存在することから、異常な使用パターンやシステムエラーが発生している可能性もあります。これらはさらなる調査や対応が必要です。
– 長期的な予測の平坦な推移は、現状の施策保持が有効だが、さらなる改善を目指す余地があることを示唆します。
このグラフの分析を通じて、データ駆動型の意思決定が可能になり、電力効率の向上や経済性の改善に貢献できるでしょう。
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:
### 分析と洞察:
1. **トレンド:**
– 実績のデータポイント（青いプロット）は、グラフの初期部分で比較的安定しており、0.6〜0.8の範囲に密集しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 初期のデータポイントにはいくつかの外れ値として強調されたプロットがありますが、データ全体の変動は著しくありません。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 青いプロットは実際のWEIスコアを示しています。黒い丸で囲まれたものは異常値を示しています。
– 予測系統（緑、青、紫の線）は異なるモデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）による未来のWEIの推測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 各予測モデルの開始タイミングがデータの後半（一か月の終わり頃）です。これは、データに基づいて予測が行われた可能性があります。
– 決定木とランダムフォレストの予測はほぼ同じレベルで安定しています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績データはわずかにばらけているものの、集中しています。
– 異なる予測からの相関が高いことがわかりますが、単一の線形回帰モデルは少し異なったパターンを示しています。
6. **直感的な印象とビジネス/社会への影響:**
– WEIスコアが一定に安定していることは、市場や社会の安定性を示唆します。
– 予測モデルが一貫した未来の安定を示しているため、比較的確実な成長を見込めるかもしれません。
– 異常値の分析を通じて、さらなる市場動向や外部影響の要因を理解する余地があります。
これらを踏まえ、ビジネス戦略においては、予測が信頼できる範囲であることを確認し、異常値やズレの背景を調査することが効果的です。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 青色のプロットは実績を示しており、7月1日から14日までの間で比較的安定しているものの、僅かに上昇する傾向が見られます。予測値はモデルによって異なり、線形回帰と決定木回帰はわずかな変化を示していますが、ランダムフォレスト回帰の予測は大きく上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値として丸で囲まれたプロットが観察されますが、大きな急激な変動は見られません。
– 外れ値は通常のデータから逸脱した可能性があるため、特に注意が必要です。
3. **プロットや要素の意味**
– 各プロット（青色の点）は実際のWEIスコアを示しており、異常値は黒い円で囲まれています。
– 色付けされた線はそれぞれ異なる予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測モデルは実績データに基づいて異なる未来予測を示しており、特にランダムフォレスト回帰は他の方法と比べて大きな上昇を予測しています。これは、モデルの違いにより未来の変化を異なる視点で捉えていることを示唆します。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは全体的に0.7〜0.9の範囲に収束しています。異常値の影響を考慮しながら、外れ値がどのように影響しているかを確認する必要があります。
6. **直感的な洞察とビジネス/社会への影響**
– 人間はこのグラフを見て、WEIスコアが健全な状態であると感じるかもしれませんが、予測手法による未来予測の違いに注目する必要があります。
– ビジネスや政策の観点からは、ランダムフォレストの大幅な予測上昇を考慮し、将来的な電力需要の増加や個人の経済的余裕の改善に備える対策が求められるかもしれません。
このグラフから得られる洞察を基に、電力業界ではデータ分析に基づいた戦略的な意思決定が期待されます。
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:
## グラフの分析:
1. **トレンド**:
– 実績のWEIスコアは、約30日間にわたって安定しています。
– 予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の各データは、今後の異なる動きを予測しています。特に、ランダムフォレスト回帰ではスコアの上昇が示されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフの初めにいくつかの外れ値が見られますが、それ以外の部分では大きな変動は観察されません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示し、予測データは赤い点で表示されています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、未来のデータに対する信用区間を提供しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと3つの予測データ（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の間でそれぞれ異なる傾向を示しています。特に、ランダムフォレスト回帰は他のモデルとは異なる上昇トレンドを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 分布はWEIスコアの安定している範囲で集中しており、顕著なトレンドはありませんが、予測による影響で未来のスコアが変動する可能性があります。
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**:
– 直感的には現在の安定した状態が強調されていますが、将来の変動の可能性（特にランダムフォレスト回帰モデルによる上昇）は、電力や健康関連の計画における不確実性を示唆しています。
– 社会的には、予測モデリングの結果を基に、新たなエネルギー管理戦略を考慮する必要性があるかもしれません。特に上昇トレンドは、消費者の健康状態の改善を示唆する可能性があるため、ポジティブな影響を期待できます。
全体として、データが安定しているものの、予測による異なる結果を踏まえて、業界関係者は慎重な計画と対応策を考慮することが重要と考えられます。
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:
このグラフを分析して、次のような洞察を得ることができます。
1. **トレンド**:
– 実績（実績AI）は、最初は約0.6から始まり、30日の間に徐々に0.8に向かって上昇しています。このことから、心理的ストレスが時間とともに増加していることが示唆されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ中にいくつかの外れ値が見られ、それらは黒い円で囲まれています。この期間中に特異な心理的ストレスの高まりがあった可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示し、予測（予測AI）は赤い点で表示されています。
– 予測の不確かさ範囲が灰色の背景で示されており、これは信頼区間を示していると思われます。
– 緑、青、紫の線は異なる予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）に基づく予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測データの比較が可能ですが、予測データはやや異なる挙動を示しており、一部オーバーシュートしている箇所が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績に基づくデータはおおむね右肩上がりの傾向を呈しており、予測手法によって異なる予測が見られるが、おおむね実績のトレンドと一致している。
6. **ビジネスや社会への影響**:
– この増加傾向は、電力従事者の心理的ストレスが増している可能性を示唆し、労働環境の改善が必要であることを指摘しています。
– 異なる予測モデルの結果を比較することで、より精度の高い予測を行う機会が生まれ、対応策を講じるのに役立ちます。
このグラフから、実績データの傾向や予測モデルの違いを直感的に理解し、それを基に効果的なストレス対策を講じることが可能です。
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:
このグラフに基づいて、以下の洞察を提供します。
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は、30日間の間でほぼ横ばいであり、0.6から0.8の範囲内に分布しています。
– 予測データ（ランダムフォレストと決定木）は、時間の経過とともに横ばいまたはわずかに上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値として強調されているデータポイントは少なく、データは全般的に均質です。
– 大きな急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実際の実績を示しており、赤い「×」は予測値を示しています。
– 灰色のシェードは予測の不確かさを表し、全体として狭い範囲にあるため、予測の信頼性が比較的高いことを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値と予測値は概ね一致しており、予測モデルの精度が高いことを示唆しています。
– 予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）ごとの差異は小さいです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値の分布は比較的一様で、0.6から0.8の間で安定しています。
– データの高密度部分がこの範囲内に集中しているため、中央傾向が強調されています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 直感的にこのグラフは、WEIスコアが安定していることや、予測が信頼に足るものであることを示しています。
– ビジネスや電力管理においては、現行のプラクティスや施策が効果的であり、大きな修正を行う必要がないことを示唆している可能性があります。ただし、予測期間が限られているため、継続したモニタリングが重要です。
このグラフは、電力の自由度と自治における安定したパフォーマンスを示しており、戦略的方向性の再評価よりも、現状維持または現行戦略の最適化に重点を置くことができると考えられます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 初期の数日間でWEIスコアは上昇傾向を示していますが、途中で停滞または緩やかな下降に転じているようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフの最初の部分に一つの外れ値（異常値）が確認できます。これは他の日と比べて大きくスコアが異なるため、特異な事象が発生した可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績を示しており、実際のデータの動きを表しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、この範囲内でスコアが変動することが予測されています。
– 他の予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の予測が線で示されていますが、これらの予測は非常に高い値で横ばいしています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績のデータと予測モデルのシミュレーション結果は大きく異なっており、実績は中期で下がっているのに対し、予測は常に高い値を示しています。これはモデルが実際のデータをうまく追跡できていない可能性を示唆します。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測の間には目に見える相関がないようです。実績が非常にバラついているのに対し、予測は一定のスコアを保っています。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、ビジネスや社会への影響**
– このデータを見たとき、実績スコアが変動しやすい不安定な状況であると感じられるかもしれません。予測モデルがいずれも高評価を示していることを鑑みて、現在の実績が理想からかけ離れている可能性を示唆しています。
– ビジネスや社会への影響として、電力関連サービスの公平性・公正さが評価され続けていない可能性があり、改善が必要とされるでしょう。特に初期の大きな外れ値の理由を解明し、対策を講じることで、より安定した状態を目指す必要があります。
このグラフは、現実の実績と予測の間に大きな乖離があることを示しており、予測モデルの精度向上や実績データの要因分析が求められると考えられます。
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:
1. **トレンド**
– 実績のスコアは非常に高い値（0.8以上）で横ばいです。予測値も同様に高いスコアを示し、予測の中でランダムフォレストのみが最も高い水準に達しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフ内に異常値として丸で囲まれたデータがいくつか見られますが、大きな変動はなく、異常値の影響は限定的です。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績値を示しています。紫と他の色で示される線は異なる予測モデルの結果を示し、一般に高いスコアを維持しています。
– グレーの不確かさ範囲は、小さな揺らぎを示すものの、予測値全体の信頼性を補完しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値と予測値の間に強い一致があり、特にランダムフォレスト回帰が実績値に非常に近いトレンドを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測はほぼ同じ高いレベルで推移しており、強い正の相関があると考えられます。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– 高いスコアが持続していることから、電力カテゴリの持続可能性と自治性は非常に健全であると推測されます。
– 社会的には、電力供給の安定性や持続可能な政策の実施が効果をあげていることを示しています。このような高いスコアは、環境負荷軽減や持続的な成長に寄与する可能性が高いです。
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:
このグラフに関する分析を以下に示します。
1. **トレンド**
– 実績データ（青いプロット）は、期間の初期から高いスコアを維持しつつ小さな変動を示していますが、全体としては大きな上昇や下降のトレンドは見られません。
– 予測データは、ほぼ一定のラインを描いており、特定のトレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 右下に外れ値（黒い円で囲まれたプロット）が1つ存在しています。このデータポイントは他のデータと大きく異なり、何らかの異常な要因が関与している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実際のAIによる実績値を示し、ほとんどが0.8から1.0の範囲内に集中しています。
– 紫色の予測ラインは、直線回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の異なる予測モデルを示し、各モデルは異なる予測を提供していますが、全体的に高いWEIスコアを維持しています。
– グレーの領域は予測不確かさの範囲を示し、実績スコアがほぼこの範囲内に収まっ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は全体として一致しており、予測モデルは実績と類似した範囲のスコアを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは高密度に分布しており、特に0.8以上の範囲に集中しています。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、およびビジネスや社会への影響**
– 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の提供が安定していることを示しています。これは、地域社会の安定性や持続的発展に寄与していると直感的に感じられるでしょう。
– 外れ値については、特異なイベントや技術的な問題を示唆するもので、これを考慮に入れることが重要です。ビジネスでは、このような異常値を識別し、対策を講じることで、サービスの信頼性を向上させることができます。
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:
以下のグラフ分析を行いました。
1. **トレンド**:
– 初期の実績データ（青い点）は、主に横ばいの傾向があります。
– 予測データに関しては、決定木回帰（シアン色）は横ばい、線形回帰（緑色）とランダムフォレスト回帰（ピンク色）はやや上昇傾向を示していますが、全体として大きな変化は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフにはいくつかの外れ値（黒い円で囲まれた青い点）が見られます。これらは通常のデータ点から大きく逸脱しており、特に初期のデータポイントで見られます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを表しています。
– 黒い円で囲まれたものは外れ値です。
– 予測の不確かさ範囲（グレーのシェード）は、予測の信頼区間を示し、データのばらつきを反映しています。
– 赤い「X」が予測を示し、線の動きは予測の方法とその結果の違いを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測は、ほぼ同様のWEIスコアの範囲に落ち着いており、予測は異なる回帰手法で多少の変化が見られますが、全体的に大きなズレはありません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値の多くは狭い範囲に密集しているため、高い密度を示しています。
– 外れ値の存在が予測の信頼区間の帯域幅を広げる要因となっている可能性があります。
6. **直感的かつ社会・ビジネスへの影響**:
– このグラフは、電力分野での社会的な共生・多様性・自由の保障に関する指標が安定していることを示唆しており、急激な変化が見られないことから、現状のシステムが短期的には安定している可能性があります。
– 外れ値の原因を特定し対策を講じることで、より正確なインサイトや予測が可能となり、エネルギー政策や管理の最適化へ貢献が期待されます。
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:
**グラフ分析の見解**
1. **トレンド**
– 全体として、7月1日から7月12日の間でWEIスコアが上昇しています。特に、時間帯によってその変化が異なり、特に7月6日以降は明るい色が増加していることが見受けられます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月1日の19時台に見られる濃い紫色は、他の日に比べて異常に低いスコアを示しています。急激な変動として注意が必要です。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の変化は、WEIスコアの強さを示しています。濃い紫は低スコア、黄色に近づくほど高スコアを示しています。期間が進むにつれてスコアがポジティブに変動しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる時間帯の間でのスコア変動が示されています。特に日中から夜間にかけてスコアがどのように変化するかに注目することができます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– スコアは日にちと時間に応じて異なる分布を示しており、特に7月6日からの増加傾向は、全体的に同様のパターンが各時間帯で見られるようになります。
6. **人間の直感やビジネスへの影響**
– ヒートマップにより、直感的に時間帯ごとの電力消費のピークや谷が視覚化されています。この情報はエネルギーマネジメントや供給計画の最適化に活用することができます。特に、スコアが顕著に低い日や時間帯を特定し、その原因を分析することが重要です。
この時系列ヒートマップは、電力消費や供給のパターンを理解する上で非常に有用であり、持続可能なエネルギーマネジメントを実現するための基本的な洞察を提供します。
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:
1. **トレンド**
– ヒートマップの色の変化を見てみると、時間帯と日にちごとに明らかな傾向があります。午前中（8～9時）は常時深い色になっており、値が低めであることを示しています。午後（16～19時頃）は全体的に高い値を示して、値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**
– 日付によって急激な色の変化が見られます。特に19時台のパターンは顕著であり、時折黄色の高い値を示す部分もあり、これが外れ値や変動の所在となっています。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 色の濃淡は、電力の利用効率や他の指標を示しており、濃い紫は値が低いことを、黄色に近い色は値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**
– ヒートマップにより、各時間帯と日付の組み合わせによるパターンが視覚的に確認できます。午後から夕方にかけての値の変動が高く、一日のうちで異なる時刻に異なる変化が生じていることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 午前中の低い値（濃い紫）と午後以降の高い値（緑から黄色へのグラデーション）の間に、時間帯による明らかな相関があります。また、特定の日付においては午後の急激な値上昇が確認でき、一週間の中での変動を追うのに役立ちます。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**
– 特定の時間帯における高いWEIスコアはエネルギーの使用効率の変動を示唆しており、このピークの高い時間帯をターゲットに電力供給や消費の最適化策を講じることができます。この種の分析は、効率的なエネルギー管理を支援し、コスト削減や環境負荷の軽減にも貢献し得る。
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**
– ヒートマップは異なる時間帯と日付におけるデータの密度や変化を示しています。全体的に、時間ごとのエネルギー消費または社会的活動のパターンが示されており、色が濃いほど活動が低い（または使用が少ない）ことを示唆します。
– 日の高い時間帯（8時、16時）での活動は比較的高く、これは一般の活動が活発になる時間帯に一致する可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に2025年7月1日から5日までの19時のデータは、他の時間に比べて活動が非常に低いことを示しています（濃い紫）。この時間帯での活動や消費パターンが他と顕著に異なっているため、異常がある可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の変化は社会WEI平均スコアの変動を示し、色が鮮やかであるほどスコアが高いことを示します。時間と日付による変動はそれぞれの時間帯の活動レベルやエネルギー消費を反映します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 主に昼間の時間帯（08時、16時）での活動や消費は一貫して高い傾向があり、特定のパターンがあることを示唆します。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 同じ時間帯での日ごとのスコア変化により、曜日や特定の日に固有の要因がある可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 活動の高い時間帯（昼間）はエネルギー需要が高くなるため、エネルギー管理に関する重要なインサイトを提供します。運用コスト削減やエネルギー消費の最適化に役立ちます。
– また、19時の活動レベルが非常に低い状況は、何らかの不具合や異常を示している可能性があります。これにより運用リスクを早期発見でき、効果的な対応が期待されます。
この分析から、エネルギー消費パターンの最適化や異常検知によって効率的な運用戦略を立てるための重要なデータが得られました。このヒートマップは視覚的に非常に有用で、即座に洞察を提供できる点が特徴です。
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:
### ヒートマップ分析
1. **トレンド**
– このヒートマップは、30日間に渡る各カテゴリーのWEI項目間の固定された相関関係を示しています。トレンドとしては、期間内での変動ではなく、全体的な相関性に焦点を当てています。
2. **外れ値や急激な変動**
– ヒートマップ自体では、外れ値や急激な変動を直接示すことはありませんが、低い相関（青のセル）が外れた関係性や弱い関連性を示している可能性があります。
3. **各要素の意味**
– 色の濃さが強い赤に近いほど、WEI項目間の相関が高いことを示しています。一方、青は低い相関を示します。白に近づくほど、相関がゼロに近いです。
4. **時系列データの関係性**
– 取り上げている項目間の相関関係を示しているため、個々の項目同士の関係性を視覚化しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「個人WEI平均」と「総合WEI」は非常に強い相関（0.95）を示しています。
– 「社会WEI（公平性・公正さ）」も「総合WEI」と高い相関（0.93）を持っています。
– 一方、「個人WEI（自由度と自治）」は多くの項目と相関が低く、特に「個人WEI（健康状態）」との相関は非常に低い（0.35）です。
6. **人間が感じる直感とビジネス・社会への影響**
– このヒートマップから、組織や政策立案者は、特定のWEI項目を改善することで全体のWEIにどのように影響を与えるかが直感的に理解でき、特に高い相関を持つ項目に注力することで効率的な改善が期待できます。
– ビジネスや社会においても、相関の高い項目群を活用した戦略的なプランニングが可能になります。たとえば、「個人の健康状態」が直接的に向上することで、大きな成果を見込むことができます。
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:
### グラフからの洞察
1. **トレンド**
– 各ボックスプロットは特定のWEIタイプに対する分布を表しています。目立つ上昇または下降トレンドはありませんが、一部のWEIタイプは全体的に高いスコアを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「個人WEI平均」や「個人WEI（心理的ストレス）」などにおいて、外れ値が存在することが観察できます。これらの外れ値は、特定の期間に異常値が現れた可能性を示唆します。
3. **各プロットや要素**
– ボックスの色の違いは、視覚的に各WEIタイプの違いを明確にしており、密度が高い部分は中央値や四分位範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 直接的な時系列トレンドは示されていませんが、カテゴリ間の相対的なスコアの高低は確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「社会WEI（公平性・公正さ）」や「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」は、他のカテゴリに比べて全体的に高い中央値を持っており、分布が狭いことから一貫した高スコアを示しています。
6. **直感的に感じること、およびビジネスや社会への影響**
– 電力カテゴリにおけるWEIスコアの変動を見ることで、特定の要素が社会のどの部分でどのように評価されているかを理解できます。特に高スコアを持つカテゴリは、持続可能性や公平性が社会で重視されている可能性を示唆します。外れ値があるカテゴリについては、特定の期間に問題が生じた可能性があり、改善が必要である可能性が高いです。
全体的な視覚的印象として、社会的要素が高く評価される傾向にあり、持続可能な発展や公平性が重要視されていることを示唆しています。これは、将来的な政策決定やエネルギー配布の計画に影響を与える可能性があります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– この主成分分析（PCA）プロットでは、明確な上昇や下降のトレンドは見受けられません。点は主に正規分布のように見え、特定の方向性を示していません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 第1主成分と第2主成分の両方で、特別に目立つ外れ値はありません。ただし、第1主成分がマイナス0.5付近の点は、他の点と少し離れているため、特異な行動を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 各点は、WEI（電力インデックス）に関連する構成要素の観測を表しています。第1主成分が76%の寄与率を持っているため、この成分はデータの主要なばらつきを捉えていると考えられます。第2主成分は8%の寄与率で、補足的な情報を提供しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– グラフには期間の情報が直接示されておらず、時系列データの変動や関係性を具体的に読み解くのは難しいです。データが30日間のものであることを考慮すると、時間軸での動きは別途確認が必要です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 第1主成分と第2主成分との間には弱い相関があり、全体的に広がった分布を示しています。特定のクラスターや密集した領域もいくつか見られ、多様なデータセットを示唆しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– ビジネス上、このデータは電力消費や生成パターンの多様性を示している可能性があります。エネルギー管理や効率的なリソース配分の観点からは、これらの主成分から特定の行動パターンを明らかにすることで、コスト削減や最適化の機会を見出すことができるでしょう。社会的には、安定した電力供給の確保が関連してくる可能性があります。
このPCAは、今後の分析やアクションの立案において、より詳細なインサイトを引き出す手掛かりとなるでしょう。
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。
