📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 総合分析
**時系列推移**:
– 提供されたWEIスコアデータのビートは、全体として堅調な上昇傾向を示しています。特に、7月1日から6日にかけて、スコアは徐々に改善し、7月7日以降はより高い水準で安定しています。これにより、電力カテゴリに関する社会の康や効率性の向上を示唆しています。
– 総合WEI、個人WEI平均、社会WEI平均のいずれも一時的な落ち込みは見られますが、最終的には持続的に改善を続けています。
**異常値**:
– 7月上旬の特定の日に観測された異常値（たとえば7月6日、総合WEI: 0.8625）は、スタンダードな変動範囲を超えています。この突出した高いスコアは、ある種の外部刺激、たとえば政策の変更やインフラの改善、または意識改革キャンペーンが強く影響した可能性があります。
– 逆に、7月1日の低いスコア（例えば、総合WEI: 0.625）は、システムトラブルや一時的な再構築期によるものかもしれません。
**季節性・トレンド・残差**:
– STL分解から、季節性の要因よりもトレンドの上昇の方が強く、WEIスコアには明確な改善の手応えを感じ取れます。実際の残差は小さく、基本的にはトレンドに従って推移していると考えられます。
**項目間の相関**:
– 相関ヒートマップから示唆される個別項目間の強い関連性は、経済的余裕と自由度と自治、社会基盤と教育機会といった類似項目間に特にみられます。これらは、個人や社会の健全性にとって重要な要因であり、改善が他の項目にも波及することを示唆しています。
**データ分布**:
– 箱ひげ図における外れ値は、一部の項目において確認可能で、これはデータセットにおける特異な動きとして扱うべきです。ただし、いくつかの顕著な外れ値は、正常な変動と考えることもできます。
**主要な構成要素 (PCA)**:
– 第一主成分（PC1）の寄与率が0.75と非常に高く、WEIスコアの多くの変動を説明します。これは、特定の主要要素がスコアの形成に影響を及ぼしていることを指し示します。例えば、社会の公平性や経済的要因がそれに該当するかもしれません。
### 結論
このデータセットから読み取れることは、電力カテゴリにおけるWEIスコアが総じて改善のトレンドを示したことです。特に、社会的要因および個別の心理的ストレスが改善を助長している可能性があります。未来の政策立案や改良においては、経済的余裕の改善や自治の自由度をさらに促進することが、より総合的なWEIスコアの向上に寄与するでしょう。
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
### 1. トレンド
– **実績（青）**: 初期に0.8付近で始まり、その後わずかに上昇していますが、それ以降のデータはありません。
– **予測（ピンク系の線）**: 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）が示されています。全体的に、実績よりも高いスコアを維持しています。ただし、しばらくの期間横ばいで、具体的な明確な上昇傾向がないように見えます。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値（黒の枠線）**: 最初の一部の実績データに外れ値とみなされる点があります。これらは標準的な傾向から外れたスコアです。
– 急激な変動は特に見られませんが、予測範囲の灰色の領域が狭いことから、予測のバラツキよりも一貫した傾向が示されているようです。
### 3. 各プロットや要素
– **実績（青のプロット）**: 過去のAIモデルの実績を表します。
– **前年（緑のプロット）**: 過去1年のデータを示し、それが現状や予測とどのように比較されるかを示唆しています。
### 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との間にほとんど重複がなく、期間が異なるため直接の比較は困難ですが、前年データは多少の上昇傾向を示しているように見えます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 予測と実績には多少の乖離が見られます。予測モデルは、実績を上回る傾向を示しており、これは将来的な増加を見越した予測がなされている可能性があります。
### 6. 人間の直観とビジネス・社会への影響
– 初期の実績データのスコアが予測スコアよりも低いことから、実際のパフォーマンスが過去に予測されたよりも控えめであったことが示唆されています。
– ビジネスへの影響として、このような予測は投資やリソース配分の判断に影響を与える可能性があります。より高いスコアが予測される未来に対して、積極的な投資が促され、電力関連の技術や効率化への関心が高まる可能性があります。
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:
以下にグラフの分析を行います。
1. **トレンド**
– 最初の半年（2025年7月から2026年1月）では実績値のWEIスコアは比較的一定に見えます。
– しかし、その後予測値に大きなギャップが生じ、特に2026年1月以降に急激な変化が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフに示されている異常値は特に最初の頃（2025年7月付近）に集中しており、異常検知が行われたことがわかります。
– 予測では、特にランダムフォレスト回帰の値が大きく変動していることがわかります。
3. **各プロットや要素**
– 円で示されている実績AIのデータは、最初のころに密集しており、安定していることがわかります。
– 色分けされた予測のプロットは、異なる予測モデルの結果を示しており、それぞれのモデルの予測傾向を見ることができます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績AIと比較AIは初期には似た動きをしていますが、予測値が大きく異なるトレンドを示しています。特にランダムフォレスト回帰の予測は他のモデルとは大きく異なる挙動を見せています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値と予測値、特にランダムフォレスト回帰との間には大きな差があり、モデルの選択やデータの動的な識別に注意が必要です。
6. **直感とビジネスや社会への影響に関する洞察**
– 初期の安定した実績データは、通常の運用状況を反映していますが、2026年にかけて新しいトレンドが始まっていることを示唆しています。
– 大きな予測のずれが見られれば、エネルギー需要の変化や市場の変動などを予測して対策を講じる必要があるかもしれません。
– 各予測モデルのパフォーマンスを再評価し、改善することでより正確な将来予測が可能となるでしょう。
この分析により、エネルギー管理の戦略や予測モデルの選択を改善するための貴重なインサイトが得られます。
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:
## グラフ分析と洞察
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**
– 緑色のプロット（「前年」）は緩やかに横ばいまたはわずかな上昇を示しています。ただし、2026年の始めにデータが現れるため、今後のトレンドはまだ不明です。
– 他の予測モデルのラインも比較的横ばいで、一部は微妙に上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 黒色の円で示された「異常値」が観察される期間があり、これが実績データと比較してどのような影響を及ぼすかは分析が必要です。
– 異常値は全体のトレンドを逆転させることなく、継続的に発生しています。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**
– 実績データは青色の点で明確に表示され、予測データ（赤色のクロス）と比較されます。
– 複数の予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）の推定が色分けされており、それぞれの精度を確認できます。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**
– 複数の予測モデルがあるが、各モデルは比較的類似した予測を示し、実績データとの整合性を考慮すると予測精度が高いことが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特定の分布の偏りは見られず、データは比較的一貫して予測線の範囲内に収まっています。
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に関する洞察**
– 予測が適切であれば、電力業界の将来見通しは安定しており、異常値に対する対策が求められる可能性があります。
– 予測の一致度や異常値の管理により、電力供給の安定性やリスク管理の向上が期待されます。特に異常値の発生原因を特定し、改善を図ることが重要です。
この分析では、過去のデータと予測を活用して、より安定した電力供給の計画が可能であることがわかります。また、異常な出来事が発生した際の迅速な対応策が求められます。
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:
以下の分析を提供します：
1. **トレンド**:
– グラフの左側には多くのデータポイントが集まっており、期間初期の実績スコアは0.8付近に集中しています。
– 予測モデル（特に線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、初期からの短期トレンドを示唆していますが、正確性は不明です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の右側にも外れ値が見えますが、これがどの程度影響を及ぼすかは不明です。
3. **各プロットや要素**:
– **青点**: 実績データ。
– **赤いバツ**: 予測AIデータ。
– **緑の円**: 前年（比較AI）で、予測の基準となる可能性があります。
– **紫色のライン**: 異なる予測手法を示す線が見え、特に短期間での異なるアプローチを表しています。
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の間には一定の相関が見られるが、長期的なトレンドの分析は短期的にとどまっている模様。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の時点でのWEIスコアは高く安定しているが、予測データと比較すると外れ値を考慮した修正が必要かもしれません。
6. **直感的な洞察と影響**:
– グラフは、安定した経済的余裕を示唆しており、ビジネスにおいて一定の安心感を提供します。
– しかし、将来的な予測については、複数のモデルを利用した柔軟なアプローチが求められるでしょう。
– 長期間にわたる安定したエネルギー供給が個人生活やビジネス活動にプラスの影響を与える可能性があります。
この分析をもとに、さらなるデータを収集して検証することで、より具体的なアクションを導き出すことが可能です。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 時系列の最初の部分（2025年7月から2026年7月）で、実績値（青い点）は比較的一貫して高いWEIスコアを示しています。
– 2026年7月のデータから、前年度の実績（緑色）があり、こちらも高いスコアを保っています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値（黒い円）は初期の段階（2025年7月）に存在し、それ以外の時点では見られません。このことは、特定の期間中に何か異常な事象があった可能性を示唆していますが、その後のデータでは安定しているようです。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青点は実績データを示し、全体として高い安定したスコアを表示しています。
– xマーク（赤）は予測値を示しますが、詳細は不明です。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを表し、これにより予測値の信頼性が視覚的に理解できます。
– 紫色、ピンク色の線はラインの回帰モデル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**
– 異常値や実績値の他のデータとは異なる傾向は見られません。これは、異なる予測モデルの出力の比較に役立ちます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体的に高いWEIスコアが保たれており、予測の幅も狭いことから、安定した健康状態を表していると考えられます。
6. **直感的な洞察とビジネスまたは社会への影響**
– このグラフから、人々は個人の健康状態が安定していることを直感的に感じるでしょう。異常値が限られた期間に存在していたものの、その後に改善されていることは肯定的な動向といえるでしょう。
– ビジネスや社会において、これらのデータは健康に関する介入や予防策の効果を評価するための基礎情報として使用可能です。安定した健康状態は、医療コストの削減や労働生産性の向上につなが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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフでは期間が360日あるものの、データポイントは左端と右端の一部に集中しています。これは、データが収集された期間の両端に偏っていることを示しています。
– 左端のデータは増加傾向を示しており、特にこの期間の心理的ストレスが徐々に上昇していることを示唆しています。
– 右端の「前年」のデータは比較的一定の範囲内に分布しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値は黒い円で示されていますが、左側のデータでいくつか認識できます。これは、特定の時期においてストレスが異常に高かった可能性を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色のポイントは実績データであり、左端に集中しています。
– 緑色のポイントは前年のデータで、右端に分布しています。
– 予測データは複数の回帰方式に基づき、異なる色で描かれていますが、主に右端において比較的高い範囲で予測されています。
– ピンク色の線はランダムフォレストによる予測を表しており、他の予測手法と似た範囲を示しています。
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との間に直接の視覚的な対応は少ないが、前年のデータは一定の安定性を示しているのに対し、実績データが変動を示しています。
– 予測データは、実績の流れを考慮に入れて将来のトレンドを描き、昨年の傾向を若干持ち出しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測の間には一定の相関が期待されるが、実績データの終点と予測開始点が重ならないため、直接的な相関は視覚的には見えにくい。
– 前年のデータは予測の基準として使用されている可能性が高いです。
6. **直感的な洞察および影響**
– 左端の増加トレンドと異常値の存在は、その時期における個人的または集団的なストレス要因が存在したことを示唆しています。ビジネスや社会では、この時期に何らかの外的要因（例えば、経済状況の悪化や社会的不安）があったかもしれません。
– 予測が実績よりも高い範囲で示されているため、企業は将来的なストレス増加に対して対策を講じる必要があるかもしれません。これは、従業員のメンタルヘルスを維持するためのプログラムの導入やストレス軽減のための働き方改革の実施を示唆します。
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:
以下に、このグラフの視覚的な特徴とそこから得られる洞察を挙げます。
1. **トレンド**
– グラフ全体として「WEIスコア」が高い範囲（0.8以上）で推移していることがわかります。
– 初期の時点（左側のデータ）から終盤（右側のデータ）にかけて2つの異なる時系列が表示されており、予測と実績が分かれている。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値が示されているが、他のデータポイントと大きく異なるようには見えません。
3. **各プロットや要素の意味**
– **実績**（青色プロット）は観測されたデータを示しています。
– **昨年データ**（緑色プロット）は過去のデータとして期間の後半に集まっており、進行中の予測と重ねて参考にしている可能性があります。
4. **複数の時系列データ間の関係性**
– ランダムフォレストや線形回帰、決定木回帰など、異なる予測手法別に予測ラインが引かれています。
– 各予測手法は、端に向かうにつれて差が出ているようにも見え、予測精度の違いや手法別の特性が伺えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測データが重なっているため、予測精度は比較的高いと見受けられます。
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**
– このグラフを見た際に、電力関係の個々人のエンゲージメントが高いことを示唆しています。安定して高いスコアが得られていることから、自治のある電力使用がうまく機能しているのかもしれません。
– ビジネスへの影響としては、既存の予測手法が精度を維持しつつさらなる最適化が可能であること、また持続可能なエネルギーへのシフトが進行中であることが想像されます。
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:
このグラフは、電力カテゴリにおける社会WEI（公平性・公正さ）のスコアを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詳細に述べます。
1. **トレンド**:
– 時系列データは2つの期間に分かれているようです。最初の期間(左側)では、実績が濃い青のプロットで示され、一貫して約0.6から0.9の間を行き来しています。2つ目の期間(右側)では、前年データを示す緑色のプロットが同様の範囲に集中しています。
– 長期的なトレンドとしては、どちらの期間も大きな傾向変化は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータセットでは、外れ値として認識される点がいくつか見られます（異常値として黒丸で囲まれた点）。
– 線形回帰などの予測はこの期間に対し適用されており、予測モデルが異常点を考慮している様子が見られます。
3. **各プロットや要素**:
– 各種予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が、それぞれ異なる色の線で示されています。これらの予測は全般的に0.8から0.9の周辺を示しており、実績AIとの整合性を保っています。
– 予測の不確かさ範囲は灰色の帯で示され、実績データの範囲と重なる部分が多く信頼性を示しています。
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間の直接的な比較は、時期が異なるため難しいですが、スコアの範囲は一致しているように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特に明確な周期性や繰り返しパターンは見られません。
– 全体としてデータは比較的一定の範囲内に収まっているため、特定のサイクルや大きな変動は不足しています。
6. **ビジネスや社会への影響**:
– このスコアの安定性は、社会的な公平性や公正さに対する取り組みが安定したものであることを示唆します。
– 外れ値や異常値が少ないことは、電力分配における公平性が比較的保たれている可能性を示しています。
– 異なる予測モデルがほぼ同様の範囲を示しているため、将来の予測精度が高いことが期待できます。これにより政策決定や戦略立案がより一貫性のあるものになることが考えられます。
全体として、このグラフは電力における社会的公平性が維持されている状況を描写し、将来的な予測も比較的安定していることを示しています。社会政策やビジネス戦略において、この安定性を基盤とした長期的計画を考慮することが可能です。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 全体として、グラフは大きく二つの期間に分かれています。初めの期間（左側）はデータが密集しており、後半の期間（右側）に比較するとやや低いスコアで安定しています。後半になると急激にスコアが上昇し、新しい安定した状態に移行しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の期間において、一部のデータポイント（緑色の点）が異常値として認識されています。他のデータポイントと比べてスコアが低下していますが、全体的に急激な変動は少ないです。
3. **要素の意味**
– 青い点が「実績（実績AI）」を示し、緑の点が「前年（比較AI）」を示しています。これにより、前年との比較が可視化されています。また、異なる色の線（灰色、赤色、紫色、黄色）は、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）を表現しており、将来の傾向を予測しています。
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の比較によって、時間経過によるスコアの変化が確認できます。予測モデルによる将来的なトレンド予測も示されており、それに対する実績データの近さが評価できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「前年」と「実績」のデータ間での相関関係が観察できます。また、スコアが中盤で上昇しているため、将来的な持続可能性と自治性の改善が示唆されています。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– 人間が直感的に感じるのは、電力カテゴリにおける持続可能性と自治性が改善しているというポジティブな変化です。この改善は、環境に対するより積極的な取り組みや技術革新を反映している可能性があります。ビジネスにおいては、持続可能なエネルギーの重要性が高まり、このトレンドは社会全体にとっても将来的に有益です。
このグラフは電力業界における持続可能性の進歩を示しており、さらなる技術革新や政策の実施が期待されます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 最初の数ヶ月間、WEIスコアは約0.6から1.0の範囲で動いているが、その後、評価日が進むにつれて、データが一時的に姿を消している。しかし、最新のデータは、2026年6月ごろに集中しており、その位置は以前のスコア範囲と比較して少し低い0.8前後に落ち着いている。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータには外れ値があり、それが円で囲まれて強調されている。これらの外れ値は、他の実績データから大きく乖離していることを示している。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを示し、時間の経過とともにのスコアの変動を表している。
– 緑色の点は前年の比較データとして表示されており、時間が経つにつれてスコアがやや下がっていることを示している。
– 紫、ピンク、他の線は異なる予測モデルによる予測を示しており、概ね実績のデータと一致しているが、異常値付近や予測の範囲から外れている部分がある。
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がともに下降傾向を示しており、全体としてのスコアは低下している傾向が見られる。予測モデルは、これらの実績に基づく予測範囲内に収まっている。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測データの間にはある程度の相関が見られる。ただし、外れ値が存在しているため、これらが他のデータと統計的にどの程度整合しているかを確認する必要がある。
6. **直感的な感想とビジネス・社会への影響**
– 初期データでは高いスコアで安定しているように見えるが、翌年や予測にかけて不安定さが増している。これは、電力供給や社会基盤に何らかの問題や変動が生じている可能性を示唆している。特に、外れ値が多いことは、予期しないイベントや急激な政策変更、自然災害などが影響しているかもしれない。ビジネスや社会においては、計画の見直しやリスク管理の必要性が高まることが考えられる。
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**
– グラフの初期（2025年7月～9月頃）は非常に安定していますが、その後、急激に上下する予測値が見られます。 2026年以降はデータが連続して表示されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の期間には、いくつかの外れ値が異常値として表示されています。これらは特定の時期に急激に変動したことを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青のプロットは実績値を、赤の×は予測値を示します。
– 緑のプロットは前年の比較データを示しており、予測の信頼範囲（グレーの帯）や異常値（黒い輪）が明確に表示されています。
– 紫、薄紫、ピンクの線はそれぞれ異なる回帰モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）による予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測データは一致していない部分があります。
– 前年のデータと最近のデータの間で若干の変動が見られますが、大きな差異は見当たりません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 予測と実績データ間の相関は低いと考えられます。しばらくの間は上下にぶれる値が多く見られ、変動が大きいです。
6. **直感的な洞察とビジネス/社会への影響**
– このグラフから、人間は予測の不安定さを感じるかもしれません。特に初期の予測の振る舞いが異なっているため、モデルの精度改善が検討されるべきです。
– ビジネスや社会においては、電力供給の安定性確保が重要です。この変動性は供給計画に影響を及ぼす可能性があるため、対策が必要かもしれません。また、前年のデータを利用した見直しや、別の予測モデルの導入が考慮されるべきです。
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:
1. **トレンド**:
– 色の変化が時間に沿って観察でき、特に日付による変化が顕著です。時間帯ごとの変化が示されているため、1日の中での周期性が見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に19時台で紫色が目立ち、低いWEIスコア（~0.675）を示していることがわかります。また、7月5日には16時台で明るい黄色が示され、急激なスコアの増加があったことがわかります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡でWEIスコアの大小を表しており、紫や青が低いスコア、黄色や緑が高いスコアを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる時間帯のスコアは異なる色分布を示し、時間帯による電力使用の違いを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 日付が進むにつれて緑や黄色の割合が増え、全体的なスコアの上昇傾向がうかがえます。特定の時間帯（例えば16時と19時）でスコアの高低差が顕著に見られます。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 特定の時間帯、特に19時台の低スコアは電力使用のピークや負荷が高い可能性を示唆しています。また、16時台の急なスコア上昇は需要の変化や負荷変動を示している可能性があります。電力管理においてこれらの時間帯は特に注意を要するでしょう。また、全体のトレンドが上昇していることは、電力需要が高まる可能性を示しています。
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:
以下は、グラフに基づく分析と洞察です。
1. **トレンド**:
– 時間帯によってWEIスコアに異なるパターンが見えます。8時と23時におけるスコアが比較的高く、紫から緑の色に向かって変化しているため、これらの時間は使用状況が異なる可能性を示しています。
– 19時に明らかな変化が見られ、7月5日には急激にスコアが高くなっています。この点は注目に値します。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月5日の19時に急激に上がる黄色の部分が外れ値として認識できます。これは特定のイベントや外部要因によるものかもしれません。
3. **プロットや要素の意味**:
– 色はWEIスコアの高さを示しており、色が濃いほどスコアが低いことを表しています。緑から黄色への変化はスコアの増加、紫から青への変化はスコアの減少を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 特定の日付（7月5日）の19時において、他の時間と大きく異なる値を示しています。また、日々8時と23時には共通したスコアのパターンが見られますが、16時には一貫性がありません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 16時以降のWEIスコアは日によって変動が激しいことがわかりますが、より朝方は安定しています。スコアが高い時には、何らかの行動パターンや需要の増加を示している可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響**:
– グラフは、特定の時間帯に電力需要のピークがあることを示唆しており、これは電力供給の計画に影響を与える可能性があります。
– 特に19時の急激な変化は、日常的なサイクルの中での異常事象を示しており、これによりビジネスのオペレーションや電力コスト管理の際に注意が必要です。
これらの特徴を考慮することで、エネルギー効率の向上やコスト削減につながる戦略を立てることが可能かもしれません。
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
1. **トレンド**
– 色の変化を見ると、特に特定の時間帯（19時と16時）において変動が見られる。この変動は、日を追うごとに周期的に現れている様子がある。
– 時間帯によって色が異なり、一定のパターン（緑から黄への変化）が繰り返されていることから、周期性があると考えられる。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月5日に、19時の時間帯で他の日付に比べて急激な変化が見られる。これが外れ値または急激な変動として注目される。
3. **要素の意味**
– 色の濃淡がおそらくWEI平均スコアの高低を示しており、黄色に近づくほどスコアが高いことを示している。
– 青から紫の部分はスコアが低いことを意味していると考えられる。
4. **時系列データの関係性**
– 同じ時間帯において、一定のパターンが続いているが、特定の日においては急激な変動が見られ、それが他の時間帯にも影響を及ぼしている様子がある。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 時間帯ごとにスコアの分布が異なり、特に夕方から夜にかけての時間帯に明るい色が多い。
– 一日の中で、夕方18時以降のスコアが高い傾向にある。
6. **直感的な洞察およびビジネス、社会への影響**
– スコアの変動は、エネルギー消費のピーク時間帯を示している可能性がある。特に夕方から夜にかけての需要が高いことを示唆している。
– 急激な変動が示す日は、特定のイベントやアクティビティが発生した可能性があり、その要因を特定することでエネルギーの効率的な利用が可能になる。ビジネスや政策において、エネルギーの配分や料金設定に影響を与えるかもしれない。
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:
このヒートマップは、複数のWEI（Well-being Index）項目間の相関を示しています。以下に詳細と直感的な洞察を提供します。
1. **トレンド**：
– 相関自体にはトレンドという概念はありませんが、特定の項目間で一貫した強い相関が見られるため、長期的に安定した関係性があると考えられます。
2. **外れ値や急激な変動**：
– 配色は連続的で、大きな色のジャンプは見られません。目立った外れ値や急激な変動はこの視覚化からは明らかではありません。
3. **各プロットや要素が示す意味**：
– 色が赤に近いほど強い正の相関を示し、青に近いほど負または弱い相関です。
– 例えば、「個人WEI平均」と「総合WEI」はかなり強い正の相関（0.95）を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**：
– 時系列の特性は見られませんが、各WEI項目が同じ方向に動く傾向があることを示す、強い正の相関がいくつかあります。
5. **相関関係や分布の特徴**：
– 多くの項目間で0.8以上の強い正の相関が見られ、例えば「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」と「社会WEI（持続可能性と自治性）」は0.84の相関です。
– 負の相関はほとんど見られず、WEIの指標は全体的にポジティブな関係があることを示唆しています。
6. **直感的な洞察**：
– 強い正の相関が多いため、電力カテゴリでのWEIの要素は相互に支え合う傾向があります。これは、社会的および個人的幸福が電力の供給や管理と強くリンクしている可能性を示唆しています。
– ビジネスや社会に対する影響として、電力の質や管理を改善することが、祝福感や社会秩序にも良い影響を与える可能性があります。この情報は政策決定をサポートする際に有用です。
この分析が示唆するのは、エネルギーの質や管理を通じたウェルビーイング向上の可能性です。
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:
### グラフの解析
1. **トレンド**
– 各ボックスプロットは特定の期間でのWEIスコアの分布を示しており、トレンドというよりは特定のWEIタイプの分布を見るためのものです。各カテゴリの中央値が異なっており、それに関連する特性を見ることができます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 多くのカテゴリで外れ値が見られます。特に「個人WEI（職業柔軟性）」や「社会WEI（共生・多様性・自由の保護）」などで観察されます。これらは異常なスコアを持つケースが存在することを示しており、特に注目する必要があります。
3. **各プロットや要素**
– ボックスプロット全体の高さ（四分位間範囲）や中央値から、スコアのばらつきや一般的なレベルを理解できます。「個人WEI（心的ストレス）」は中央値が高く、比較的スコアがまとまっていることを示しています。一方、「社会WEI（生態系整備・持続性）」は幅が広く、スコアに幅が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**
– このグラフは時系列データというよりはカテゴリ比較なので、関係性よりも各カテゴリの差異が重要です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各カテゴリで異なる分布を示しているため、カテゴリ間での大きな相関は示されていませんが、特定のWEIタイプではより安定したスコアを示し、他のタイプではばらつきが多いという特徴があります。
6. **直感的な洞察と影響**
– ビジネスや社会の視点から見ると、特定のWEIタイプのばらつきや中央値、外れ値の存在は、政策立案や経営戦略の改善に重要なヒントを与えます。特に外れ値が多いカテゴリは、その理由を探ることで業務改善や社会問題への対応に役立つ可能性があります。また、相対的にスコアの高いカテゴリを維持・強化することも重要です。
これらの視点から、電力カテゴリのWEIスコアの特性や改善のために考慮すべき点を具体的に考えることができます。
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）を示しています。以下に視覚的な特徴と洞察をまとめます。
1. **トレンド**:
– 第1主成分と第2主成分の分布を見ると、明確な上昇や下降のトレンドは見られません。データポイントの多くは右上象限に集中しており、右上方向の傾向がわずかに見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ内では、明らかな外れ値は見られませんが、一部データポイントが他の集まりから少し離れて配置されていることに注意が必要です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各プロットは、電力カテゴリの異なる期間や構成要素を表していると考えられます。第1主成分（寄与率: 0.75）が水平方向を、そして第2主成分（寄与率: 0.09）が垂直方向を示しており、合計寄与率が0.84です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– グローバルな構造として、特定の期間における相関関係を可視化していると考えられますが、特に強い関連性は視覚的には判断しにくいです。右上象限の集中度が高いため、類似した時系列が多い可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分の寄与率が非常に高いため、第1主成分がデータの大部分を説明しています。第2主成分は、データのばらつきや分散を補完的に示しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 人間がこのグラフから直感的に感じるのは、電力カテゴリにおける主要な変動要因が第1主成分に集約されていることです。これは、電力消費や供給における主要なトレンドや要因が存在することを示唆しており、これらを効率的に管理することで、エネルギー効率の最適化やコスト削減の可能性を秘めています。また、この分析結果は、電力事業者が資源をどこに重点的に割り当てるべきかを判断するのにも役立つと考えられます。
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。