📊 データ分析（GPT-4.1による）
データ分析の結果を以下に示します。
### 時系列推移
**総合WEI**では、時系列的に大きな変動が見られます。特に、7月6日に0.8625と急上昇し、その後高い水準を保ちながら、若干の高低動があります。ただし、直前の低い数値から急激に上昇しており、これは異常値と捉えられるかも知れません。その他のスコアも、高い水準で標準偏差の低い状態を保持するのが示唆されています。
**個人WEI平均**と**社会WEI平均**は、全体として上昇トレンドを示し、徐々に高い水準に達しています。しかし、個人WEI平均では7月1日と2日に一部異常に低いスコアが見られ、これは一時的な要因が関わっている可能性があります。
### 異常値
提示された異常値の例では、2025-07-06までの期間にかけて特に注意すべきです。同日のWEIスコアの急上昇は、特定の政策変更、社会的イベント、または経済的な発展が背景にある可能性があります。他にも異常値が報告されていますが、これらの変異点はデータの一貫性を確保するためのさらなる調査が必要です。
### 季節性・トレンド・残差 (STL分解)
WEIスコアには明確な上昇トレンドが見られる一方で、特定の日付における急激な数値変化は説明されていない残差や季節的要因の影響かもしれません。例えば、急上昇時には何らかの社会経済的変動があった可能性が考えられます。
### 項目間の相関
– **個人WEI平均**と**社会WEI平均**の高い相関が示されています。これは、社会状況の変化が個人レベルにも影響を与えていることを示唆します。
– 唯一、個人的な心理的ストレスと他の項目間で比較的低い相関が見られ、この項目は他と独立して動く可能性が示唆されます。
### データ分布と箱ひげ図
各スコア項目の分布を評価する箱ひげ図を作成すると、個人WEIと社会WEIでのばらつきが確認できます。中央値が高く、一部のスコアには明確な外れ値が見られますが、総じて集中している印象です。
### 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1**（寄与率: 0.76): 主要な構成要素で、多くの変動を説明しています。これが示す変動は、広範囲にわたる社会と個人の両方に関連し、経済的要因や全般的な健康状態、自治性に強く依存している可能性があります。
– **PC2**（寄与率: 0.08): 二次的な要素は限られた説明力しか持たず、残りのノイズや細かい調整時の要素として機能します。
### 結論
今回のデータセットからは、WEIスコアが全体として上昇傾向にあることが確認され、特に社会的平均スコアが持続的に成長しているのが顕著です。異常とされるスコアにおける背景要因の特定と分析が重要であり、これが長期的な傾向理解に役立ちます。また、主成分分析により、主に経済的および健康の多様な側面が社会全体の幸福指数に安定的寄与していることが示されています。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **実績（青色）**: 初期において実施されたデータが密集しており、その後データが更新されていないようです。トレンドとしては、特に明確な上昇や下降の動きは見られません。
– **予測（紫色の線）**: 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の3つの予測手法が示されていますが、どれもほぼ横ばいで推移しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値（黒色の円）**: 一部のデータポイントが異常値として強調されていますが、その数は少ないです。
– 特に急激な変動は見られません。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **実績データ（青い点）**: 過去の実績を示していますが、データの範囲が狭いです。
– **異常値（黒い円）**: 標準的な範囲から外れたデータポイントを示します。
– **比較（緑の点）**: 前年のデータですが、右側に密集しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 比較データ（緑の点）はかなり右側に寄っており、最近のデータの可能性があります。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績データと予測データの間には大きな乖離は見られず、データの密度が高い領域に集中しています。
### 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
– **直感的所感**: 実績データの更新がないことから、長期間の追跡がなされていないように見えます。異常値は少ないため、データが比較的一貫していると感じられます。
– **ビジネスや社会への影響**: 電力業界において、WEI（ウェイトスコア）の安定した予測が重要です。現時点での予測モデルが横ばいであることから、今後の変化に柔軟に対応する必要があるかもしれません。
このような分析は、今後の戦略策定の際に重要な理解を提供する可能性があります。データが改善または更新された場合、異常値の原因を特定し、予測モデルを調整することが考えられます。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– グラフは360日間にわたる個人WEI平均スコアの時系列を示しています。2025年7月から2025年12月にかけては、実績データが密集しており、ほぼ0.6から0.8の間に収まっています。2026年7月に予測が見られ、スコアはこの期間にかけて上昇トレンドを示す可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青いプロットの集団内に黒い円で示されている異常値がいくつか見られます。これらは、データの急激な変動や予測困難性を示しているかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– データは色分けされ、青色が実績、緑色が過去の比較、紫色とピンク色が異なる予測アルゴリズムの結果を示しています。実績データは比較的安定しており、予測は2026年以降のデータを提示しています。
– ピンク色の線はランダムフォレスト回帰の予測を示しており、他の予測方法よりも堅実な上昇トレンドを示しているようです。
4. **データの関係性**:
– 過去と予測のデータは、過去の実績データと比較可能です。これにより、将来のデータが過去のトレンドとどの程度一致しているかを評価できるようになっています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 青と緑のプロットが非常に密集しているため、これらの間には強い正の相関がある可能性が高いです。予測データがこれに基づいていると考えられます。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 予測が実績より高い値を示していることから、電力消費における効率化や改善が起こるか、もしくはAI技術の向上によって、WEIスコアが上昇する可能性があります。このような改善は、エネルギー効率に関するビジネス戦略の最適化や持続可能性の向上につながる可能性があります。
このグラフは、過去のデータに基づいて未来を予測する際に、多くの変数を考慮することの重要性を示唆します。直感的に感じられるのは、過去の実績データを活用した予測により、より持続可能なエネルギー消費の実現が期待できるという点です。
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:
以下に、グラフの分析と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– グラフは360日間のデータを示しており、異なる期間を比較しています。最初の期間（左側）にはデータが集中し、その後の期間（右側）にまばらに配置されています。トレンドとしては、顕著な上昇または下降は見られませんが、期間が空いていることが示されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値がいくつか初期の期間に存在し、大きな円で示されています。これは、データセット内の異常な事象や計測エラーを示唆します。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点（実績）は、実際のデータを表し、緑の点（昨年のデータ）は、比較対象として過去のデータを示しています。ピンクの線は異なる予測手法（ランダムフォレスト回帰など）の結果を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと昨年のデータ、予測データの間に相互の関係性や周期性は見られません。各時系列データは独立しているように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データポイントは一部の期間に集中しており、全体での分布は均一ではありません。特に初期のデータでは複数のプロットが重なっています。
6. **直感的な洞察および社会・ビジネスへの影響**:
– データの一部に異常値が存在するため、データの精度や信頼性を確認する必要があります。
– 予測モデルの結果が現行の実績データとどう整合するかが重要です。これにより、予測の精度を評価し、将来の計画に役立てることができます。
– 社会的には、エネルギー使用のトレンドの理解や、予測に基づく効率的なエネルギー管理が期待されます。
このような分析により、データの異常や予測の精度を改善し、社会やビジネスへのインパクトを最大化する戦略的なプランニングが可能になります。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– **横ばい傾向**: グラフの前半部分における実績値（青いプロット）は横ばいに見えますが、若干の変動があります。
– **上昇傾向の予測**: 後半部分での予測値（ピンクと緑の線）は上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– **外れ値の存在**: 一部のプロットに異常値が見られます（黒い円）。
– 特に、グラフの初期に特異なWEIスコアが認識され、それがマークされています。
3. **各プロットや要素の意味**
– **青いプロット**: 実際のデータを示します。
– **赤い×印**: 予測されるデータポイント。
– **灰色の帯**: 予測の不確かさ範囲（ｘAI/3σ）を示します。
– **緑色のプロット**: 前年の比較。
– **各予測ライン**: 様々なアルゴリズム（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の予測値を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– **予測と実績の比較**: 以前のデータと比較して、将来の予測がどの程度信頼できるかを対比することができます。
– **過去との比較**: 前年と今年のデータが分離されているので、前年と現在の状況を視覚的に比較可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測データの密度は時期によって異なります。密な範囲では一致が見られますが、時折異常値により分散が広がる場所もあります。
6. **直感的な洞察と影響**
– **直感的な感覚**: 実際のデータと予測データの差異を目で確認できるため、予測の精度や信頼性に対する信頼感を得やすい構成になっています。
– **ビジネスへの影響**: WEIスコアの上昇は電力消費者の経済的余裕の改善を示唆しており、経済状況の好転が期待されるため、新規サービスや商品への投資を検討するきっかけになる可能性があります。電力需要の増加に備えた対応策の準備が必要かもしれません。
このグラフは、データの過去および予測を通じて、今後の計画を立てるための有効な情報源となり得ます。
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:
### グラフ分析と直感的な洞察
1. **トレンド**:
– 主に左側に集中しているデータから、一貫したトレンドは見られません。最初の期間には実績データ（青）が並んでおり、その後予測（X印）が続いています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値として認識される大きな円（黒）があり、他のデータポイントから外れています。このデータポイントは異常な事象を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **実績 (青の円)**: 実績として計測された個人の健康状態。
– **予測 (赤のバツ)**: 予測モデルに基づいた将来の健康状態。
– **異常値 (黒の大きな円)**: 他のデータポイントと比べて大きく偏った値。
– **前年度（緑の円）**: 過去のデータを比較として用いる。
– **予測の不確かさの範囲 (灰色の帯)**: モデルの予測にはこの範囲内のばらつきがあることを示唆。
– **各種予測モデルの線 (紫、ピンクなど)**: 異なる手法に基づいた予測の傾向。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値と予測値の配置が視覚的に分かれており、予測は将来の異なる期間に表示されています。異なる予測モデルの結果がそれぞれの方法で異なる予測を示している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは左側に集中しており、偏りがあるように見えます。予測データや異常値により、健康状態の不確実性が示されています。
6. **このグラフから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**:
– 人々は、健康状態の安定性や異常事象の発生について懸念を抱くかもしれません。予測の不確実性の範囲が広いことから、今後の健康管理におけるリスクがあると認識する可能性があります。企業や保険業界では、個人の健康状態のモニタリングや予測の改良が不可欠とされるでしょう。彼らは予測の正確性を向上させることで、リスク管理や顧客の健康維持に貢献することが期待されます。
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:
このグラフは、個人のWEI（心理的ストレス）のスコアを360日間にわたって示しています。以下の点に注目して洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 過去の実績データ（青）は期間の初めに密集しており、大きな変化は見られません。
– 予測データ（紫、ピンク）は時間が経つにつれて急激に上昇し、2025年12月頃には1.0に近づいています。これにより、予測では次の期間でストレスが大幅に増加すると示唆されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期段階のデータにいくつかの異常値（黒）が存在します。これらは個別の出来事や特異な状況を反映している可能性があります。
– 予測における急上昇は重要な変化であり、注意が必要です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実績データを示し、一貫して高いストレスレベルに位置しています。
– 緑のプロットは前年のデータですが、今年のデータとは異なる分布を示しています。
– 予測範囲（灰色の領域）は大きな不確実性を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 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）は同様の上昇トレンドを示していますが、それぞれ微妙に異なる振舞いがあります。
– 前年のデータが横ばいであるのに対して、今年の予測は増加しているため、異常な出来事や要因があると思われます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データの間に大きなギャップがあるため、今後の状態変化に注意が必要です。
– 異常値と通常の実績データとの間には大きな乖離がありますが、これが何を示すかはデータの詳細なバックグラウンドに依存します。
6. **直感的洞察とビジネスや社会への影響**:
– 予測されるストレスの増加は、個人の健康状態や業務パフォーマンスに重大な影響を与える可能性があります。
– 事前の対策や介入が必要であり、企業や個人はストレス管理プログラムを導入することを考慮すべきです。
– また、驚くべきストレスの変化は労働環境や生活の質に関連した要因を見直すきっかけになります。
このグラフからは、将来的なストレスの上昇傾向を示唆されており、それに対する対策が求められています。
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:
1. **トレンド**:
– 序盤（2025年7月）は、WEIスコアは0.7前後で比較的一定。
– その後、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）に基づき急上昇し、1.0近くになる。
– 終盤（2026年7月）は、前年度のデータに基づく実績値は0.6〜0.7の三つに集まっている。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年7月付近には、異常値としてハイライトされたデータポイントがいくつか見られる。
– 予測モデルが示すラインが急に上昇することが確認できる。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **実績（青いプロット）**: 実際に観測されたWEIスコア。
– **予測（赤い×マーク）**: 各予測モデルが示すスコア。
– **異常値（赤い丸）**: 通常のパターンから外れたスコア。
– **予測モデルの線**:
– 線形回帰と決定木回帰は急な上昇を示唆。
– ランダムフォレスト回帰はやや平坦。
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大きな乖離がある。
– 前年度のデータは比較的安定し、今年度の予測とは大きく異なる。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測の間に相関なし。
– 異常値が存在するため、一般的なトレンドから外れている点がある。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 電力自由度や自治におけるWEIスコアは重要な指標であり、急激な変動や異常値の検出は重要。
– 社会的または政策変更があった可能性を示唆。
– 今後の政策や戦略計画における指標として使用でき、異常値は早期介入を促すシグナル。
この分析は、特に政策立案者やエネルギー産業に関連するビジネスに貴重な洞察を提供します。
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:
グラフを詳細に分析すると、以下の点が見受けられます。
1. **トレンド**:
– **実績データ（青）**: 初期部分で安定した高いスコアを示しており、0.7から1.0の範囲に集中しています。
– **前年データ（緑）**: 後期に現れ、過去のデータと比較してやや下がっていますが、一定の範囲内で安定。
2. **外れ値や急激な変動**:
– **異常値（黒の円）**は、スコアの範囲から外れたデータポイントを特定しており、初期データに一部見られます。
3. **プロットや要素の意味**:
– **実績（青）**: AIにより実際に得られたWEIスコア。
– **予測（赤のX）**: 予測されたスコア。
– **予測の不確かさ範囲（灰色の帯）**: 予測の信頼性を示す。
– **異常値（黒の円）**: 通常の範囲から外れたデータ。
4. **関係性**:
– **予測データと前年実績データ**: 前年実績データは比較的高いスコアを維持していますが、予測データがどの程度当たるかは不確か。モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の予測が一定の不確かさを伴っています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の実績データと前年データが高いスコアを示す一方で、予測モデルにおけるスコアは多様で、その信頼性はまだ検証が必要。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 初期の実績が高い公平性を示していますが、今後の予測には注意が必要。予測の不確かさが示されているため、これを踏まえた戦略的な対応が重要です。
– **ビジネスや社会への影響**として、予測が正確ならば、電力供給において公平性の維持や改善の可能性がある。ただし、外れ値への対策や予測精度の向上が求められます。
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:
### グラフの分析：
1. **トレンド**
– 初期の期間でデータはほぼ一貫して高いWEIスコアを示しており、途中で微増が見られますが、急激な変化はありません。
– 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）において、線形回帰は一定の範囲内での変動を示し、他のモデルも比較的安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– データの中に外れ値（異常値）がいくつか示されていますが、全体的なトレンドに大きな影響は与えていないようです。
– 予測の不確かさ範囲が狭いことから、予測に対する高い信頼性があると推察されます。
3. **各プロットや要素**
– 実績データは青で示され、最初の期間に集中しています。
– 予測値（赤）と比較すると、全体としての安定度がうかがえます。
– 前年のデータは最後の期間にのみ示され、わずかに異なる傾向が見られます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測の間には強い一貫性があり、予測モデルが全体の動向を正しく捉えていることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 異なるモデルでの予測はほぼ一致しており、各モデルが同様のデータ特性を捉えていると考えられます。
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**
– データが示す安定性は、電力の持続可能性と自治性が現在良好であることを示しており、これが続く限り、社会への影響はポジティブであると考えられます。
– 外れ値の軽微な存在は、異常事態や予想外のイベントが時々発生する可能性を示唆していますが、現在の影響は限定的です。
このグラフは、将来の安定した電力供給を支える重要な指標として活用することができ、それに基づいて戦略的な意思決定が可能となるでしょう。
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:
以下の点について分析します。
1. **トレンド**
– グラフは2つの時期に分かれています。最初の期間（2025年）は多くのデータポイントが同じレベルで横ばいであり、安定しています。次の期間（2026年）にはデータが上昇して高いスコアを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年のデータには異常値がいくつか存在し、これは他のスコアとは明らかに異なる低い数値になっています。
– 2026年のデータは比較的一貫しており、目立った外れ値は確認できません。
3. **各プロットや要素の特徴**
– 青色の点は実績AIによる実際のデータを示しています。
– 緑色の点は前年の比較データであり、新たなトレンドの基準を提供します。
– 他のプロット（紫、ピンク）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）の結果を示しており、2025年に集中しています。
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ズレが2025年に見られますが、2026年にはこのズレが消え、実績が前年のデータに近い値を示します。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 予測範囲や予測手法間には相違があり、データの分散を示しています。
– 全体的には2025年の低スコアから2026年の高スコアに向かう明確な上昇トレンドが存在します。
6. **人間が感じる洞察や社会・ビジネスへの影響**
– 2025年には不安定な要因があった可能性があり、それが2026年で改善され、インフラや教育機会などの面での進展を示唆しています。
– 電力部門のパフォーマンスが社会的基盤に与える影響は大きく、改善トレンドはビジネスや生活水準の向上につながる可能性があります。
このグラフは、電力が社会基盤や教育機会に与える影響の改善を示すものであり、2026年の大幅な改善は将来のポジティブな成長を暗示しています。
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:
以下は、このグラフから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– 青いプロット（実績）は、特定の期間に集中しています。評価日は少数の期間に限られており、継続的なデータのないスナップショットのようです。
– ピンクの線（ランダムフォレスト回帰）は、急激に上昇しており、予測モデルによる劇的な変動を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒の縁取りのあるプロットは異常値を示しており、データのばらつきを示唆しています。
– ピンクの梯子状の線は、予測モデルが非連続的な変動を予測していることを示します。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 緑のプロットは、前年（比較AI）のデータを示していますが、青やピンクのプロットとは離れた時期に配置されているため、比較しにくいです。
– 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**:
– 各プロットは時系列的に連続しておらず、時間の断片を示しています。実績と予測の間の時間的な連携が示されておらず、変動の理由を特定するのが難しいです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは特定の時期に集中し、全体としての一貫したトレンドや周期性は見えません。相関は分析しづらいです。
6. **直感的な洞察と影響**:
– グラフは、非常に変動の大きな予測を示唆しており、モデルが不確実性を含んでいることを直感的に感じさせます。
– 社会的な象徴性を持つこのスコア（WEI）は、予測が多様性や自由の保障に対する影響を及ぼす可能性を示唆しており、これらの予測が信頼に足るものか検討する必要があります。
– 社会的または環境的な政策立案において、このデータの解釈とモデルの精度には注意が必要です。
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:
この総合WEIスコアの時系列ヒートマップを分析すると、以下の点が挙げられます。
1. **トレンド**:
– 色の変化を時間軸で見た場合、色が紫から緑、そして黄色へと移行していることが分かります。これは一般的には値が上昇していることを示しています。
– 日別で見ると徐々に明るい色（高い値）への傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月7日16時のデータで、特に明るい黄色のセルが見られ、急激な上昇を示していると考えられます。
– 7月1日19時のデータでは、非常に暗い色（低い値）が見られ、この時間帯における一時的な低下を示します。
3. **プロットの意味**:
– 色の濃淡は、WEIスコアの高低を示しています。紫から緑、黄色に変わるにつれてスコアが高いことを示します。
– 時間と日付の組み合わせによって、特定の時間帯のスコアが強調されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各日の同じ時間帯で比較できるため、特定の時間のスコアの変動を観察できます。これは電力消費のピークや需要の周期性の分析につながります。
5. **相関関係や分布**:
– 一定の時間帯（例えば16時から19時）の間にスコアが上昇している傾向があるため、この時間帯は電力需要が増える傾向があると考えられます。
6. **直感的な感想と影響**:
– 一目で電力使用のピークや落ち込みを視覚的に確認でき、電力の効率的な管理や予測が可能になります。
– 高い緑や黄色の帯が多く続く場合、エネルギー管理および供給体制の強化が必要かもしれません。
– ユーザーは簡単に消費パターンを理解し、ピークシフトや節電の対策を講じることができるかもしれません。
このヒートマップは、電力消費の変動を視覚的に捉えるための強力なツールとなり得ます。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– ヒートマップの色合いの変化を観察することで、特定の時間帯におけるWEIスコアの変動を見ることができます。全体的に、時間経過と共にスコアが高くなる傾向（緑から黄緑への遷移）が見られます。これは、一定の時間帯での効率が向上していることを示唆しているかもしれません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 時間帯19時から始まる部分で黄色が急に現れるのが特徴的です。他の時間帯と比べて単発の高スコアを示しています。これは、ある特定の活動やイベントがこの時間に集中している可能性を示唆します。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡はWEIスコアを示しており、濃い紫から黄色に変わるにつれてスコアが高くなります。緑から黄色への変化は、効率の改善や生産性の向上を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 同じ日であっても、異なる時間帯でスコアが異なることから、時間帯ごとの効率に違いがあることが伺えます。また、日付ごとに数字のパターンが似ていることが、ルーチン的な活動を示している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯で色が明るくなる傾向があり、この時間帯におけるスコアの分布が他の時間と異なる可能性があります。これにより、この時間帯にする活動が他と比較して高い効率を示している可能性があります。
6. **直感的な感じ方とビジネス・社会への影響**:
– 人々がこのグラフを見た場合、特定の時間帯や日付に対する意識的な対応が求められると考えるかもしれません。この効率性の変動はビジネスにおけるコスト削減や資源最適化に絡む可能性があります。特に、効率性の高い時間帯を強化し、低い時間帯に改善策を講じることが、全体のパフォーマンスを向上させる鍵となるかもしれません。
この視覚的分析は、時間管理とリソース配分の見直し、改善に繋がるヒントを与えるものであると考えられます。
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:
この時系列ヒートマップについて、以下の分析と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– ある時間帯において色が徐々に変化しており、特定の傾向や周期性が見られます。
– 時間が進むにつれて、17時頃の数値は変動が激しくなる傾向があるようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 19時の時間帯で、ある日は急激な色の変化が見られます。特に初期の日付で低い値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**:
– 色の濃淡（紫から黄緑、黄色）が社会WEI平均スコアの高低を示しています。色が濃くなるほどスコアが低いことを示していると考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯によってスコアの変化の傾向が異なるのが特徴です。特に、8時と16時でのパターンは類似しており、動きが連動している可能性が考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 同一日内でも時間帯によってスコアが大きく変動するため、時間帯間での相関は低い可能性があります。一方で、日付が進むにつれてスコアの安定性が向上しています。
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**:
– 社会的に重要な時間帯で安定したスコアがあると、消費者やビジネスに対する影響はポジティブです。特に夕方から夜間にかけてのスコアが安定すれば、ビジネスは効率的に運営されるでしょう。
– 逆に、スコアの変動が激しい時間帯では需要と供給のミスマッチが発生する可能性があり、事前の調整が必要となるかもしれません。
これらの洞察を基に、電力需要の予測や供給戦略の最適化を行うことが考えられます。
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:
この相関ヒートマップは、電力カテゴリに関連する様々なWEI（幸福度指数）項目間の相関関係を視覚化したものです。それぞれのセルの色は、相関係数を示しています。以下、具体的な分析を行います。
1. **トレンド**:
– ヒートマップ自体は時系列データではないので、トレンドは示していません。しかし、相関関係の強さによって各項目がどのように連動しているかを見ることができます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップには、外れ値や急激な変動は直接表現されていませんが、低相関の組み合わせ（青いセル）が異常値として捉えられる可能性があります。
3. **要素の意味**:
– 色が濃い赤に近いほど相関が強く（1に近い）、青に近いほど相関が弱い（0に近い）ことを示しています。
– たとえば、「個人WEI平均」と「総合WEI」の間に非常に高い相関（0.95）が見られます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各項目の間の高い相関（>0.9）から、これらが似た要因に依存している可能性を示唆します。特に「個人WEI」と「社会WEI」の間に高い相関があることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人WEI（経済的余裕）」と「個人WEI（健康状態）」の間の相関は低め（0.54）ですが、それでも正の相関を示しています。
– 「社会WEI（持続可能性と自治性）」と「社会WEI（教育機会）」間には非常に高い相関（0.92）が見られ、教育が持続可能性と強い関連があることを示唆します。
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**:
– 幸福度指数の高い相関は、政治的・経済的政策が個人と社会の幸福に総体的な影響を与えることを示しています。例えば、高い「健康状態」の持続は、社会政策として重要であることを示唆します。
– 教育と持続可能性の強い結びつきは、長期的な視野で教育の強化が持続可能な社会の構築に役立つことを表しています。ビジネスにおいても、これらの相関は、社員の幸福度向上や社会的責任の向上を目指した活動が有効であることを示唆します。
このヒートマップから得られる洞察は、社会政策の策定やビジネス戦略の立案において非常に重要です。幸福度指数の各項目の関連性を理解することで、総合的な社会福祉の向上が可能です。
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:
この箱ひげ図を分析すると、以下のような洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 各カテゴリ（総合WEI、個人WEI、社会WEIなど）ごとの中央値の位置が異なるため、特定のトレンドは見られません。しかし、多くのカテゴリで中央値が0.75〜0.9の範囲に集中しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「個人WEI（職業関係）」や「個人WEI（心理的ストレス）」などで外れ値が見つかります。これらの外れ値は、特定の期間またはイベントによって一部のデータが大きく変動したことを示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 箱（四分位範囲）はデータの中央50%を示し、中央値を含んでいます。髭はデータの範囲を示し、外れ値は個別の点で表示されます。色はカテゴリを区別する視覚的な手段であり、それぞれのスコアの分布を比較しやすくしています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データは個別には表示されていないため、具体的な時間的関係は示されていませんが、すべてのカテゴリが比較されているので、どのカテゴリーが相対的に高いまたは低いかは確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各WEIスコアの分布には違いがあります。特に「個人WEI（経済的余裕）」は全体的に高めのスコアが多く、中央値が高い位置にあります。
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**:
– 多くのカテゴリが比較的高いスコアを維持しているため、全体的な電力に関するウェルビーイングは高いように見えます。しかし、外れ値の存在は一部の領域での課題や改善の必要性を示しています。ビジネスとしては、これらの結果を基に、特に外れ値の出る領域に注目し改善策を講じることで、総合的なパフォーマンスを向上させる機会があります。
このグラフは、電力分野における様々な要素の健全性や課題を示すものであり、特定の分野への重点的な取り組みが全体の改善につながる可能性を示唆しています。
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。以下に分析と洞察を提供します。
### 1. トレンド
– グラフ全体としては特定のトレンドは見られませんが、データが広範囲に散布されており、特定の集中傾向が見られます。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 第1主成分が-0.5以下の領域にいくつかの外れ値があります。また、第2主成分が0.1以上の場所にも目立つデータポイントがいくつか存在します。これらの外れ値は、通常のパターンから逸脱した変動を示している可能性があります。
### 3. プロットの意味
– 各プロットは、特定の360日間にわたる電力カテゴリの構成要素を第1および第2主成分の軸に投影したものです。プロットが広く分布しているため、多様な構成要素が電力カテゴリに含まれていることが伺えます。
### 4. 時系列データの関係性
– 時系列的なパターンは示されていませんが、異なる日付や期間における電力使用または供給のバラつきを示している可能性があります。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 第1主成分が主要な影響を持っている（寄与率0.76）ことから、この成分が電力カテゴリの主要な要素であると考えられます。第2主成分もある程度のバリエーションを説明しています（寄与率0.08）。
### 6. 人間の直感および影響
– 直感的に見ると、電力の使用パターンや供給が非常に多様であり、一部に大きな不均一性があることが理解しやすいグラフとなっています。この多様性は、電力市場の複雑さや複数の要因（季節変動、地域差、エネルギー源の多様性など）の影響を示唆しています。
– ビジネスや社会への影響として、これらの分析からピーク時の供給需要の調整や、新たな電力源の導入の必要性を示唆する可能性があります。また、異なる成分の影響を把握することで、効率的なエネルギー管理戦略を立案する手助けになるかもしれません。
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。