📊 データ分析（GPT-4.1による）
データ分析に基づく以下の洞察を提供します。
### 時系列推移
– 総合WEIスコアにおいて、初期には0.62から始まり、一時的に0.65付近まで下降したが、その後は全体的に上昇トレンドが観察されます。7月6日以降の急激な上昇は特に顕著で、スコアが0.85以上に達しています。
– 個人WEI平均および社会WEI平均も同様の上昇傾向が見られますが、社会的な要因が個人要因に比べてより安定しているようです。
### 異常値
– 異常値が複数日付で報告されています。例えば、7月1日の0.62、7月6日の0.86などが注目されます。これらの日にはスコアが通常の変動範囲を外れた結果として示されます。
– これらの異常値は、社会的または個人的な重要なイベント、政策の変更、または経済的状況の急激な変動などによる可能性があります。
### 季節性・トレンド・残差（STL分解）
– データのSTL分解は、全体的な上昇トレンドとともに特定の周期性を示していますが、それと並行して不規則な残差も存在することを示しています。これらは突発的な要因がもたらす短期的な影響として解釈されます。
### 項目間の相関
– 相関ヒートマップでは、個々のWEI項目間に強い関連性が見られます。特に、経済的余裕、健康状態と社会的持続可能性は非常に高い相関を示しているため、これらが総合スコアに大きく寄与していると考えられます。
### データ分布
– 箱ひげ図からは、スコアのばらつきが指標によって異なることが確認できます。異常値がデータセット全体に対して適切に扱われているかを確認する必要がありますが、多数のスコアが中央値から大きく逸脱している場合は再調整が必要です。
### 主要な構成要素（PCA）
– PCA分析では、PC1が0.76の寄与率であり、WEIスコアの主要な変動要因のほとんどを理解するために最も重要な要素であることが示されています。社会的要因と経済的要因が全体の変動の76%を説明している可能性があります。
### 結論
この分析からは、特に7月以降において社会構造面でのポジティブな変化がWEIに良い影響を与える一方で、特定の日には急激なスコア変動が生じ、社会的イベントや政策介入の可能性を示唆しています。WEIスコアが示すこれらの動向により、今後の政策決定や改善点の模索に役立つインサイトを提供できます。
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:
このグラフは電力に関する総合WEIスコアの推移を示しており、以下のような特徴と洞察があります。
1. **トレンド**:
– 初期のデータ（2025年7月から9月）は、ある範囲内で横ばいになっており、急激な変動は見られません。
– 2026年6月からのデータは一部高いスコアを示しており、分布の中心が右へ移動しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値としてプロットされているデータポイントが初期のデータに見られますが、その周辺で大きな変動は確認できません。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青色のプロットは実績データを示し、緑色のプロットは前年のデータを示しています。
– 紫色や他の色のラインは異なる方法での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）。
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両方が表示されており、これらを比較することで昨年との動向の違いが視覚化されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの分布は2025年7月から9月にかけて変動が少なく、2026年6月からは前年のデータと密集する形でプロットされていることが特徴です。
– 予測データは一貫性がなく、いくつかの予測手法によって異なる結果が示されています。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、ビジネスや社会への影響**:
– 最初の時期の安定性は、電力分野での一定の制御が効いているという印象を与えます。
– 2026年6月以降のデータは前年と比較して上昇している可能性があるため、需給バランスの変動や新しい技術の導入などの影響が考えられます。
– 異常値や予測の不一致は、予測モデルの精度向上が必要であることを示しています。電力供給の最適化やリスク管理の強化が重要課題となるでしょう。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 初めの段階（2025年7月～10月頃）で「実績（実測AI）」のデータは、0.7から0.8付近で狭い範囲で動いている。
– その後、「線形回帰」や「決定木回帰」、「ランダムフォレスト回帰」の予測が示されているが、明確な上昇や下降トレンドは見られず、むしろ予測値は横ばい状態。また、2026年7月頃に「前年（比較AI）」データが急上昇していることが見られる。
2. **外れ値や急激な変動**
– 予測（予測AI）には異常値が含まれており、実績データから外れているものもある。
– 特に、ランダムフォレスト回帰での急激な上昇が一時的に見られる。
3. **各プロットや要素**
– 色の違いにより、実績、予測、前年の比較が視覚的に区別されている。
– 異常値が黒い円でマークされ、他のデータと識別可能になっている。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データ、予測データ、前年比較データが存在し、予測データは実績データとの乖離を示す部分があり、特に異常値が目立つ。
– 予測の範囲化±3σも示されており、データ予測の信頼性や変動の範囲が視覚的に確認できる。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 表示されている異常値が全体の傾向から外れた時期に出現している。
– 予測データと比較AIの間には乖離があるが、全体的なデータの分布は比較的密集している。
6. **人間が直感的に感じることとビジネスへの影響**
– このグラフを見る限り、電力の使用効率や環境評価に関する指標（WEIスコア）は一部の期間で異常な値を示しつつも、予測されていた範囲内に収まっているように見える。
– 企業や電力管理者は異常値の出現を注意深くモニターし、適切な対策を講じる必要がある。また、将来の効率改善に向けた取り組みの方向性を考える指針になる可能性がある。
総じて、このデータは将来の予測と実践のギャップを可視化し、異常値の重要性を示している。特に予測値の変動を抑える施策がビジネスの安定に寄与するだろう。
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:
このグラフについて以下のように分析します。
1. **トレンド**:
– グラフは二つの異なる期間に分かれています。最初の期間（2025年付近）は、実績データ（青色）が高い水準（0.8以上）で安定していますが、その後データが途切れています。
– 次の期間（2026年に移行する付近）では、前年データ（緑色）が少し低い水準（約0.6付近）で表示されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の期間において、異常値とされたデータがいくつか確認できますが、全体的なトレンドには大きな影響を与えていないようです。
3. **各プロットや要素**:
– 青色のプロットは実績データを示しています。
– 線形回帰（紫色）、決定木回帰（ピンク色）などの予測モデルが示されていますが、期間が空いているため予測結果の特定は難しいです。
– 罫線は予測の不確かさ範囲を示しており、幅が狭く、予測の信頼性がある程度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**:
– 過去の実績データと前年のデータの比較が示されているが、両期間の間にはデータの途切れがあり、直接の比較は難しいです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと前年のデータ間の視覚的な直感として、前年は実績より幾分低い傾向があるようです。
6. **直感的な感想と社会・ビジネスへの影響**:
– 実績が高水準で安定していた後、データが途切れていることで、何かしらの予測や戦略が必要となった可能性があります。
– 社会やビジネスにおける電力の需要や供給の変動、特に急激な変化があった場合、これを早期に察知し、計画を立てる必要があります。予測モデルが複数示されていることで、電力需給の綿密な予測が重要であることを示唆しています。
このグラフから、電力の需給バランスを取り続ける上で予測精度を高めることが鍵であることがわかります。
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:
1. **トレンド**
– 初期にはWEIスコアが比較的高い値に集中していますが、その後大きなトレンドは見られません。しかし、一部の予測データでは上昇傾向が予測されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期に異常値とされるデータがいくつか存在しますが、それ以後にはこのような外れ値は見受けられません。
3. **各プロットや要素**
– **実績AI（実績データ）**は青色の点で示されていますが、比較的安定しています。
– **予測AI**は赤い×で示され、実績と若干のずれがあります。
– 線の色は予測モデルの違いを示しており、ランダムフォレスト回帰（紫）や線形回帰（水色）などが存在します。
– 前年比較のデータは緑色で示され、安定したスコアを示しています。
4. **複数の時系列データ間の関係性**
– 各モデルの予測は大きく異なることはなく、過去の実績データと比較しても大きな違いは見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– WEIスコアの分布は初期ではやや広がりがありますが、途中からは安定しているように見えます。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**
– WEIスコアが安定していることは、個人の経済的健康が大きく変動していないことを示唆しています。これは、エネルギー市場や経済環境が比較的安定していることを反映している可能性があります。この安定性は消費者が長期計画を立てる上ではポジティブです。
このグラフのデータは、将来的な電力市場の動向を予測するための基礎情報として利用されるかもしれません。特に、異なる予測モデリングの精度や傾向の比較は、長期的な戦略を策定するうえで重要なヒントとなるでしょう。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **時系列トレンド**: 見る限り、実際のデータ（青点）は比較的横ばいですが、予測には上昇と下降が見られます。特に線形回帰（紫線）は上昇傾向があります。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 初期部分に異常値（黒丸）がありますが、時間の経過とともに安定してくるようです。
– **急激な変動**: 特に目立った急激な変動はないようですが、他の予測（ピンクのランダムフォレスト回帰）は大きく異なる予測を見せています。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **色と形**:
– 青は実際のデータ。
– 赤いバツは予測AI。
– 黒丸は異常値。
– 緑は前年のデータを示しており、安定しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 複数の予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が比較されていますが、ランダムフォレスト回帰は他の予測よりも変動が大きいです。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **分布**: 前年データと実際のデータは比較的集中しており、高い相関があるように見えますが、予測は多様です。
### 6. 直感的な理解とビジネス・社会への影響
– **直感的な理解**: 安定した健康状態を維持しているように見える。ただし、予測と実績が一致しない場合は、モデルの再調整が必要です。
– **ビジネス・社会への影響**: 電力消費の健康状態を示唆しているので、異常値に対する早期の対策が必要です。特に、予測モデルの多様性を活かし、リスクを回避する方法などを模索する価値があります。
このグラフは電力の状態を示し、これに基づいて異常を早期に発見し、適切な対策を講じることで、持続可能なエネルギー供給を維持できる可能性があります。
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:
このグラフでは、個人のWEI（心理的ストレス）スコアが時系列で示されています。以下に、グラフの特徴と洞察を挙げます。
1. **トレンド**
– 期間の最初に多くの実績データ（青）が集中していますが、その後急激に減少し、後半には見られなくなります。特に、期間の後半では前年のデータ（緑）が主に表示されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値として示されている部分が複数（黒の丸）あります。これらは他のデータ点と比べてWEIスコアが大きく異なることを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績データ（青）は早期に集中しており、その後の予測（赤）や異常値（黒）が目立ちます。
– 予測モデルの線（紫やピンク）は、将来的なストレス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**
– 実績データと前年データが大きく異なる部分があります。前年のデータは後半に顕著に現れ、WEIスコアが比較的安定しています。
– 予測範囲（灰色）は予測データの信頼区間を示し、一定の範囲内に収まっていることが確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは早期に集中し、その後希薄になります。予測データは、まだら模様に分布しています。
6. **直感的な洞察とビジネス/社会への影響**
– 初期のデータと現在のデータの間にはギャップがあります。時間が経つにつれてデータが散逸しているように見えるため、対策を講じないと、心理的ストレスの予測が困難になる可能性があります。
– 異常値が複数存在することから、組織的な対応やサポートが必要な期間があったと考えられます。ビジネスにおける生産性や従業員の幸福度に影響を及ぼす可能性があるため、これらの異常点を含む期間の分析が重要です。
このグラフを情緒的に捉えると、最初の集中したデータから次第に散乱した予測へと移行する様子に、不安定さやコントロール困難な状態を感じ取ることができるかもしれません。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 初期段階では実績AIのスコアは0.8以上で、比較的一定しています。
– ランダムフォレスト回帰による予測は直線的に上昇し、最終的に1.0に近づくパターンが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績AIには特に目立った外れ値はないようです。
– 予測（線形回帰、決定木回帰）で異常値とマークされたプロットが存在しますが、大きな変動は確認されません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色のプロットは実績AIのデータを示しています。
– 緑色のプロットは前年のデータで、現年のパターンと一致しているかを確認できます。
– 異常値が黒の枠で示されています。
– ランダムフォレスト回帰の予測値が高く評価されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値と異なる予測手法（ランダムフォレスト回帰、線形回帰、決定木回帰）間での予測結果の違いが比較できます。
– 全体として、ランダムフォレスト回帰が最も高い予測スコアを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値は全体的に高得点で安定しています。
– 予測手法の違いによるスコアのばらつきも少なく、特にランダムフォレスト回帰が一貫して高いスコアを示しています。
6. **人間が直感的に感じることとビジネス・社会への影響**
– 実績データの安定性と高スコアは、現在の運用が効果的であることを示す可能性があります。
– ランダムフォレスト回帰による高い予測スコアは、AIを活用した将来の電力管理において、信頼性の高い手法を選択するためのインサイトを提供しています。
– ビジネスにおいては、この予測手法を活用することで、電力管理の効率化やコスト削減が期待されます。
このグラフは、電力産業におけるAIと予測技術の役割や可能性を示唆しており、データ駆動型の意思決定が重要であることを強調しています。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 初期の「実績（実績AI）」のデータポイントは、比較的高いWEIスコア（0.8～1.0）で推移しており、安定したパフォーマンスを示唆しています。
– その後、データは一時的に非表示になり、次に表示される「昨年（比較AI）」のデータは、やや広範囲に渡って分布しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の「実績（実績AI）」において、いくつかのデータポイントが異常値として認識されていることがわかります。これらは円で囲まれたプロットです。
3. **各プロットや要素**
– 色と形によって異なるモデルやデータの区別がされています。「実績（実績AI）」は青の丸、「予測（予測AI）」は赤の×、「昨年（比較AI）」は緑の丸で示されます。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示し、未来を予測する際の信頼度を視覚的に表現しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列データは、実績と予測、および昨年の比較を視覚的に示しており、異なるモデルによる予測精度を比較可能にしています。
– 特に「予測」カテゴリでは、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の結果が示されており、それぞれのモデルの違いとその予測精度の関係を検討する機会が提供されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の実績データと予測データ間には大きな振れ幅は見られませんが、昨年のデータはより変動が大きくなっています。これにより、制度の変更や外部要因の変化があった可能性が考えられます。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**
– 初期の高いWEIスコアは電力カテゴリにおける公平性が確保されていた可能性を示唆します。しかし、昨年のデータに広がりが見られることから、何らかの制度変更や外部ショックがその安定性に影響を及ぼした可能性があります。
– このような時系列データの変動は政策決定者やビジネスリーダーにとって重要な指標となり、改善が必要な領域や将来的なリスクを特定する手がかりになります。
このグラフの洞察は、社会における公平性の評価において改善の余地があることを示唆しており、特に電力分野における政策の策定や調整に役立ちます。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– グラフの左側には実績データがありますが、期間が短く具体的なトレンドは確認しづらいです。右側は予測データが主で、ほぼ横ばいの傾向が見受けられます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値として示されているプロットがいくつか存在します。これらは、モデルの予測範囲を超える結果となった可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績データ、緑の点は昨年の比較データ、黒い円は異常値を示しています。
– 紫色、水色、ピンク色の線はそれぞれ線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰による予測を示しています。
– 予測の不確かさ範囲がxAI/3σで示されていますが、十分に狭く、予測が比較的安定してい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**
– 実績値と予測値が大きく乖離している箇所が見受けられます。異常値はさらにその乖離を顕著にします。
– 昨年のデータは今後の予測に対して、参考としてそこまで大きな影響を持っていないように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 分布上、実績データと予測データの間に大きな相関は見られず、予測は比較的一貫して高いWEIスコアを維持しているように見えます。異常値はその一貫性からの逸脱を示します。
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**
– WEIスコアは、持続可能性と自治性の指標として評価されており、特に電力カテゴリでは安定した高いスコアは良好な状態を示します。
– ただし、散発的な異常値は注意を引き、システムの不安定性や予期せぬ出来事の可能性を考慮する必要があります。
– ビジネスや社会的には、予測の信頼性と実績値との差がリスク管理や長期計画の策定に影響を及ぼす可能性があります。
このグラフの情報を活用して、適切な施策や予測手法の再評価が求められるでしょう。
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:
このグラフは、電力カテゴリにおける社会WEI（社会基盤・教育機会）のスコア推移を示しています。以下に視覚的特徴と洞察を説明します。
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）は初期に高いスコアで、横ばいの傾向を示しています。
– 予測（紫色、緑色のライン）は、予測手法によって異なる可能性がありますが、比較的安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 幾つかの外れ値（黒円で囲まれた青い点）が見られ、実績からの偏差を示しています。
– 大きな変動は特に見られません。
3. **各プロットや要素**:
– 実績データは青色で示され、予測データは異なる回帰手法で表示されています。それぞれがどの手法かは凡例で確認できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測データが重なる時期では、実績が予測内に収まるかを検証できます。大きなズレは見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 予測範囲（xAI/3σ）が示されており、実績がこの範囲内に収まっています。予測精度は高いと考えられます。
6. **人間の直感や社会的影響**:
– 安定したWEIスコアは、電力供給における社会基盤が確立されていることを示唆します。
– ビジネスや教育機会において、予測可能性が高いことは計画の立案に有利です。
全体として、このデータセットは電力供給安定を示し、社会基盤や教育機会におけるポジティブな指標を提供しています。
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:
## 分析と洞察
### 1. トレンド
このグラフでは、電力カテゴリにおける社会WEI（共生・多様性・自由の保障）のスコアが示されていますが、期間の初期（左側）では点が密集しており、それ以降は離れた位置にプロットされています。このことから、測定の間に一時的な変動があるものの、長期的には大きな変化はないことを示唆しています。予測モデルごとの時系列は、異なる手法が比較され、未来予測が試みられています。
### 2. 外れ値や急激な変動
グラフ中に異常値とされる点がいくつか存在しています。これらは通常のレンジから外れた値を示しており、システム上のエラー、予期しないイベント、データ収集の問題などの可能性があります。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **実績（実績AI）**: 青い点で表され、過去のデータを示しています。
– **予測（予測AI）**: 赤い×マークで示され、今後の予測データを示しています。
– **異常値**: 黒い円で囲まれており、通常のレンジを外れていることを示しています。
– **前年（比較AI）**: 緑の点で表示され、過去の同時期と比較をしています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– **予測の信頼範囲（xAI/3σ）**: 灰色の範囲で、予測の不確かさを可視化しています。
– 複数の予測手法が異なる期間で使用されています。これにより、現在の傾向を予測するにあたり、数種類のモデルの予測精度を比較しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
現状のデータと予測データの間に大きな乖離は見られず、予測モデルは過去の実績を基に正確な将来展望を行おうとしていると考えられます。
### 6. 直感的な洞察とビジネス・社会への影響
– **直感的な洞察**: このデータの密度と異常値の存在は、電力関連の社会還元性における一定の安定性があるものの、予期せぬ事象が発生しうることを示しています。
– **ビジネスや社会の影響**: 電力提供に関して多様性や自由を促進するための施策が求められ続ける中で、異常値の原因を特定し、対応することが持続可能な改革に必要とされます。予測の活用により、先を見据えた対応を取れ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:
このヒートマップは、電力カテゴリに関する総合WEIスコアを示しています。以下にこのグラフから得られる視覚的な特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 一般的に、時間が進むにつれて色が変化しており、これはWEIスコアの変動を示しています。
– 特定の時間帯、特に6時以降にスコアが高くなる傾向が見られます（色が黄色や緑に近づく）。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 19時の時間帯に特に高い（緑や黄）スコアを示しており、この時間における特異な使用パターンが考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の変化はWEIスコアの変化を示しており、青や紫は低スコア、緑や黄色は高スコアを意味しています。
– これは、電力の使用が特定の時間帯に集中している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**:
– 異なる時間帯のスコアが並列して示されており、高スコアが特定の時間に集中していますが、その後の時間（8時、16時など）もまた高スコアのパターンが見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の日付の同じ時間に高いスコアが見られ、曜日や特定の日付に依存した電力パターンがあるかもしれません。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 人々は特定の時間帯に電力を集中して使用している可能性があり、電力供給側（電力会社）はこのピーク時間に対応するための対策が必要です。
– また、これらのハイパフォーマンスの時間帯にエネルギー効率を向上させる技術や政策が重要です。
このヒートマップからわかるのは、電力使用のピーク時間を特定することで、省エネ対策や効率的な電力供給が可能になるかもしれないということです。
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**
– 色の濃淡を見ると、時間が経つにつれて値が増加している傾向が見られます。初期の時間帯（例えば16時から19時）は低い値（青や紫）ですが、後半になるほど高い値（緑や黄色）に変わっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 19時の時間帯において、数日間の間に急激に色が変化しています。特に2025-07-06に紫から黄色に変わり、急激にスコアが変動しています。
3. **各プロットや要素**
– カラースケールが数値を表現しており、黄緑から緑が高スコア、青や紫は低スコアを示しています。時間帯ごとの異なる色のプロットが、どの時点でスコアが変化しているかを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時間帯ごとのスコアが異なり、昼から夜にかけて値が増加している様子があります。各時間帯のデータが互いに影響し合っている可能性もあります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– スコアの変動が特定の時間帯に集中し、対照的な時間帯ではより平坦であることが分かります。このことは、特定の時間帯が他の時間帯に比べて電力の使用に顕著な影響を及ぼしている可能性を示唆します。
6. **直感的な印象とビジネスや社会への影響**
– 夜間の時間帯に電力使用スコアが急激に増えていることは、家庭や企業のエネルギー需要が夕方から夜間にかけて増加することを反映している可能性があります。これに基づき、エネルギー管理や施策を改善するための戦略が考えられるでしょう。
全体として、このヒートマップは、特定の時間帯における電力使用のパターンを明らかにしており、エネルギー効率の向上に寄与する分析を支えているようです。
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:
以下に視覚的な特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 全体的に色が濃い（低いスコア）から明るい（高いスコア）方向に変化している。
– 短期間での周期的なパターンは特に見られないが、週ごとにスコアが変動していることがうかがえる。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月1日から数日間、特に19〜23時の時間帯で非常に低いスコアが観察される（紫色）。
– その後、急激にスコアが改善されている（色が明るくなる）。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡は社会WEIスコアの高さを示し、濃い色ほどスコアが低い。
– 明るい色は高いスコアを示しており、時間や日付ごとの変動を視覚化している。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 日付ごとに時間帯別のスコアが一貫して高くなったり低くなったりしている。
– 特定の時間帯（16〜19時）が特にスコアが低く始まり、その後一貫して改善されている。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の色のパターンが時間帯に応じて変化しているが、全体としてスコアの上昇傾向が見られる。
– 特定の時間帯でのみ発生する低スコアは、何らかの外的要因がある可能性がある。
6. **ビジネスや社会への影響**:
– 初期のスコア低下は、電力供給や需要の急激な変動を示している可能性がある。
– 時間帯によってスコアが改善しているため、運用の最適化や調整が行われた可能性がある。
– スコアの上昇は、エネルギー効率の改善、設備の最適化、需要の平準化が効果を上げていることを示唆する。
このヒートマップは、エネルギー管理の改善状況を視覚的に把握するのに役立ちます。初期の課題に対する対応が効果を上げていることがうかがえるため、今後も継続的な改善が期待されます。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– このヒートマップは、360日間の電力WEI（Well-being Index）項目間の相関を示しています。具体的な時系列のトレンドは示されていませんが、相関の強さからある種の方向性を見出すことができます。
2. **外れ値や急激な変動**
– ヒートマップとしては、個々の変動や外れ値は示されていませんが、相関の観点で見ると、非常に低い相関は「個人WEI（自由度と自治）」と他の項目間で見られます（例：個人WEI（健康状態）との相関は0.35）。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃淡は相関の強さを示しています。赤に近いほど高い正の相関（相関係数が1に近い）、青に近いほど負の相関を示しています。
– 高い正の相関が目立つ箇所として、「総合WEI」と「個人WEI平均」（0.95）、「社会WEI平均」（0.97）との間の高い相関が見られます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– ヒートマップ内の要素は時系列データの直接的な変化を示していませんが、中長期的な強い関係性を示唆しています。特に個人の心理や経済的要素が相互に強く関連していることが伺えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「個人WEI（経済的余裕）」と「個人WEI（心地的ストレス）」（0.72）は正の相関があり、経済的余裕が心的ストレスとも関連していることが示唆されます。
– 全体的に、WEI項目同士は高い正の相関を持つものが多く、特に「総合WEI」との関連性が強く見られます。
6. **直感的な感じと影響**
– 直感的に、このグラフからは個人および社会的な福祉が強く関連していることがわかります。ビジネスや政策立案においては、例えば個人の経済的な余裕を向上させることで、心理的ストレスや健康状態の改善も見込める可能性があります。
– 社会全体の持続可能性と公正性の向上が他の多くのWEI項目とも関連しており、包括的な政策の重要性を示唆しています。
このヒートマップを基に、電力関連のビジネスや政策立案においては、福利厚生や持続可能性の要素を組み込むことで、全体的な幸福度を高めることが可能であると考えられます。
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:
この電力カテゴリのWEIスコア分布比較（箱ひげ図）を分析すると、以下の洞察が得られます。
1. トレンド:
– 各WEIタイプに明確な上昇や下降のトレンドは見られませんが、全体としてWEIスコアは0.6から1.0の範囲に集中しています。
2. 外れ値や急激な変動:
– 一部のWEIタイプ（例えば、個人WEI（経済成長）など）には外れ値が存在しています。特に、個人WEI（経済成長）と社会WEI（公平・公正と統治）は外れ値として特に低いスコアが観察されます。
– 総合WEIや個人WEI平均は比較的安定したスコア分布を示しています。
3. 各プロットや要素:
– 色の違いが各グループの異なるカテゴリを示していると考えられます。
– 各箱ひげの長さはスコアのばらつきを示し、箱の上限と下限はそれぞれ第3四分位数と第1四分位数を表しています。中央値（線）も注目すべき要素です。
4. 複数の時系列データの関係性:
– このグラフは複数のカテゴリのスコア分布を示しているため、時系列データではありませんが、各WEIタイプ間の相対的なパフォーマンスを比較できます。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 特定のWEIタイプ（例えば、個人WEI（自由意志と自治）や社会WEI（持続可能性と自治生））は比較的狭い範囲で分布しており、相対的に一貫したパフォーマンスを示している可能性があります。
6. 人間が直感的に感じること:
– 人々はおそらく、個々のWEIタイプのパフォーマンスに基づいて改善が必要な領域を特定するでしょう。特に外れ値がある場合、それは特定のカテゴリが他のカテゴリに比べて改善の余地があることを示唆しています。
– ビジネスや社会への影響としては、外れ値やばらつきの大きいカテゴリに対する戦略や改善計画が必要になるかもしれません。これは特に、公共政策や戦略的計画において重要です。
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:
以下の点について分析します。
1. **トレンド**
– このグラフはWEI構成要素の主成分分析（PCA）を表しており、特定の時間的トレンドを示すものではありません。ただし、データは第1主成分と第2主成分に沿って分布しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特定の外れ値として目立つポイントはありませんが、第2主成分において+0.10付近のデータは他のデータポイントより比較的離れています。
3. **各プロットや要素**
– 各プロットはデータ点を表し、第1主成分と第2主成分の軸上に配置されています。第1主成分が76%の寄与率を持つため、こちらがデータの最も重要な変動要因を表していると解釈されます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 主成分分析の結果として得られたプロットであり、時系列の直接的な関係性は示されていません。しかし、異なる電力要素の関係性が視覚化されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– ポイントは軸上に広がっており、特定のクラスターは見られません。第1主成分がより支配的で、データセット内のバリエーションの大部分を説明しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– データがどのように配置されているかを分析することにより、エネルギー消費パターンやその変動要因を特定することが可能となります。ビジネスにおいては、効率化や最適化の可能性を探るための基礎資料となります。社会的視点では、消費パターンを理解することで、ピークシフトや供給安定性への対策を講じる足掛かりにできます。
全体として、このPCA分析はエネルギー分野における重要な変動要因を理解し、最適化戦略を立てるための出発点を提供しています。
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。
