📊 データ分析（GPT-4.1による）
**データ分析結果:**
**1. 時系列推移:**
– 総合WEIは、初期のころは0.625から始まり、徐々に上昇しながら乱高下を経て0.87まで上昇しています。ある特定の日付（例えば、7月6日後半）で急激なスコア増加が見られます。
– 個人WEI平均、社会WEI平均も全体的に上昇傾向を示していますが、7月中盤には比較的高いスコアの安定期があります。
**2. 異常値:**
– 検出された異常値には、特に急激なスコア変動や期間終了前の高いスコアが含まれています。
– 総合WEIが7月1日から7月6日に0.625から0.8625へと急増した理由として、個人や社会要因の良好な変化が推測されます。また、7月6日のスコア0.8625、0.85の連続した高値は、突発的な社会イベントや政策的な改善が可能性として考えられます。
**3. 季節性・トレンド・残差 (STL分解):**
– 長期トレンドは上昇傾向を示し、一般的な社会の安定改善を示唆しています。季節的な要素は見られないことから、急激な社会政策やイベントの影響が強かったのかもしれません。
– 残差成分はデータの一部の乱高下を示しており、予測できない短期的な変動を反映しています。
**4. 項目間の相関:**
– 経済的余裕と持続可能性は高い相関関係にあると推測されます。これは経済の安定が持続可能な社会基盤の形成に寄与していることを示唆しています。
– 心理的ストレスは他の項目（特に個人の健康状態）と逆相関関係を持つ可能性がありますが、対策を通じたストレス軽減の影響が読み取れます。
**5. データ分布:**
– 箱ひげ図で見た各項目のスコア分布は、中央値が一般的に高く、全体のばらつきはそこまで多くありません。ただし、心理的ストレスのばらつきと外れ値の多さが見られ、特にストレス改善が課題となる可能性を示しています。
**6. 主要な構成要素 (PCA):**
– PCA分析から、PC1が全体の76%の変動を説明しており、この成分は経済的および健康状態に関連する要素が主に寄与しています。PC2は8%と寄与度が少ないですが、自由度や個人自治に関係する要素を反映していることが示唆されます。
**まとめ:**
データ全体として、総合WEIの上昇は、個人および社会レベルでの改善によるものであり、特定の期間では急激な変動（特に7月初旬）が見られます。このような動きは政策変更や社会的出来事に左右された可能性が高いです。異常値は、特に分析を行う際には重要な指標となりえます。したがって、心理的ストレスへの取り組みと経済的安定の強化が、さらなるWEI向上に繋がることが期待されます。
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:
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（実績AI、青点）**は、期間初期に集中しており、期間の終わりには見られません。
– **予測（多様な手法、色分けされた線）**は一定の期間において高めに推移し、その後、上昇したり横ばいになったりしています。特にランダムフォレスト回帰（紫）は高値の平坦な時期が存在します。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青い点で示された実績に外れ値は特に見られないようです。
– 予測の範囲外のエリア（グレーの帯）を超える値は特にありません。
3. **各プロットや要素の意味**
– **実績（青点）**は、実際の観測値を示しており、過去のパフォーマンスを表しています。
– **予測（赤い×印、異なる色の線）**は、さまざまなアルゴリズムによる予測モデルの結果であることを示しています。
– **前年（緑の点）** は、過去のデータと比較することで、季節性や周期性の有無を確認するのに役立ちます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる予測方法の結果が重なっている時期があり、各手法の傾向が見える。
– 予測手法間では、結果がある程度一致しているように見えるが、それぞれの手法で違いがある。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測との間には多少のギャップがあり、予測モデルの精度を検証する必要があります。
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に関する洞察**
– **技術の信頼性・精度向上**: AIや機械学習の予測が、実績にどれだけ近いかが重要です。異なるモデルによる一貫した予測結果が、決定をサポートする信頼性として捉えられる。
– **電力部門への影響**: 予測を用いて電力需給の調整を行うことができれば、効率化やコスト削減に寄与します。
– **環境意識の向上**: エネルギー消費の最適化を図ることで、環境負荷を軽減する可能性があります。
このグラフは、予測モデルの精度確認と改善に重要な洞察を提供しており、その結果としてビジネスや社会への良い影響が期待されます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– データは二つの期間に分けられているようです。最初の期間（2025年7月〜10月）は、実績データが密集しており、若干の上昇傾向があります。次の期間（2026年6月〜7月）では、前年データが一定の範囲で分布しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に目立った外れ値は見受けられませんが、最初期のデータからその後にかけてデータが消える点は注意が必要です。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを示し、緑色の点は前年のデータを示しています。
– 紫色の線は予測データのモデルに基づく推定を示しており、特に「ランダムフォレスト回帰」が描かれています。
– 異常値として特定されたデータは黒い円で囲まれていますが、特に目立った異常は見られません。
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は時期を少しずらして表示されていますが、それぞれが異なる時期に集中しており、直接的な連続性は見えません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各時期でデータが集中しており、特に前年データは狭い範囲で均質に分布しています。
6. **人間が直感的に感じることとビジネスへの影響**
– データは安定しており、特に電力に関連する指標での突然の変動は避けられているようです。
– この安定的なデータは、電力関連のビジネス活性化に寄与し得ると考えられます。安定したスコアは信頼感を生む一方で、新規制や市場変動に対する柔軟性が求められる場合もあります。
全体として、このグラフは電力消費や供給に関連するデータとして、安定した状況を示唆します。長期的なデータ解析や多様なモデルの適用がさらに鋭い洞察を得るためには有効です。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– グラフには、実績データと予測データがあり、異なる時期でのWEIスコアの動きを示しています。
– 最初の期間ではデータが集中していますが、その後の期間ではWEIスコアが一貫して高い範囲で分布しているように見えます。
– 総じて横ばいから上昇するトレンドが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 黒い円で示されたデータポイントが異常値とされており、グラフの初期に集中しています。これは初期のデータの計測精度や異常なイベントが影響しているかもしれません。
– 予測データには急激な変動は少なく、安定している印象を与えます。
3. **各プロットや要素**
– 青いドットが実績データ、緑のドットが前年のデータで、新たなデータに対するベースラインとして役立っています。
– ピンクや紫の線は予測手法ごとのプロットを示していますが、これらの予測は比較的安定しています。
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間での目立った相関や傾向の差異は見られず、予測モデルが比較的一貫していることを示唆しています。
– 異常値の有無に関係なく実績データと予測データが類似したトレンドを描いています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期段階のデータは密度が高く、後半のデータは分散していますが、予測と実績の乖離は少ない。
– 異常値を除けばデータが範囲内で安定していることを示唆しています。
6. **人間が感じる直感およびビジネスや社会への影響**
– WEIスコアが安定して高い状態を維持しているように見え、電力消費の安定性や効率性が確保されている印象を受けます。
– 異常値の分析と対策が講じられることにより、さらなる改善の可能性が考えられます。
– 社会的には電力の効率的な供給が持続されることが期待されます。
このグラフの分析により、主にトレンドの安定性と異常値の影響を確認することができ、電力供給や消費の評価や改善の基礎情報として有用です。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 実績と前年度のデータでは、WEIスコアが比較的安定して0.8付近を推移しています。
– 決定木回帰とランダムフォレスト回帰などの予測モデルでは、スコアが急激に上昇していることが示されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値として記録されているデータポイントはないようです。ただし、予測値には比較的急な上昇が見られ、これが外れ値とみなされる可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績データは青いプロットで示されています。
– 予測は複数の色で示され、異なる回帰手法（線形、決定木、ランダムフォレスト）を反映しています。
– 灰色の範囲はAI/3σの予測の不確かさを示しており、この範囲内に予測が収まっています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測モデル間で相違がありますが、いずれもWEIスコアの上昇を示しているため、一貫性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と前年度データは高い相関を示しますが、予測モデルの影響で急激な変動が予測されます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– WEIスコアが今後上昇すると予測されることは、経済的余裕が今後改善されることを示唆しており、個人や家庭の支出が増加する可能性があります。
– 特にエネルギー消費において、増加する収入によって需要が高まると予想され、これが供給に圧力をかける可能性があります。エネルギー企業はこの変動に備えた戦略を考える必要があります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフは2025年7月1日から360日間のデータを示しています。初期段階（2025年7月〜8月）ではデータが密集しており、今後の期間（2026年6月頃）に向けて別のデータが存在しています。各時期におけるデータは一定の値に収束しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータ（青色プロット）の中に、異常値（黒色の円）が確認できます。これらは通常の範囲から外れており、分析の結果異常と認識されています。
3. **各プロットや要素の意味**
– **青い点**は実績値を示し、**赤いクロス**は予測値を示します。
– **異常値**は黒色の円で強調されています。
– **灰色の範囲**は予測の不確かさを示しています。
– **紫およびピンクの線**は異なる機械学習モデル（線形回帰、ランダムフォレスト回帰など）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**
– 青色の実績データと、赤色の予測データ、異常値の位置関係から、初期段階で収集されたデータと将来の予測値では若干のズレが見られることがわかります。これは予測モデルの精度や周期性の影響を考慮する必要性を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の期間でのデータが比較的高密度で並んでいるため、安定した状態と見られますが、異常値が存在することから、一部で予測モデルの調整が必要かもしれません。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 初期の段階で安定したWEIスコアを持つが、異常値の存在や予測精度の問題があることから、モデルの改善や異常値の正確な原因分析が求められます。適切な修正がなされることにより、健康状態の評価精度が高まり、それに伴う適切な健康管理が可能になるでしょう。
このグラフからは、健康状態に関する評価の精度を高めるためにモニタリングやモデルチューニングの重要性を認識させ、個人の健康管理、電力消費における行動変容に対する意識向上の一助とな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:
以下は、グラフから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– 最初の期間では、実績（青色の点）が0.6から0.8の間で安定しています。
– 予測（紫色線、直線回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は初期値から上昇して1付近で横ばい状態です。
– 全体的に比較的安定した動きで、急激な変化は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値として、実績のデータ中にいくつかの大きな黒い円（異常値）が確認されます。これは、他のデータポイントと大きく異なる心理的ストレスレベルを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青は実際のデータ、赤の「×」は予測されたデータを示しています。
– グレーの領域は予測の不確かさ範囲を示しています。
– 異常値としての黒い縁取りの円は重要な考慮事項です。
4. **複数の時系列データの関係**:
– 実績と予測を比較した場合、予測は実績の上限に収束しており、予測モデルが現実の上限を予想している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 緑色の点は前年比のデータを示しています。このデータセットも0.6から0.8の間に収束しており、前年との相関性を示唆しています。
6. **直感的な感覚とビジネス・社会への影響**:
– グラフが示す安定した心理的ストレスレベルは、個人のメンタルヘルス戦略がある程度効果的であることを示しているかもしれません。
– ビジネスにおいては、予測モデルが安定していることは予測の信頼性が高いことを示し、リスク管理の観点で有用です。
このグラフは、視覚的に安定したパターンを示しており、予測モデルが実績データをうまく捉えていることが分かります。異常値はさらなる調査が必要ですが、全体的に安定性が感じられるデータです。
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:
グラフを詳しく分析して、以下の点について考察します。
1. **トレンド**:
– グラフ全体を通して、青色の実績データが比較的一定しており、WEIスコアは約0.8付近で横ばいの状態です。
– 予測データの部分では、回帰手法により上昇していますが、その予測値の信頼性は考慮する必要があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフの左側に異常値が位置しており、これが過去のデータを大きく外れる点として特記されています。これは何か特殊なイベントやエラーの可能性を示唆します。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青色は「実績（実績AI）」を示し、緑色は「前年（比較AI）」を示しています。
– 紫の線は、「ランダムフォレスト回帰」を用いた予測です。その他に、灰色の範囲が予測の不確かさを示し、x AI/3σを示す範囲が非確定な要素のデータバウンダリを提供しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 前年のデータと比較して実績がどのように変化しているかは、特に「前年」と「予測」の違いから比較が可能です。
– 緑色の「前年」のデータは、最新の実績と密に一致していますが、過去と大きく変わらないことも示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 回帰およびランダムフォレストの予測値は、実測値よりも上を行く傾向がありますが、それらすべての予測の一致度や相関関係については、結果の変動性を考慮する必要がありそうです。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– WEIスコアが一貫していることは、システムまたはプロセスの安定性を示しており、安心材料と捉えることができます。
– 異常値や予測値の範囲については、将来の計画や戦略を考える上で重要な要素です。特に異常値の原因分析は、すべてのステークホルダーにとって重要です。
– ビジネス面では、予測の変動幅と異常値をどう管理するかが、リスク管理や予算編成に影響を及ぼす可能性があります。
この分析は、記載されたWEIスコアの安定性と予測方法間での違いを中心に、さまざまな視点からの洞察を提供します。
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
1. **トレンド**
– 初期の期間には、WEIスコアが0.8から1.0の間で維持されており、高い数値を示しています。この時期には横ばいのトレンドが見られます。
– その後、データが間欠的で予測や異常値が示されず、具体的トレンドを認識するのが難しい状態に見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青い丸が実績AIのデータポイントですが、初期のデータセットには外れ値が目立ちません。安定していると見受けられます。
– 予測データが描かれた時期には、いくつか異常値が緑の縁取りで示されていますが、急激な変動は確認できません。
3. **プロットや要素の意味**
– 青い丸は実績のデータポイントを示し、全体的にデータが0.8以上であることから高いWEIスコアを保持しています。
– マゼンタの線はランダムフォレスト回帰による予測を示し、このモデルが異常値を含む環境でも安定した予測を提供している可能性があります。
4. **時系列データの関係性**
– 実績と予測データを比較すると、マゼンタのランダムフォレスト回帰モデルが使用されていますが、期間が限定されているため長期的な相関は見えにくいです。
– 緑色の過去データがそれ以前の年のパフォーマンスを示しており、比較可能な基準になります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 最初の期間におけるスコアは高水準で安定しており、実績基準に対して安定しています。
– グレーの背景が示すような予測の許容範囲もほとんどが実績値内であることを示唆しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 高いWEIスコアは、電力の配分が公平であることを示唆しています。これは、社会的公平性や公正性に関して良好な環境が保たれていることを示しています。
– ビジネスにおいては、電力の安定供給が確保されていると解釈でき、その結果、電力関連の運営や投資も安定して進められる可能性があります。特に予測モデルに基づいて、事前の対策が講じやすくなります。
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:
このグラフに基づく分析は以下の通りです。
1. **トレンド**:
– グラフは2つの時間帯に分かれているようです。初期の期間では WEI スコアが比較的一定ですが、後半になるとスコアがほとんど1.0付近に集まっています。これは時間の経過とともに持続可能性と自治性が向上した可能性を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の期間に数値が散らばっており、いくつかの異常値が存在しています。この時期に不安定な要因があったことが伺えます。
3. **各プロットや要素**:
– 青色のプロットは実績を示し、赤色の×印は予測です。これにより、実績と予測の違いを視覚的に確認できます。異常値が黒の円で示されています。
4. **複数の時系列データ**:
– 異なる回帰モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が使用されており、それぞれの予測結果が異なる曲線や線で示されています。これにより、異なるモデルが予測に及ぼす影響を比較できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期と後期でのデータの分布の偏りがあります。特に後期でのスコアは1.0に近く、持続可能性と自治性が時間とともに安定し、改善していることを示しています。
6. **直感的な感覚と影響**:
– 人々は、このデータから初期の不安定さが徐々に解消され、持続可能性と自治性が確立されていることを理解するでしょう。ビジネスや社会においては、近年の持続可能性の向上が電力分野におけるポジティブな変化を示す可能性があります。
この分析からは、最終的に持続可能性の高い状態に到達していると感じられ、長期的には安定していると予測されます。この傾向が続くと、持続可能なエネルギー政策や自立的なエネルギー供給システムへの貢献が期待されます。
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:
### トレンド
– 左側の「実績（実績AI）」はほぼ一定で、急激な変動は見られません。
– 右側の「前年（比較AI）」は増加傾向を示しています。
### 外れ値や急激な変動
– 左側の一部のデータポイントが「異常値」としてマークされています。
– これらは予測と実績との乖離を示唆しています。
### 各プロットや要素
– 青い点が「実績（実績AI）」、緑が「前年（比較AI）」を示しており、色で現状と比較を明確にしています。
– ピンクの線は「予測（ランダムフォレスト回帰）」を示しており、一定の範囲内に収まっています。
### 複数の時系列データの関係性
– 実績と前年のデータは一般に分離した時点で評価され、比較分析が可能です。
### 相関関係や分布の特徴
– 実績データは狭い範囲で密集しているのに対し、前年のデータは幅広く分布しています。
– これは通常パフォーマンスのばらつきを示唆します。
### 直感的な洞察と影響
– データからは、電力における関連社会基盤・教育機会が過去より改善されている可能性を感じ取ることができます。
– 外れ値の存在は、予測モデルの改善や新しいパラメータの導入を検討する必要があることを示唆します。
– ビジネスにおいては、安定したパフォーマンス維持と問題部分の改良が求められます。
社会的には、このデータは教育機会の向上が望ましい方向に向かっていることを示唆しており、政策決定者への参考情報となるでしょう。
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:
## グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 実績（青いプロット）は横ばいです。
– 多くのデータが初期に集中し、その後は見られません。
– 紫色の線（ランダムフォレスト回帰の予測）が急激に上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値（黒い円）がいくつか存在し、予測範囲外に分布しています。
– 予測の不確かさ範囲（灰色）は主に初期に広がっており、予測値が異常値に寄っていることが示唆されています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青のプロットは実際のデータ。
– 緑のプロットは前年のデータ。
– ピンクの予測線はランダムフォレスト回帰を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と前年のデータが密集しているが、その後予測値は大きくかけ離れています。
– 他の予測手法（線形回帰、決定木回帰）も視覚的には識別可能ですが、詳細なデータが不足しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 異常値と実績データとの乖離は、モデルの改善可能性を示します。
– 予測不確かさが高いことから、モデルの精度の見直しが必要。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 標準的な手法での予測が実績と大きく異なるため、モデルの改善が喫緊の課題です。
– 社会WEIにおける変動が電力カテゴリに影響を与える可能性があります。適切な予測は、社会的資源の適正配分やリスク管理に寄与します。
– 人間の直感的な感覚では、予測手法間の不一致や実績データとの乖離に違和感を感じるでしょう。より信頼性のあるモデルの構築が求められます。
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:
以下のグラフに関する解析と洞察を提供します。
1. トレンド:
– 日時軸に沿った変化を見ると、日中の特定の時間帯（特に16時から19時まで）に明らかなトレンドが見られます。全体的に、時間が経つにつれて数値が変動しており、色の変化がそれを示しています。
2. 外れ値や急激な変動:
– 特に19時の時間帯で急激に変わる色（暗い紫から明るい黄色）が見られます。これは、この期間での急激な変動を示している可能性があります。
3. 各プロットや要素が示す意味:
– 色のグラデーションは数値の増減を示しています。黄色は相対的に高い値、紫は低い値を表しているようです。
4. 複数の時系列データがある場合の関係性:
– 各時間帯における色のパターンから、特定の時間帯に一定のパターンがあることが示唆されます。例えば、19時には毎日数値の上昇が見られるようです。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 同じ時間帯での色の類似性は、一定のパターンが周期的に現れることを示しています。これは、エネルギー消費のピークまたは需要の変動に対応している可能性があります。
6. 直感的な感じとビジネスや社会への影響:
– このグラフから得られる人間の直感的な理解として、特定の時間や日付がエネルギー管理において重要であることが浮かび上がります。例えば、夕方のピークの時間帯にエネルギー消費を最適化する必要があるかもしれません。
– 社会的には、エネルギー管理における予測や対策を講じる際に、時間帯ごとの消費パターンを把握することが重要であることが示唆されます。また、エネルギーの需要調整や供給の最適化に役立つデータです。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 日中の時間帯（7〜16時）は全体的に高いスコアが安定しており、特に午後から夕方に向けてスコアが上がっている。この期間中、全体的に上昇傾向が見られる。
– 夕方以降の時間帯（19〜23時）はスコアが低くなることが多く、変動も比較的大きくなる。
2. **外れ値や急激な変動**
– 19時の時間帯には、7月6日とその翌日が特にスコアが低く、急激な変動が見られる。
– 9日の16時と19時においては、スコアが大幅に上昇しており、他の時間に比べて際立っている。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃淡はスコアの高さを示し、緑が濃いほどスコアが高いことを示している。紫に近づくほど低スコア。
– 午後から夕方にかけての時間帯では、スコアが高くなる傾向が強い。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 複数の時間帯にまたがる日次の変動があるが、特定の時間帯においては日によるスコア差が顕著。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 日中から夕方にかけてグラフ中央部分でコントラストが高く、明らかにエネルギー消費の変動が激しい。このパターンは周辺時間帯と異なり、特定の活動に関連している可能性がある。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 日中から夕方にかけての高スコア時間帯は、家庭やオフィスでの活動が活発になる時間を反映している可能性がある。
– エネルギー使用効率が改善される時間帯を見極め、ピーク使用時にエネルギー消費をシフトする施策が考えられる。
– 社会的には、エネルギーリソースを適切に配分することで、エネルギーコストの削減や持続可能な社会の実現に寄与できる。
このグラフはエネルギー効率の向上を目指す上での貴重な洞察を提供し、戦略的な意思決定に役立つ情報となるでしょう。
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:
このヒートマップを分析すると、以下のような洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 日時での色の変化を見ると、一部の時間帯で一貫した変化が見られます。特に19時台の変化が目立ち、初期には暗い色（低いスコア）が多く、後半には明るい色（高いスコア）へと変化しています。
2. **急激な変動や外れ値**:
– 19時台のスコアは、7月1日には最低値を示しており、その後急激に上昇しています。この点は特に顕著で、外れ値と言えます。
3. **ヒートマッププロットの意味**:
– 色の濃淡はスコアの高低を示し、明るい色が高得点、暗い色が低得点を示しています。これにより、時間帯や日付によるスコアの変化が視覚的に理解しやすいです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯ごとに異なるトレンドがありますが、全体として明るい色への遷移が見えるため、おそらくエネルギー効率や使用状況の改善がある可能性を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各時間帯でのスコアがある程度均一化している日もあり、エネルギー使用の平準化が試みられているかもしれません。
6. **直感と社会・ビジネスへの影響**:
– 直感的に、19時台のスコア改善はピークタイムのエネルギー効率向上を示唆しており、これは電力供給の最適化や省エネ施策が成功していることを示唆します。このことは、電力会社やエネルギー政策にとってポジティブな指標となるでしょう。
このヒートマップは、平日のエネルギー使用やその最適化の進捗を視覚的に把握するのに役立つデータを提供しています。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– このヒートマップは、過去360日間のデータに基づいており、各項目間の相関関係を示しています。トレンドとしては、特定の時系列ではなく全体の相関を捉えているため、上昇や下降といった一般的なトレンドではなく、項目間の一貫した相関を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– ヒートマップでは急激な変動よりも相関に注目するため、外れ値自体の特定は困難ですが、相関が非常に低い（色が青い）項目が目立つ場合は、通常とは異なる関係がある可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃さが相関の強さを示しており、赤に近いほど強い正の相関があることを示します。例えば、「個人WEI平均」と「総合WEI」に強い相関があることが分かります。
– 青は負の相関または相関がほとんどないことを示しており、例えば「個人WEI（健康状態）」と他の多くの項目は相対的に低い相関を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各項目は異なる指標を示していますが、相互に深い関連があることがあるため、特に高い相関を持つ組み合わせに注目して関連性を探ることで、特定の現象や傾向を把握できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体として正の相関が多く見られ、特に「個人WEI平均」「社会WEI平均」などの主要な項目は他の多くの項目と高い相関を示しています。
– 逆に、「個人WEI（健康状態）」や「個人WEI（自由度と自治）」は低い相関が見られ、特別な独立性や別の要素が関わっている可能性を示唆しています。
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**
– 一般的な傾向として、社会全体の幸福度や健康意識が個々のウェルビーイングに大きく影響を及ぼしていることを示しています。ビジネスや組織はこれをもとに、どのように個人と社会の関係性を強化し、それにより全体のパフォーマンスを向上させるかを考えることができます。
– また、低相関の項目に対しては新たな政策や介入の余地があると考えることができ、この理解は社会福祉やヘルスケアの向上に寄与すると考えられます。
全体として、この相関ヒートマップは、電力カテゴリに関連する多次元のウェルビーイング指標間の複雑な関係性を視覚的に把握するために非常に有用です。
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、電力カテゴリのWEIスコアの分布を比較する箱ひげ図です。各要素について分析を行います。
1. **トレンド**:
– WEIスコアは、カテゴリごとに上下の幅があるが、総じて0.6から0.9の範囲に集中しています。全体としての明確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**:
– いくつかのカテゴリで外れ値が見られます。特に「個人WEI（経済状態）」や「個人WEI（心理的ストレス）」などで顕著です。
– 急激な変動はあまり見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 箱の範囲は四分位範囲（IQR）を示し、中央値が中央の線で示されています。
– 箱の上下のヒゲは、データの範囲（外れ値を除く）を示します。
– 各カテゴリは異なる色で示され、視覚的に区別されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データというよりは各カテゴリ間の比較が目的のグラフです。全体として、各WEIカテゴリのスコアが比較されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各カテゴリ間の相関は視覚的には明瞭ではありませんが、分布の広さや中央値の位置が異なるため、それぞれのカテゴリが特有の特性を持っていることが示唆されます。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– WEIスコアの分布が示す通り、電力利用に関して異なる視点（経済状態、心理的ストレス、持続可能性など）があることが分かります。
– そのため、電力政策の策定や改善に際し、これらの異なる要因を考慮することが重要です。また、外れ値のあるカテゴリでは、特定の要素が大きな影響を及ぼしている可能性があるため、詳細な分析が求められます。
グラフ全体からは、電力に関する様々な側面のバランスを取る必要があるということが直感的に理解でき、政策立案者にとって有用な情報を提供しているといえます。
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:
このグラフは、電力カテゴリにおけるWEI構成要素の主成分分析（PCA）の結果を示しています。以下に詳しい分析を行います。
1. **トレンド**
– グラフは上下に分布しているため、特定の方向性や明確なトレンドは見られません。
– 横ばいで、特定の周期性もないように見受けられます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左下と右上付近に外れ値が見られ、一部のデータポイントが他と離れていることが分かります。
– 特に第1主成分が-0.5、第2主成分が-0.1付近のポイントと、第1主成分が0.1、第2主成分が0.1以上のポイントが外れ値として認識できます。
3. **各プロットや要素**
– 各プロットは異なるデータポイントを示し、特に第1主成分が大きなバリエーションを持ち、全体の76%の情報を説明しています。
– 第2主成分は8%しか説明しておらず、データの分布上大きな構造的特徴を持っていないです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 特定の時系列データの関係性を示唆するような明確なクラスターや集合は見られませんが、一部のデータが互いに接近しており、類似した特徴を持っている可能性があります。
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は見られません。
– データ全体が全範囲に広がりを持っているため、特定の集中傾向は弱いです。
6. **直感的な印象と社会的影響**
– 人間が直感的に見ると、多様な特徴を持つデータセットであることがうかがえます。
– 電力の消費や生成のバリエーションが大きい可能性があり、これが季節や地域、産業の使用パターンの差を反映しているかもしれません。
– ビジネスや社会へのインパクトとして、効率的な電力管理や供給計画策定において、このような多様性を考慮する必要がありそうです。特に外れ値は異常な使用パターンや予期せぬピークを示す可能性があります。
全体として、このPCAプロットは電力使用の多様性と、隠れた要因の影響を浮き彫りにしています。これにより、より詳細な分析や特定の要因の影響を探るための基礎が提供されます。
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。