📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 分析結果
#### 1. **時系列推移：**
– **総合WEIスコア**は比較的安定して上昇傾向にあり、特に7月6日以降は増加が顕著である。特に7月6日の19:31と19:32にはスコアが0.8625に急上昇し、その後高いレベルを維持している。
– **個人WEI平均**および**社会WEI平均**も同様の上昇傾向を示しており、特に社会WEIは7月6日から高いスコアを維持し、持続可能性や社会的要素の向上を反映していると考えられる。
#### 2. **異常値：**
– 7月1日の総合WEIスコア0.625や0.7、また7月6日の0.8625といった急激な値の変動が異常値として分類されている。これらの値は、突然の政策変更や重大な外的要因（例えば、経済的なインセンティブや社会運動）が影響した可能性がある。
#### 3. **季節性・トレンド・残差 (STL分解)：**
– 長期的な傾向は上昇しているが、季節性の影響は明確に観察されない。残差成分には短期間の変動が多く含まれており、具体的な要因や短期的ショックが反映されている可能性がある。
#### 4. **項目間の相関：**
– 相関ヒートマップから、**持続可能性（0.75以上）**と**社会基盤・教育機会**が強い関連を示しており、教育機会が持続可能な環境に寄与していることが示されている。
– 個人の心理的ストレスは他の項目に対して中程度の相関を持ち、特に自由度と自治（0.65）が個人のストレスに影響を与えていることが示唆される。
#### 5. **データ分布：**
– 箱ひげ図の分析により、個人経済と健康状態のスコアには狭い範囲の変動といくつかの外れ値が確認され、特に経済的余裕に関する問題が提起されている。
– スコアが0.8付近に集中しており、高いスコアを維持することで全体のWEIが高められている。
#### 6. **主要な構成要素 (PCA)：**
– PC1が76%の寄与率を示しており、経済的要素や持続可能性が主要なドライバーであることを示唆している。一方で、PC2はわずか8%の寄与で、多様性や自由度が補助的な要因であると考えられる。
### 結論
総合WEI、個人WEI平均、社会WEI平均ともに全体として上昇傾向を示し、特に社会的な要因が大きな影響を及ぼしている。個人や社会の経済的基盤と持続可能性に重点が置かれており、政策や社会活動によって強化が図られている可能性が高い。また、異常値が多くの外的要因を反映している可能性があるため、さらなる詳細な分析が必要である。
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:
以下は、指定されたグラフに基づく分析と洞察です。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青色プロット）は微増傾向を示していますが、全体的には比較的安定しています。
– 予測データ（紫色ライン）は平坦で、将来の安定を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値として表示されているデータポイントがあり、これが短期間内の異常な変動を示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色プロットは実績値を示しており、その密度や位置から一定の安定性が見られます。
– 濃い灰色のエリアは予測の不確かさ範囲を表しており、この範囲内に実績値がほぼ収まっていることから、予測の信頼性が確認できます。
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）が示すラインとの間に大きな乖離はなく、モデルの予測が実績に基づいた現実的なものであることが分かります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは概ね安定した面として分布しており、そこに極端な変動要素は少ない。
– 外れ値の存在が、特定の逸脱があることを示しているが、全体の分布に大きな影響を与えていない。
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**:
– このグラフを見た冒険心少ないオーディエンスには、予測モデルが示す安定性が安心感を与えるでしょう。
– 電力の安定供給が維持されるとの予測により、ビジネスや社会の計画にポジティブな影響を与え、投資や消費の継続につながると考えられます。
全体として、データは比較的安定していることから、現在の電力供給状況は順調であると評価できます。また、予測の信頼性も高いため、これからの短期的な運営に安心感を持てるでしょう。
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
– **初期**: WEIスコアは最初の期間で横ばいに近く、わずかな上昇を示しています。
– **中期**: 一貫して0.6から0.8付近の間に留まっているようです。
– **後期**: ランダムフォレスト回帰の予測が急上昇しています。線形回帰と決定木回帰は一貫した結果を予測しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 外れ値がいくつか観察され、WEIスコアが不規則に変動していますが、これらは大きな変動ではなく、範囲内に収まっています。
– 後半の急激なスコア上昇はランダムフォレスト回帰の予測によるものであり、実際のデータに基づいていない可能性が高いです。
### 3. 各プロットや要素
– **色**: 実績データは青色のプロット、外れ値は黒の縁取りで強調されています。
– **不確かさ範囲**: グラフ上で灰色の範囲が示され、これは予測の不確かさを表しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実績データと予測データ（特にランダムフォレスト回帰）は異なる傾向を示していますが、初期の実績データは全体の範囲に収まっています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– スコアの分布は一様ではなく、局所的な集中が見られます。
– 外れ値が主要なトレンドから逸脱しているが、それでも予測の範囲に入っている。
### 6. ビジネスや社会への影響に関する洞察
– **エネルギー効率評価**: WEIスコアは個人の電力利用の効率を示している可能性が高く、初期の横ばいは安定したエネルギー管理を示しています。
– **予測管理の重要性**: ランダムフォレスト回帰が大幅な上昇を予測している場合、エネルギー需要の増加や予期しないピークが発生する可能性があります。これに対する準備が必要かもしれません。
– **外れ値の原因究明**: 外れ値はエネルギー使用の異常を示し、外れ値の原因を分析することにより、エネルギー効率の改善策が検討できます。
総じて、このグラフは個人のエネルギー消費のパフォーマンス評価や効率改善の可能性を示唆しており、予測に基づいた戦略が将来のエネルギー需要管理に貢献する可能性があります。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– グラフの左側、特に初期の日付近では、データ点が比較的一定の範囲内で変動しています。全体としては横ばいで安定しているトレンドが見られます。
– 予測データに関しては、ランダムフォレスト回帰のモデルがグラフ中部から右端にかけて一貫して高い値（1付近）を維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データ（青色）が黒い円で囲まれた外れ値がいくつか存在します。これらは、通常の変動範囲から外れた例外的な値を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実際の実績AIデータを示しています。
– 赤の十字は予測AIのデータです。
– グレーの背景は予測の不確かさ範囲を示しており、データ点がこの範囲内にあるかどうかを確認するのに役立ちます。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測ラインが異なる予測モデルの結果を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと予測データが全体的に一致しているかを確認できますが、特に予測モデルによっては若干の差異が見られます。
– ランダムフォレスト回帰モデルの予測が、データの多様な変動を最も平滑化して捉えているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測データに強い相関があるとは言いにくく、特に実績データが不安定な箇所では予測とズレが生じています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 実績データが予測モデルの不確かさ範囲内でほぼ収まっていることは、モデルの精度の高さを示唆しています。
– 一部の外れ値は、予測に対する注意喚起として役立つ可能性があり、このような例外的なデータが何らかの異常や特別なイベントの兆候を示しているかもしれません。
– 電力の予測は、需給バランスの維持や効率的なエネルギー使用計画に役立ちます。このデータが安定していることは供給の信頼性向上に寄与します。
このグラフは、電力の需要予測や異常値の検出に役立つツールとして利用できるでしょう。外れ値の詳細な分析が行われれば、さらなる改善に繋が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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績のデータポイント（青い点）は概ね安定しているものの、若干の変動があります。全体としては横ばい状態です。
– 予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は全般的に時間と共に上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 多くのデータポイントが0.8付近に集中していますが、一部のデータポイントが0.7付近に位置しており、外れ値としてマークされています。
– 外れ値は全体の傾向に大きな影響を及ぼしていないようです。
3. **各プロットや要素**
– 実績データは青い点で示され、信頼性のある過去の実績として重要です。
– 予測データはX印で表示されており、将来的な見通しを示唆しています。予測は複数のモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）でなされ、比較が可能です。
– 予測の不確かさ範囲は灰色の領域で示され、予測の信頼性を視覚的に表します。
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の間に多少の偏差がありますが、一般的な傾向は類似しています。特に線形回帰とランダムフォレスト回帰がそれぞれ異なる未来予測を提供しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測データ間には一定の相互関係がありますが、モデルごとの予測精度に差があることも示唆されています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 実績はある程度安定していると感じられますが、予測では上昇傾向を示しています。これは個人の経済的余裕（WEI）が未来において増加する可能性を示唆しています。
– ビジネスや社会面では、個人の支出能力や投資余力が向上する可能性があり、電力消費に伴う市場拡大のチャンスがあると言えます。
– 外れ値や不確実性の範囲は、予測におけるリスク管理の重要性を示しています。この不安定要因を考慮に入れた計画が必要です。
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:
以下は、グラフからの視覚的な特徴と洞察です。
1. **トレンド**
– 実績（青のプロット）は全体的に0.6から0.8の間で変動しています。大きな上昇や下降のトレンドは見られません。
– 予測（淡青、紫、ピンクの線）は、平坦またはわずかに上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかのデータポイントが黒い円で囲まれており、これらは外れ値を示しています。これらの外れ値は、特にグラフの左端で顕著です。
3. **プロットや要素の意味**
– 実績データは青いプロットで表されており、観測されたWEIスコアを示しています。
– 外れ値は黒い円で強調されています。
– 灰色の帯は予測の不確かさを示し、ほかの予測線とは異なる不確実性を表しています。
– 予測は複数の回帰方法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）で示され、それぞれ異なる見込みを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測手法は異なる未来の動向を提案していますが、現在の実績データの範囲内での予測を示しています。
– 不確かさの範囲は、実績データの変動を反映しているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは、明確なパターンを持たず、比較的一定の範囲内にプロットされています。
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スコアが短期間で大きく変動しないことは、健康状態が安定していることを意味し、安心感を提供します。
– 外れ値は特定の時期における問題や異常を示しており、それを分析して改善策を立てることがビジネス上効果的です。
– 予測の異なる手法を参照することで、長期的な健康状態の見込みを複数の視点から評価することができます。
この分析を基に、健康状態の向上やリスク管理に役立つ戦略を立てることが可能です。
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:
グラフには、個人の心理的ストレスを示すWEIスコアの時系列データが示されています。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**
– 実績のデータ（青いプロット）は、全体として緩やかに上昇しています。このことは、30日間の間に心理的ストレスが増加した可能性を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 最初の数日において、スコアが他より低い数値を示している点が外れ値として確認できます。これは急激な変動を示唆しています。
3. **各プロットや要素**
– 青いプロットが実績値を、紫色の線がランダムフォレストによる予測を示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、特に初期の方が幅が広くなっています。これにより、予測の変動幅が日を追う毎に小さくなっていることがわかります。
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が実績の上昇トレンドをキャッチし、後半部分では実績に近いスコアを維持しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の実績データにはばらつきが見られますが、予測データはこれを平滑化して安定した値を示しています。
6. **直感的に感じることとビジネス・社会への影響**
– これらのプロットは、最初の数日に予測が困難であること、そしてその後にデータが集積するにつれて予測精度が向上することを示しています。
– 心理的ストレスの増加は職場でのパフォーマンス低下や健康への悪影響を引き起こす可能性があるため、早期に介入策を講じることが重要です。
– WEIスコアのモニタリングは従業員のメンタルヘルス管理に役立つかもしれません。
このグラフは、個人の心理的ストレスをタイムリーに把握することの重要性を示しており、適切な予防措置が考慮されるべきです。
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:
以下の点について分析します。
1. **トレンド**:
– 「実績（実績AI）」のデータプロットは、安定して横ばいの傾向が見られます。WEIスコアは大きな変動なく安定しています。
– 「予測（予測AI）」は、7月中旬以降にやや上昇し、横ばいになります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値として特別に強調されている点は見当たらないため、データは比較的一貫しています。
– 急激な変動も見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績値を示し、一貫した値を保っています。
– 赤い点の予測値は時間経過と共に予測される変化を表しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示し、予測値の信頼性の範囲を示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測の間には微妙な差があり、予測はやや上向きの傾向になっていますが、全体として大きな乖離はありません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測の間には強い相関が見られ、データは全体的に高いWEIスコアを維持しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– この図からは、個人の自由度と自治の水準が安定しており、かつ将来的にわずかに増加する可能性があることが示唆されます。
– ビジネスや社会的には、個人の自由が続くことは良好なサインであり、社会の安定や市民の満足度に寄与すると考えられます。
このグラフから得られる主な洞察は、安定した個人の自由度と自治の水準の持続であり、将来にわたってもこの状態が続く見込みであるということです。
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:
このグラフは、電力カテゴリーにおける社会的公平性・公正さの指標（WEIスコア）を30日間にわたって時系列で示しています。以下に視覚的な特徴とそこから得られる洞察を説明します。
1. トレンド:
– グラフ前半では、WEIスコアは比較的安定して0.6から0.8の範囲で推移しています。
– 時間が進むにつれて、スコアは0.8から0.9近くまで緩やかに上昇していますが、全体としては大きな変動は見られません。
2. 外れ値や急激な変動:
– グラフには数個の外れ値（異常値）が観測されています。特に、スコアが急激に変動する場所や通常範囲外に位置する点がこれらに該当します。
3. 各プロットや要素の意味:
– 青い点は実績データを表し、黒い円で強調表示されたものが外れ値です。
– 灰色の領域は予測の不確かさを示しています。
– 各予測手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）はそれぞれ異なる色の線で示されていますが、期間後半はランダムフォレストの予測がわずかに高めで安定しています。
4. 複数の時系列データの関係性:
– 異なる予測手法によるスコアの異なる可能性を示していますが、全体的に期間を通じて安定した予測がされているようです。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 実績データと予測データが概ね一致しているため、モデルが良好に機能していると考えられます。
6. 直感的な洞察およびビジネスや社会への影響:
– 全体としてWEIスコアは高く、安定していることから、電力の公平性・公正さが保たれていることが示唆されます。
– 外れ値に着目することで、特定の時期やイベントにおける不均衡や問題を特定し、それに対応するための対策を検討することが重要です。
– ビジネス的には、これらのデータを用いた戦略計画の改善や予測精度の向上に役立つ可能性があります。
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:
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）のスコアの時系列推移を示しています。以下に、視覚的な特徴とそこから得られる洞察を詳述します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青のプロット）は、期間の始めから中盤まで横ばいですが、最後の方で若干の上昇があります。
– 予測線（特にランダムフォレスト回帰）は一貫して高いスコアを維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青いプロットには異常値（黒い円で囲まれたデータポイント）があり、一部の日に低いスコアが見られます。これは一時的な問題かもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実績値を示し、スコアの実際の変動を表しています。
– グレーの背景は不確かさの範囲を示しており、予測の信頼性を視覚的に示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと異なる予測手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）のトレンドは似ていますが、異常値は予測には反映されていません。この差異が予測モデルの改善点を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データのスコアは0.8から1.0の間に集中しています。予測は全体的に高く、安定しているので、安定性が高いと考えられる。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– 異常値はビジネス運営において注意が必要です。持続可能性と自治性が急激に低下する要因を分析し、対策を講じることで、より安定したパフォーマンスが期待できるでしょう。
– 予測と実績の間に大きなギャップがないため、予測モデルは概ね信頼性が高いと考えられます。電力の安定供給や持続可能性を維持する戦略において、モデルの活用が有効です。
このグラフからは、WEIスコアの大部分が良好であるものの、特定の異常値に対処することで、さらなる改善が可能であることが示唆されています。
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:
以下に、グラフの視覚的特徴とそこから得られる洞察をまとめます。
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は、ほとんどが0.8から1.0の間に集中しており、ある程度の安定性を示しています。
– ランダムフォレスト回帰による予測（ピンクの線）は横ばいで、わずかな上昇傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフにはいくつかの外れ値が示され、特に最初の方にあります。これらは標準的な範囲から外れた測定値で、何らかの異常が発生した可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績のAIによるスコアを示し、黒い丸は異常値を示しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示しており、これはデータの信頼性に影響します。
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と他の回帰モデル（線形や決定木）の予測の間に一貫した横ばい傾向があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは0.8から1.0に集中しており、これがターゲットレンジであると考えられます。これにより、データが狙った範囲にしっかり収まっていることが示唆されます。
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**
– グラフの実績データがほぼ予測と一致しているため、社会基盤や教育機会の提供が計画通り運用されている可能性が高いです。
– 外れ値が初期に集中しているため、過去に解決された問題があったのかもしれません。
– 安定したパフォーマンスは信頼性を提供し、社会やビジネス環境における電力の安定供給において安心感をもたらします。
全体として、このデータは電力量の安定性と信頼性を示唆し、社会基盤の維持において良好な状況を反映しているように見えます。
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:
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は、初めは0.6付近で安定し、その後0.8付近で増加しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのデータポイントが異常値として識別されており（黒い円で囲まれた青い点）、特定の日に急激な変動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**:
– 青い点は実績データを示し、赤い「×」は予測値を示しています。
– 予測の不確かさ範囲は灰色の領域で示され、予測のばらつきを視覚的に表しています。
– ランダムフォレスト回帰（紫の線）とその他の予測モデル（青と緑の線）の予測があり、精度の違いが見られます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– ランダムフォレスト回帰は他の予測モデルよりも高いスコアを示していますが、実績データと一致していない期間もあります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは比較的一定の範囲で推移していますが、いくつかの異常値が全体のトレンドを乱しています。
6. **直感的な感想と影響**:
– 人間の目から見ると、前半の安定性と後半の上昇は、一部の外部要因によりウェイ社会スコアが向上した可能性があることを示唆します。
– ビジネスや社会への影響としては、このパターンはある種の政策変更や電力部門における新しい取り組みがプラスの影響を及ぼしていることを表しているかもしれません。また、予測モデルの違いに基づく意思決定は重要な要素となります。
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:
このヒートマップに基づいて、以下の分析と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 全体的に、色の変化はあまり見られず、横ばいの状態が続いています。
– 一部の時間帯で色の明るさが変化しているのが確認できますが、大きな上昇や下降のトレンドはありません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 19時台の2025-07-06に濃い紫色が見られ、これは急激な低下を示唆しています。
– 一方、同じ19時台の2025-07-07には明るい黄色が現れ、急激な上昇を示しています。この部分は外れ値として注目されるべきです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡はWEIスコアの高さを示しています。濃い色は低いスコア、明るい色は高いスコアを表します。
– 同じ時間帯に色が明るい場合、電力使用が多いことを示す可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 現在観察できるデータは主に時間別であり、日をまたいだ周期性は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯別に色がグループ化されており、特定の時間帯におけるスコアの振れ幅が大きいことが分かります。特に19時台に変動が集中しているようです。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– エネルギー消費がピークに達する時間帯があり、この変動に対応するために何らかの調整や対応が必要となる可能性があります。
– ビジネス的には、エネルギーの需要と供給のバランスを取るために、19時の変動を考慮した計画が必要です。
以上がこのヒートマップから得られる洞察です。エネルギーの効率的な管理や需要予測に役立てることができるでしょう。
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:
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**:
– 全体的に時間帯によって色の変化がありますが、特定の日または時間に一定のパターンが見られないため、明確な周期性は見られません。
– ただし、7月7日以降に緑から黄色への色変化がある点で、スコアが上昇する傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に7月6日の19時台の黄色いプロットが周辺と比較して高いスコアを示しており、これは外れ値または急激な変動として考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色は電力利用のスコアの高低を示しており、色が濃いほどスコアが低く、明るいほど高いことを示しています。
– 時間軸と日付軸がスコアの変動を日ごと、時間ごとに示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 特定の時間帯におけるスコアの上昇または下降は、日ごとに異なるため、時間帯の変化が日々の変動に影響を与えていることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 高いスコアは一日の特定の時間帯に集中しており、逆に、低いスコアは連続した時間帯で見られることから、一時的なピークがあることを示唆しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– ヒートマップ全体から、特定の日の特定の時間帯で電力利用が極端に高いことがわかり、電力供給の対策が必要かもしれません。
– ビジネスや社会においては、電力資源の効率的な分配を考える必要があり、特にピーク時間帯への対策が望まれます。
この種のデータは、電力会社や都市計画者が消費パターンを理解し、効率的で安定した電力供給を行うための重要な手がかりを提供します。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– ヒートマップは、時系列で電力の社会WEI平均スコアを示しています。色が変化することで時間経過とともに見られるトレンドを表現しています。
– グラフの色は周期的に変化しており、これにより特定の時間帯での変動を視覚化しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に、19時の時間帯において7月1日から3日にかけて濃い紫色になっているのが異常値として観察されます。これは、他の日に比べてスコアが低いことを示しています。
– 色の変化が急激な日もあり、7月6日以降にスコアの急上昇が見られます。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**
– 色の濃淡は各日付や時間におけるスコアの高さを示しており、紫色が低く、黄緑色が高いスコアを表します。
– 白色部分はデータ欠損を示している可能性があります。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**
– 各時間帯のスコアが一日の中でどのように変動しているかが提示され、特に19時のスコアの変動は顕著です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 一部の時間帯におけるスコア分布に明確な周期性が見られ、毎日の同じ時間帯でのスコア変動が周期的に生じている可能性が示唆されます。
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**
– このヒートマップは、電力消費や効率のピーク時間を特定するのに役立ちます。
– 社会やビジネスにおいてエネルギー消費パターンを最適化し、需要調整を行うための洞察を提供します。これにより、エネルギー効率の向上やコスト削減が期待できます。
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:
### グラフ分析の洞察
1. **トレンド**
– ヒートマップは30日間の相関を示しており、特定の期間内の傾向自体は示していませんが、高い相関が多く見られるため、関連性の高さが示されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に目立つ外れ値は示されていませんが、一部の項目では低い相関（0.30から0.50の範囲）が観察されます。これらは他の項目との関連が低いことを示しています。
3. **要素の意味**
– カラースケールは相関の強さを示しており、赤が強い正の相関、青が弱い相関を示しています。多くの要素間で0.8以上の高い相関が見られ、特に「個人WEI（心配的ストレス）」と「個人WEI平均」は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**
– 時系列データの直接的な変動は示されていませんが、様々なWEI（World Economic Indicators）間の関係性を視覚化しています。例えば、「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」と他の社会WEI項目は強い相関を持ちます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 多くの項目間で強い正の相関があります。これはこれらの項目が互いに強く関連して影響を与え合っていることを示しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– このヒートマップにより、人間は個々のWEI項目がどの程度相互に関連しているか、またどの項目が影響力を持っているかを直感的に理解できます。ビジネスや社会への影響としては、特定のWEI項目を改善することで他の項目にも良い影響を与える可能性があると考えられます。特に経済的余裕や心の健康といった個人の要因が、公平性や教育機会といった社会的要因と関連していることは、政策立案に寄与するでしょう。
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:
1. **トレンド**:
– この箱ひげ図自体では時間のトレンドは示されていませんが、様々なWEIタイプ間の比較が可能です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「個人WEI（心理的ストレス）」や「社会WEI（公平性・公正さ）」などに外れ値が見られます。これらは異常値やデータのばらつきを示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 各ボックスはデータの中央値、四分位範囲（25-75パーセンタイル）、そして最大・最小範囲を示しています。
– 色の違いはカテゴリーの識別に役立っています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– タイプ間の直接的な時間的関係は示されていませんが、異なるWEIタイプ間の相対的な比較が可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人WEI（経済充実）」は比較的狭い範囲で安定していますが、「社会WEI（生態系整備・効率経済）」は広い範囲で分布しており、ばらつきが大きいです。
6. **直感的洞察とビジネスや社会への影響**:
– WEIスコアの分布を見ると、心理的ストレスや公平性の指標が安定していないことから、これらの要因が安定化すれば個人および社会の全体的な幸福感が向上する可能性があります。
– 特に外れ値が多いカテゴリは改善の余地がある可能性があります。
– 企業は特定のWEIに基づき、ターゲティングや戦略を策定することで、持続的な成長や社会的貢献を図ることができるでしょう。
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）のグラフは、電力カテゴリのデータを視覚化しています。以下、視覚的特徴と考えられる洞察を示します。
1. **トレンド**
– グラフは30日間のデータを主成分で表現していますが、特定の上昇や下降トレンドは見られません。ただし、データが第1主成分（貢与率0.76）方向に広がっており、この方向が大きな変動要因であることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかのプロットが他のデータポイントと大きく異なる位置にあり、これらは外れ値である可能性があります。例えば、第2主成分が0.10以上の地点や、第1主成分が-0.5付近のデータは注目すべき点です。
3. **プロットや要素の意味**
– 点の配置の密度が高い部分は、類似した特性のデータが集中していることを示しています。具体的には、第1主成分が0.1付近に多くのデータが存在しており、この近辺が高密度領域です。
4. **時系列データの関係性**
– 本来の時系列情報はこのグラフから直接的には読み取れませんが、主成分によって示されるパターンから時間的変化を推測できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 第1主成分と第2主成分の間に明確な相関関係は見られません。データは第1主成分方向に偏っており、第2主成分方向への広がりは比較的小さいです。
6. **直感的なインサイトと影響**
– PCAにより、電力データの主要な変動要因が抽出されており、これにより効率化やコスト削減のための改善ポイントが見つかるかもしれません。また、外れ値の分析により、異常な消費パターンや機器の故障などを事前に検知することが可能です。これは、電力供給の最適化やメンテナンス効率の向上につながるでしょう。
この分析に基づき、さらなる詳細な調査や対策の検討が有効と考えられます。
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。
