📊 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および平均値の推移**: 全体的に、2025年7月1日から始まり、7月14日までの期間でWEIスコアは0.62から始まり、徐々に上昇していき、7月11日から7月14日にかけて特に高いスコアを記録しています（最高0.87）。
– **顕著な変動期間**: 特に7月6日から7月7日の間に大きな上昇があります。この時期には、全体的に経済的、健康、および社会的な要因による恩恵が強調されています。
#### 2. 異常値
– **検出された異常値**: 具体的な日付で2025年7月1日のスコア0.62が特に低いスコアとして浮かび上がります。この日付は、経済的及び心理的ストレスに関連する個人WEI項目が低調であることが原因と考えられます。また、それに連動して社会的要因も若干低い傾向が見られます。
– **可能性のある要因**: 経済的要因や健康・ストレス関連の個人要素がスコアの変動の主要な要因となっている可能性が高いです。また、特定の社会的イベントや政策変更が影響を与えていた可能性があります。
#### 3. 季節性・トレンド・残差（STL分解）
– **長期的トレンド**: データ全体として上昇トレンドが見られますが、短期間での変動が多いため、安定した成長ではなく、特定のイベントや要因による影響が強い。
– **季節的パターン**: 短期間のデータから強い季節性を識別することは困難ですが、特定の曜日や時間帯にスコアが高くなる傾向があるかもしれません。
– **残差成分**: 説明できない変動が時折発生しており、特に急激な上昇や下降が観察された背景には、予測されない要因（例：自然災害、政治的決定など）が考えられます。
#### 4. 項目間の相関
– **相関ヒートマップ**: 個人経済と個人健康、社会持続可能性と社会インフラストラクチャの間に強い相関が見られます。これにより、経済的安定が健康に好ましい影響を与え、持続可能な社会がインフラストラクチャの強化に寄与することが示唆されます。
#### 5. データ分布
– **箱ひげ図による解釈**: 個人WEIでは経済的余裕や健康状態において中央値が0.75以上で比較的高く、外れ値もいくつかポイントで確認され、特にストレス指数が低い時期に安定感が増していることが示唆されます。
#### 6. 主要な構成要素分析（PCA）
– **主要な構成要素の寄与率**: PC1が0.75を占め、全体のバラつきの大部分を説明しています。これは、特定の要素（主に個人および社会的経済要因）がスコアの変動に大きな影響を与えていることを示しています。一方、PC2の寄与はそれほど大きくなく、他の要因がスコアの変動に与える影響は少ないことがわかります。
### 結論と提案
このデータ分析からは、WEIスコアには経済的および社会的要因が大きく寄与していることがわかります。データの変動に影響を与える重大な要因としての心理的ストレスや政治的・社会的イベントが判明した場合、その管理または予防策の開発がスコア改善への鍵となるでしょう。また、異常値の発生
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:
このグラフは電力カテゴリにおける総合WEIスコアの時系列散布図です。これを詳細に分析します。
1. **トレンド**:
– 2025年7月から開始し、WEIスコアは比較的一定（約0.8付近）に保たれています。次に、2026年に急上昇し、1に近づいています。
– 全体的に見て、2026年にむけて上昇トレンドが確認されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値として円の内側に黒いマークがあり、検出されていますが、これが全体の傾向を変えるほどの影響は見られません。
– 急激な変動は2026年に近づくにつれて生じており、急上昇しています。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績値を示し、安定していました。
– 線（ピンク、紫、薄緑）はそれぞれ予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）を示します。2026年にかけて各予測モデルは上昇を予測しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績、昨年比較、予測が含まれており、2026年の予測はすべてが昨年比較よりも高い値に出ることを示します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と昨年比較は非常に似通った動きをしていますが、2026年には分岐しています。
– 予測モデルはすべてが上昇を示し、電力の需要や供給の増加を示唆します。
6. **直感的な考察とビジネスや社会への影響**:
– グラフから直感的には、電力需要は今後増加すると多くの予測モデルが示しており、エネルギー政策の見直しや新たな供給の確保が必要となる可能性があります。
– エネルギーの効率化、または新たな再生可能エネルギー源の導入について検討が進むかもしれません。
このグラフは、エネルギーの需要が増加傾向にあることから、今後のエネルギー政策の策定やビジネス戦略における重要な指針となるでしょう。
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:
このグラフは、電力カテゴリにおける個人のWEI平均スコアの推移を示しています。以下に分析を示します。
1. **トレンド**
– 初期には一定期間、右肩上がりのトレンドが見られ、その後はデータが急に途切れて次の期間へ飛んでいます。再びデータが集まっているところでは、時間が進むにつれて微妙に上昇しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期データには外れ値が数点（〇で囲われたもの）存在します。これらは実際の測定値から逸脱している可能性があるデータを示しています。外れ値は、データの初期に集中しています。
– また、予測方法により異なる線が引かれていますが、特に線形回帰とランダムフォレスト回帰の間で外れが生じています。
3. **各プロットや要素**
– 青の外周を持つプロットは実績値（実測AI）、×印が予測値を示しています。
– 線形予測、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰が予測の異なる将来の変動を示しています。この違いは、予測モデルの不確実性や適用可能性の範囲を表している可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測モデルによる異なる予測が、一貫して異なる時系列を示唆しています。各モデルが異なるパターンを提示することで、単一の方法に依存しない多様な分析が可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実測値と各種予測の間に一致点があるものもありますが、外れ値付近など不一致が見られる部分も存在します。モデルによって見解が分かれている部分であり、データの信頼性または外部要因の影響の考慮が必要です。
6. **直感的な意見と影響**
– グラフからは、過去のデータからの安定性と将来の予測に対する不確実性が読み取れます。ビジネスでは、これらの予測モデルを使い分けることで、意思決定におけるリスク管理が求められます。
– 社会的には、電力需要予測の不確実性がエネルギー管理に影響を与える可能性があるため、複数の予測モデルを活用して安定供給の計画が必要となります。
この分析は、電力カテゴリのデータを用いた予測の一例として役立てられるでしょう。
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:
グラフ分析に基づいた洞察を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 時系列データは、不連続で、ある時期から次の時期にジャンプしています。最初の期間（2025年）は0.8前後で安定し、その後次の期間（2026年）で0.7以上で推移しています。
– 大きなトレンドとしての上昇や下降は観察できませんが、期間が分かれているため、比較が重要です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値は最初の期間に集中しており、観測された値から外れた点がいくつか見受けられます。
– 次の期間では、データが非常に集中しており、外れ値は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色のプロットは実績を示し、緑のプロットは前年実績を示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを表し、そこに収まっている点も多いです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測と実績のデータセットがあるが、2025年の実績データは予測の不確かさ範囲内に収まることが多いです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 最初の期間のスコアが高く、異常値が観察されるも、基本としてその周囲に集中していることから、モデルの精度が問われる部分があります。
– 次の期間では前年実績とのズレが小さく、モデルの予測精度が高く評価され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**:
– データが不連続で観測されていることは、分析の際に注意が必要です。モデルの予測がどう実績に影響を与えているか、特に異常値の多いセグメントとそうでないセグメントの比較が重要です。
– 定常的なパフォーマンスが次の期間に維持されていることが確認され、電力供給の信頼性が高まる可能性があります。
このようなデータとトレンド分析を行うことで、将来的な予測の精度や電力の安定性が確認でき、戦略的な計画立案に貢献するでしょう。予測精度の向上を目指すためのデータ収集とモデル改善が重要となります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 初期（2025年7月）の実績データはおよそ0.6から0.8の間で比較的高い水準にある一方で、その後の予測と実績の数値は不連続な時間帯に置かれています。
– 全体として長期的な明確なトレンドは見られず、横ばいあるいは周期性の欠如が示唆されます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値は初期のプロットで検出され、グレーの範囲と外れた位置にあります。
– 急激な変動はグラフ全体を通してはあまり目立たず、一貫性があるように見えます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを示しており、初期の段階で比較的頻繁に出現しています。
– 緑の点は前年度のデータで、比較のために利用されています。
– 異常値は黒い円形で強調されていますが、出現頻度は低いです。
– ピンク色の線が複数の予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）を示しており、それぞれが異なる予測値を提示していますが、範囲内に収まっています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと前年のデータの間、また異常値に関して関係性が示唆されていますが、全体として緩やかな相関が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体的なデータ分布は狭く、WEIスコアが0.8周辺に集中しています。
– 予測の幅が灰色の影で示されており、XAIによる予測範囲内に実績データがほぼ収まっていることが観察されます。
6. **直感的な印象とビジネス・社会への影響**
– 人々はWEIスコアが比較的安定していると感じるかもしれませんが、一部の予測手法がより高いスコアを示していることには注意が必要です。
– 経済的余裕が持続することを示唆する要素は、電力カテゴリの安定供給やコスト削減に繋がる可能性があり、企業戦略や社会政策の策定に重要です。
このグラフから得られる一連の洞察は、電力需要の予測や個人の経済的余裕に関する将来の動向を理解するための手がかりとなるでしょう。
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:
このグラフに基づいて、以下の洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 明確なトレンドは示されていませんが、グラフの始めと終わりに集中しているデータがあるようです。2025年7月のデータは1箇所に集約され、2026年7月の前後には別の密集したデータポイントがあります。全体としては横ばいな傾向です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左側に異常値とされる点が示されています。これにより、その時期における健康状態に異常があった可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績を示しており、ピンクの線はランダムフォレストによる予測、紫の線は決定木回帰、薄い紫の線は線形回帰による予測を示しています。
– 異なる予測モデルが提供するWIスコア範囲が可視化されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 現状、異なる手法による予測が密集していることから、モデル間での一致度が高いことを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測が異なる期間に表示されており、モデルの予測がある程度の一貫性を持っていると考えられます。
6. **直感的な感覚と社会への影響**:
– 見る人にとっては、最初と最後のデータが非常に密集しているため、特定の期間にのみデータが集中している可能性を感じるでしょう。
– ビジネスや社会に対しては、異常値があることから、ある期間での対策が必要だったことが示唆され、健康管理や予防措置が重要です。
全体として、異常値を把握し、それに対する対応策を検討することが重要であることが示唆されます。各予測モデルの一致度を考慮に入れ、戦略的な意思決定を行うことが求められます。
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:
このグラフは、電力カテゴリの個人心理的ストレスを表すWEIスコアの時系列散布図です。以下に詳しく分析します。
1. **トレンド**
– 初期（2025年7月頃）には、WEIスコアが0.6から0.8の高い範囲で実績値が観測されています。
– 時間が経つにつれて、予測モデルに応じた変化が見られますが、データは右側に大きく分布しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期に黒い丸で示される外れ値（異常値）がいくつか確認でき、特異なストレスイベントが発生している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実際の実績AIによるスコアです。
– 紫色やピンク色の線は異なる予測モデルによる将来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）。
– グレーの範囲は予測の不確かさの範囲（XAI/3σ）を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値と予測値の間には若干の一致が見られますが、後期に入ると予測のばらつきが大きくなります。これは時系列を通してストレスが変動しやすいことを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期期間と後期期間での分布の違いが顕著であり、時間が経つにつれてばらつきが増加している様子が見受けられます。
6. **人間が直感的に感じるであろうことと社会的影響**
– 人々はストレスレベルのばらつきの増加を警戒する可能性があります。特に、初期の外れ値は重要なイベントやストレスの原因を示唆している可能性があり、対策が求められるかもしれません。
– ビジネスでは、ストレス管理プログラムの導入や、電力カテゴリの関連業務における職場環境の改善が必要となるかもしれません。
この分析がストレス管理への理解と対応策に役立つことを期待します。
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:
グラフを詳細に分析して以下の洞察を提供します。
1. **トレンド**
– グラフの左側に固まっている実績データ（青い点）や予測値（×マーク）が、比較的短期間の過去（2025年7月から）に集中しています。これに対して2026年のデータは、比較的短期間に突然増加しています。
– この期間でのトレンドとして、「下降」や「周期性」というより「急激な変動」が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値がマークされており、特に大きな変動や傾向から外れた値が強調されています。
– 異常値の指摘から、実績データと予測データの中で一致しないデータポイントがあることが分かります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点：実績データ
– 赤い×マーク：予測データ
– 緑の点：前年データ
– 異常値（○マーク）が際立っています。
– 予測の範囲を示す灰色の影があり、信頼区間を示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）のラインが、それぞれの予測手法による将来の傾向を示していますが、最初の期間に集中しています。
– 実際のデータと予測データ、前年データの間には大きな乖離が見られることから、予測の精度やモデルの適用に課題がある可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績のデータと予測データの間に大きな乖離があり、この乖離を埋める必要があります。
– データポイントの集中度が高く、変動幅は比較的狭い範囲にとどまっています。
6. **直感的な印象とビジネスへの影響**
– 人々は急激な変化に不安を感じるでしょう。特に電力カテゴリにおいて、こうした変動が電力供給やコストに影響を与える可能性があります。
– ビジネスにおいても、予測データと実績データの一致度が低いため、モデルの再評価や調整が必要です。
– 短期間での変動は、消費者に対する価格戦略や供給戦略の見直しが求められるかもしれません。
このデータを基に、ビジネス戦略の検討やモデルの改善が必要となるでしょう。
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**
– 左半分（2025年中）のみでデータが視覚化されているように見え、スコアは約0.5から1.0の範囲で変動しています。
– 右側（2026年）では、前年のデータのみ（緑色）であり、この期間のトレンドはあまり明らかではありません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左側のデータにおいて、黒い円で囲まれた点は外れ値を表しています。外れ値はいくつかあり、注目すべきです。
– 急激な変動の特定は難しいですが、データの密度の中で下方や上方に離れた点が外れ値として識別されています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績を示しています。この期間中に収集された実際のデータです。
– 赤い「X」印は予測値であり、利用される予測モデル（線形回帰、決定木回帰など）に応じた様々な予測手法が線で示されています。
– 紫やマゼンタの線は異なる予測モデルの結果を示しています。
– グレーのバンドは予測の不確かさ範囲を示しており、この範囲内での変動を考慮しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と異なる予測手法が同じ期間で視覚化されており、それぞれの予測モデルの性能や傾向の違いを比較できます。
– 予測と前年データ（緑色）が重なることで、前年までの動向と現在の分析をつなげることができます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測モデル間での直接的な相関関係を探ることは難しそうですが、異常値の存在がその関連性を含意する可能性があります。
– データは初めの時期に集中しており、最後のほうは分布が異なります。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人々はこのデータから、特定の期間における公正性・公平性のスコアが高かったことを直感的に受け取り、高スコアが継続するかという期待を感じるかもしれません。
– ビジネスや社会において、電力分野の公平性に関するモニタリングが継続的に行われていることを確認し、改善や維持への努力が必要であると感じるでしょう。
– 将来の予測において異なるモデル間の比較をすることで、より信頼性の高い予測手法を選択し、政策決定に役立てることが可能です。
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:
### 分析と洞察
1. **トレンド**:
– グラフは2025年7月から2026年6月までの期間をカバーしています。
– 実績（青い点）はその期間の初期に密集しており、大きな変動は見られません。
– WEIスコアは全体にわたって高め（0.8以上）に維持されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒の丸で示された外れ値が観察されますが、正確に何を示しているかはグラフからは分かりません。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青い点: 実績
– 赤い×: 予測（予測AI）
– 黒い丸: 外れ値
– 緑の点: 前年のデータ
– グレーの帯: 予測の不確かさ範囲
– 紫、ピンク、その他のライン: 各種回帰手法の予測
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測AIのデータは、一般的に一致していますが、予測の不確かさ範囲内で変動があります。
– 各種回帰手法による予測は、その変動を補完しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測AIの間に強い相関があるように見えます。
– 予測の不確かさ範囲が狭く、予測の精度が高いことを示唆します。
6. **直感的な感じ**:
– WEIスコアがほぼ一貫して高いため、この状況は持続可能性と自治性が高いことを示しており、電力部門における安定した運用が期待できます。
– ビジネスや社会においては、予測の高い精度がリスクの管理や資源の最適利用に寄与する可能性があります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 前半に青いプロット(実績AI)があり、上部に均一に分布していますが、後半には緑のプロット(前年比AI)が現れ、下に向かって散布されています。
– ピンクのライン(ランダムフォレスト回帰)は比較的高い場所で横ばいになっており、最適な予測を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に青いプロットにおいていくつかの異常値(大きな黒い円)が見られますが、全体としては急激な変動は観察されません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実績を示し、比較的一貫したスコアを示しています。
– 緑のプロットは前年比を示しており、予測よりも若干低い傾向があります。
4. **時系列データの関係性**
– 実績データと前年比の間に関連が見られ、特に最初のデータ(青)の後に緑のデータが続くことから、過去のデータに基づいた予測の妥当性を確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 前半のデータ（青）は後半の緑のプロットと比較して高い位置にありますが、分布は全体として濃度が高い（密度がある）です。
6. **人間が直感的に感じることや社会への影響**
– 前半に実績が高く維持されていることから、過去の一定期間において電力関連の社会基盤や教育機会が比較的安定していたことが示唆されます。
– しかし、後半になると、前年比が若干低下している様子から、今後の改善が必要であるとの示唆を得られます。
– ビジネスや政策決定においては、初期の実績を基にした戦略が重要で、将来の予測が実際に追いつかない懸念がある場合は、新たな対策が求められる可能性があります。
このように、このグラフは過去のパフォーマンスと将来の課題を一目で把握するための重要な情報を視覚的に提供しています。
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:
## グラフ分析
### 1. トレンド
– **実績**（青色の実線）: 期間の前半に集中的に表示されており、その部分でのスコアはおおむね横ばいです。
– **予測**（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）: 期間の後半に予測が集中しています。異なる予測手法によるスコアの変動は少なく、全体として安定したトレンドを示しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**（黒色の円）は実績データのなかでいくつか見られますが、全般的にスコア範囲内に収まっています。
### 3. 各プロットや要素
– **青いプロット**: 2025年の実績データを示していますが、スコアの変動は少ないです。
– **色の違い**は、異なる予測手法を示していますが、全体的な傾向は一致しています。
– **予測の不確かさ範囲**: 白い背景のグレーの範囲は予測の不確実性を示しており、予測のスコアがこの範囲内に位置しています。
### 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明確に分かれた時期に存在し、それらの間に関連性があると考えられます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– スコアの分布は固定的で、予測データの範囲内に収まっています。
### 6. 直感的な洞察とビジネスや社会への影響
– **規模の安定**: このグラフからは、共生・多様性・自由の保障に関する指標が安定している様子が伺えます。電力業界の社会的取り組みが一定の成果を見せていると言えるかもしれません。
– **将来の予測可能性**: 予測モデルによって、おおよその将来のスコアの安定性が示されているため、持続的な取り組みが見込まれます。これに基づいて、電力会社は長期的な戦略を立てることができるでしょう。
– **社会的インパクト**: 社会的指標の安定は、企業のCSR（企業の社会的責任）活動の効果を示しており、信頼性の向上やステークホルダーとの関係構築に役立つと考えられます。
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:
このヒートマップは、360日間の電力カテゴリにおける総合WEIスコアを示していますが、表示されているのは一部の期間のみです。ここから得られる洞察を以下にまとめます。
1. **トレンド**:
– 時間帯による周期性が見られ、特に特定の時間に強い色の変化があることから、一日の中で電力使用パターンがあることが示唆されます。
– 横の並びから短期間のトレンドを確認することができます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日や7月11日において、色のトーンが急に明るくなる地点があり、これが外れ値として捉えられます。これらの日時での電力使用が通常と異なる可能性があります。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 色の濃淡はWEIスコアの程度を示しています。黄色に近いほどスコアが高く、紫に近いほどスコアが低いことを示しています。
– 各ブロックは特定の日時と時間帯を示しており、その時刻の電力利用状況を可視化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数の日付にわたるデータが並べられていることで、各日付の同じ時間帯の変動を比較でき、日々の変化やトレンドを認識することができます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯（例えば19時頃）で低いスコアが続いており、これがピーク時間の一つである可能性があります。
– 高いスコア（緑や黄色）は一部の時間帯で不定期に現れています。
6. **直感的な認識とビジネスや社会への影響**:
– 人間が直感的に受け取るのは、ピーク時とオフピーク時の電力使用の視覚的な差です。
– ビジネスにおいては、電力使用のピークが集中する時間帯を把握し、節電対策やコスト削減の戦略を考える上で役立ちます。
– 社会的には、効率的なエネルギー使用の啓発や、再生可能エネルギーの利用促進を考案する基礎データとなり得ます。
このデータは持続的なエネルギー管理への貢献だけでなく、エネルギー消費パターンの理解に役立ちます。
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:
このヒートマップは電力カテゴリの個人WEI平均スコアを示しています。以下に分析を示します。
1. **トレンド**:
– 日付が進むごとに時間帯によって異なるパターンが現れています。特に、16時、19時、23時の3つの時間帯で異なる傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 19時では7月6日に明るい黄色が出現しており、急なスコアの上昇が見られます。これが外れ値と考えられるでしょう。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の変化はWEIスコアの変動を示しています。明るい色（黄色）は高いスコア、暗い色（紫）は低いスコアを表しています。
– 16時台と23時台は比較的高いスコア（緑から黄色）、19時台は変動がありますが急激に変化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 同じ曜日・日時における他の時間帯とスコアの比較ができます。16時以降の各時間帯間で異なる利用パターンが見られる可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 19時の急上昇は日々の利用パターンに一時的な変化があることを示唆しています。特異点として認識可能です。
6. **直感的な洞察**:
– エネルギー消費が時間帯や特定の日付で大きく変動することが視覚的に容易に把握できます。
– ビジネスや社会への影響として、特定日の特定時間帯に需要が急増する傾向があり、それに応じたエネルギーマネジメントが必要でしょう。
– 特にスコアが急増する19時の利用について、詳細な分析が必要です。消費パターンを把握することで、効率的なエネルギー供給の計画が可能になります。
このヒートマップは、個人の行動や消費パターンに基づくエネルギー利用の傾向を色で直感的に示しており、エネルギー管理に役立つ視覚的なツールです。
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:
このヒートマップについての分析を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 日ごとの電力消費のスコアは、時間帯によって異なる傾向を示しているようです。
– 特に日付が進むにつれて、深夜から早朝にかけてスコアが上昇しているようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 時間帯19時において、最初の数日間で特に低いスコアが見受けられますが、その後急激に上昇しています。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 色の変化はWEI平均スコアの変動を示しており、黄色系の色は高スコア、青・紫系は低スコアを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 早朝や深夜のスコア（色の緑や黄色）が特に高いことから、その時間帯での電力使用効率が高いと推測できます。日中のスコアが低い傾向があるのも見逃せません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 日にちや時間帯によるスコアの分布は一定の規則性を持っているようで、特定の時間帯での色のスムーズな変化が相関を示しています。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 早朝や深夜に電力使用効率が高いことから、省エネが必要となる昼間に電力を分配する方法を検討する価値があります。
– ビジネスにおいては、オフィスや工場の稼働時間を調整することで、効率的なエネルギー利用を達成し、コスト削減に繋がる可能性があります。
– 社会的には、エネルギー使用のピークを避けるための啓蒙活動が重要となるでしょう。
全体として、時間帯による電力使用の違いが明確に視覚化されており、効率的なエネルギー管理に資する情報が得られるヒートマップといえます。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **高い相関**：全体として、ほとんどの要素同士で中から高の相関が見られます。特に、個人と社会のWEI関連項目間での相関が目立ちます。
– **周期性**：特定の期間を意識した分析ができるわけではありませんが、360日間の期間で安定した傾向を示しているように見受けられます。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **弱い相関**：個人WEI（経済的余裕）と他の多くの項目との相関が低い（0.31 – 0.69）ことが注目されます。他の項目との関連性が示唆しにくい要素かもしれません。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **色の濃淡**：色が濃いほど強い相関を示し、赤は正の相関、青は負の相関を示しています。
– **赤いセルが目立つ**：多くの項目間で強い正の相関があることを示しています。
### 4. 複数の時系列データがある場合の関係性
– ヒートマップは時系列データではないため、期間を超えて特定のトレンドを評価することはできませんが、全体的な相関の強さを示すため、一貫性があることが想定されます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **非常に高い相関**：例えば、個人WEI（心理的ストレス）と総合WEIで0.88以上の高い相関があります。これは心理的健康が総合ウェルビーイングインデックスに大きく寄与していることを示しています。
– **社会的要素間の強い相関**：社会WEI（持続可能性と自治性）などの項目が特定の個人WEIと強く結びついていることから、社会的構造と個人の幸福感は密接に関連し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
– **直感的な印象**：個人の幸福感（特に健康状況や心理的健康）が他の要素に強く影響していることが示唆され、人々の意識がこれらの要素に向けられることが期待されます。
– **ビジネスへの影響**：企業は従業員のメンタルヘルス向上と、経済的安定をサポートすることが重要と考えられます。これによって全体的なWEIを向上し、業績や職場満足度の向上が期待されます。
– **社会への影響**：政策立案者は、教育機会の提供や公正性の保障が個人の幸福感の向上に寄与する可能性に注目し、社会全体のWEIを引き上げる施策を講じることが求められます。
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WEIスコア分布比較（箱ひげ図）を分析すると、次のような視覚的な特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 各箱ひげ図は、一年間（360日）にわたる特定のWEIタイプのスコアの分布を示しています。時系列データの比較ではなく、異なるカテゴリ間での比較となります。
– 期間内のトレンドは明示されていないため、長期的な上昇や下降の判断は困難です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのボックスプロット（特に「個人WEI（認識柔軟性）」や「社会WEI（共生・多様性・自由の精神）」）で外れ値が観察されます。これらは標準的な範囲外の観測値を示しており、異常なスコアを持つサンプルがあることを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 箱の中央の線は、各WEIタイプの中央値を示します。
– 箱の上下の境界は、第1四分位数（Q1）と第3四分位数（Q3）を示し、箱内にあるデータの50％を包含しています。
– 箱の外にある「ひげ」は、1.5 IQR（四分位範囲）の範囲内にある最小および最大のスコアを示し、その外の点は外れ値として扱われます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数の異なるWEIタイプが示されていますが、時系列データではないため、直接的な関連性は示されていません。ただし、複数のカテゴリ間でのスコアの比較を行うことは可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– スコアはおおむね0.6から0.9の範囲に集中しており、ほとんどのカテゴリで広い分散があります。
– 「個人WEI（認識柔軟性）」や「社会WEI（共生・多様性・自由の精神）」は、他のカテゴリに比べて相対的にスコアのばらつきが大きいです。
6. **直感的な洞察と影響**:
– WEIスコアは、電力カテゴリーにおけるさまざまな社会的および心理的要素の評価を示している可能性があります。
– ボックスプロットの形状や外れ値の多さは、特定のカテゴリでの対応の不均一性や改善の余地を示しているかもしれません。
– ビジネスや社会の文脈では、特にばらつきの大きいカテゴリについて、さらなる調査や改良が求められる可能性があります。これにより、政策決定やリソース配分を最適化するための重要な指針となるでしょう。
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:
このグラフは、電力カテゴリにおけるWEI構成要素を主成分分析（PCA）で可視化したものです。以下に、視覚的特徴とそこから得られる洞察を示します。
1. トレンド:
– データは全体的に散布されており、特定の上昇や下降のトレンドは見られません。
– 繰り返しや周期性も視覚的には確認できません。
2. 外れ値や急激な変動:
– 右上と下部にプロットが密集していないデータ点がいくつか見られます。これらは外れ値として考えられるかもしれません。
3. 各プロットや要素:
– 各点は、データセットのサンプルを示しています。
– 第1主成分と第2主成分の分布において、横軸は第1主成分（寄与率: 0.75）、縦軸は第2主成分（寄与率: 0.09）を示し、データの分散の大部分が第1主成分に捉えられていることを示しています。
4. 複数の時系列データの関係性:
– 複数の時系列データの関係性は、このプロットから直接判断することは困難です。
– 広がりがあるため、データ間でいくつか異なるパターンがある可能性があります。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 主成分分析の結果から、第1主成分がより多くの情報を保持しており、第2主成分では異常なパターンや分布の違いを観察できる可能性があります。
– 広がりや密集した部分から、いくつかのグループが存在する可能性も考えられます。
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:
– このグラフを見ると、データの多様性や複雑さを感じるかもしれません。
– ビジネスにおいては、特定の顧客セグメントや市場動向を把握したい場合に役立つでしょう。この分析を通じて、新しい戦略や改善点が発見できる可能性があります。
– 社会的には、電力消費や供給の最適化に寄与し、持続可能な資源管理への意識向上につながるかもしれません。
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。