📊 データ分析（GPT-4.1による）
データ分析を行った結果、以下の重要なポイントが浮かび上がりました。
### 1. 時系列推移
– 各スコアの時系列データを見ると、全体としてのWEIスコアは2025年7月初頭から上昇傾向にあります。特定の期間では急激な上昇が見られ（2025年7月6日以降）、比較的高い水準を保っています。
– 個人WEI及び社会WEI平均は、個々の項目での変動とは別に全体としての傾向を反映しています。
### 2. 異常値
– 異常値が多く検出されたが、これらのスコアは時折の急激な変動や、短期間内の大きなギャップが主因であるようです。特に、7月6日や7月23日時点での全体スコアの急激な上昇や下降が目立ちます。
– 異常値の背景には、短期的な要因（イベント、政策の変更、経済的ショックなど）が考えられます。
### 3. 季節性・トレンド・残差
– STL分解によると、長期的な増加トレンドが確認されました。一方で、季節性ははっきりとしたパターンを示していませんが、一部のデータセットでアノマリーと見られる急激な変動が存在します。
– 残差の成分は比較的小さく、トレンドや基本的な季節性の範囲で説明できます。
### 4. 項目間の相関
– 相関ヒートマップからは、多くのWEI項目間に中程度から強い正の相関が確認されました。特に個人の経済的余裕、健康状態、自由度と社会の持続可能性、社会基盤は相関が強いです。
– これらの相関は、社会の経済的及び物質的資源が、個人および社会の全体的な幸福度にどのように影響するかを示しています。
### 5. データ分布
– 箱ひげ図を用いると、全体的な中央値と四分位範囲は安定しており、観測された異常値の範囲が識別可能です。特に、個人心理的ストレスや社会持続可能性においていくつかの外れ値が確認されました。
### 6. 主要な構成要素 (PCA)
– PCA結果から、まず第一主要成分（PC1）が大部分の変動を説明しています（寄与率79%）。これは、おそらく全ての項目間で共有されている共通の基盤的要因を示しています。
– 第二成分（PC2）はより小さな変動を説明し、特定の項目間の差異を反映している可能性があります。
### 結論
今回の分析により、WEIスコア及び関連項目の時系列推移、異常値、項目間相関、データ分布、そして主要な構成要素が特定されました。政策や外部環境の変化による短期間の影響を除けば、WEIスコアは全体的に上昇傾向です。特定の外的なイベントや政策的な介入が、この変動に大きな影響を与えている可能性が示唆されます。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフは二つの明確な期間に分かれています。初期の期間（2025年7月から9月）では「実績」（青色）が示され、0.6から0.9の範囲で比較的一定の値を示しています。一方、後半の期間（2026年3月以降）では「昨年のデータ」（緑色）が示され、0.5から0.9の範囲に位置しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の期間に「異常値」としてプロットされた値があります（大きな黒い円）。この異常値は、比較的高いスコアで識別されています。
– 大きな急激な変動は見られず、各期間においてある程度安定した分布を示しています。
3. **各プロットの意味**
– 青色のプロットは「実績」、緑色は「昨年のデータ」を示しています。
– 紫、緑、ピンクの線は予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）を表していますが、明確な予測値は示されていません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 過去の実績データと昨年のデータが並列されていますが、その間の連続性や相関は明示されていません。しかし、両者の分布は類似しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– いずれの期間でも、スコアは0.5から0.9の間に安定的に分布しています。異常値が数点ありますが、それ以外では大きな分散は見られません。
6. **直感とビジネス・社会的影響**
– 一般的な直感としては、安定したWEIスコアが持続可能で信頼性のある電力供給を示す可能性があります。
– 「異常値」がもたらす警告は、システムの健全性に関する注意が必要かもしれないことを示しています。ビジネスや社会の観点からは、電力の品質や供給信頼性に関する理解を深め、改善策を講じる機会を示唆しています。
全体として、このグラフは電力業界における性能の安定性と、異常検知の重要性を強調しているように見えます。
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:
グラフを分析した結果、以下の洞察が得られます。
1. **トレンド**
– グラフは大きく2つの期間に分けられ、前半は密集した実績値のプロット、後半は予測値のプロットが示されています。
– 実績値はおおむね横ばいで、0.6から0.8の範囲内で変動しています。
– 後半の予測値も同様に安定しており、周期性は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に目立った外れ値は見当たりません。
– 実績と予測の間に急激な変動はなく、平滑な移行が行われています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色のプロットは実績値を、緑色のプロットは予測値を示しています。
– 紫、青緑、ピンクの線はそれぞれ線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰での予測値を表現していますが、それらの間に大きな違いは見られません。
4. **時系列データの関係性**
– 過去の実績（青色）と予測（緑色）のデータは、おおむね安定したトレンドに従っており、過去の実績が予測の基盤となっています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 予測モデル間の差異は大きくなく、すべてが比較的一貫して同様のスコアを出力しています。
– スコアは全体として0.6から0.8の範囲に集中しており、分布は狭いです。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**
– このグラフは電力使用に関連しているかもしれません。安定したスコアは電力供給や消費の安定性を示している可能性があります。
– 予測が安定しているため、大規模な変動がなければ、電力管理において安心感が提供されるでしょう。
– 安定した環境は、エネルギー政策の策定やビジネス戦略の計画に寄与するでしょう。
このように、グラフは安定性を反映しており、信頼性の高い予測が可能であることを示しています。これにより、関係者は将来の計画をより効果的に策定できるでしょう。
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:
このグラフは電力カテゴリにおける社会WEI平均スコアの推移を示す時系列散布図です。以下のポイントに基づいて分析します。
1. **トレンド**
– 初期の時期（2025年7月から2025年9月頃）では、WEIスコアが0.6から0.8の範囲で変動しているようです。この期間中のデータはやや密に分布していますが、大きなトレンドは見られません。
– その後、予測データ（緑色のプロット）は、スコアがやや上昇しているように見えます。この傾向はWEIスコアが安定して0.8を超える中で、2026年3月以降のデータに反映されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– WEIスコアは比較的狭い範囲内で推移しており、明らかな外れ値は見受けられません。
3. **プロットや要素**
– 青いプロットはAIによる実績値を示しており、比較的安定しています。
– 緑色のプロットは予測を示し、実績値よりも高いレンジで安定しています。
– 紫の線は予測範囲を示していますが、大きな誤差ないし変動の兆候は見られません。
4. **複数の時系列データとその関係性**
– 実績値と予測値は時期によってやや異なりますが、概ね一致しており、予測の正確性は高いと言えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値と予測の間に安定した相関が見られ、分布は全体的に右方向に移行しています。
6. **直感的な感想と影響**
– WEIスコアの上昇傾向は、電力カテゴリにおける社会的評価の改善を示唆します。このことは、ビジネスにおいても社会的受容が向上していることを直感的に意味し、企業はより持続可能な方法で電力を生成または供給している可能性があります。社会や消費者の間でのエネルギー効率への関心が高まっていることを反映しているとも考えられます。
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:
このグラフから得られる洞察を以下に示します。
1. **トレンド**:
– グラフの左側では、青い実績データが横ばいで推移しています。
– 右側では緑色の昨年の比較AIによるデータがあり、そのデータも大きな変動がなく横ばいに見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青い実績データの一部に黒の円で囲まれた点があり、それらが異常値として識別されています。これらは、他のデータポイントから外れているため、注目すべきです。
3. **各プロットや要素**:
– 青色は実績データ、緑色は比較データを示しています。
– 紫、ピンク、赤紫の線で示されているのは各種予測モデルのデータですが、左側にはプロットされておらず、右側に並んでいます。
– グレーの枠は予測の不確かさ範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと昨年の比較データが横ばいであるため、過去のパフォーマンスが安定していると考えられます。
– 異常値があることから、時折不安定な要因が影響している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと比較データの間には明確な相関関係が見られないため、他の要因が影響しているかもしれません。
6. **直感的印象と影響**:
– 人間が直感的に感じるのは、過去1年間のデータが比較的安定していることですが、予測に注目すると変動の可能性があるため、警戒が必要ということです。
– ビジネスや社会への影響としては、電力やエネルギーセクターの計画や戦略を立てる際に、異常値や将来の予測変動を考慮することが重要です。
これらの洞察を活かして、さらなる分析や計画の策定に役立てることができます。
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:
以下は提供されたグラフに基づく分析です。
1. **トレンド**
– 左側（2025年7月〜9月頃、実績データ）は、比較的一定の範囲にあり、横ばい傾向が見られます。
– 右側（2026年3月以降、前年比較AI）は、全体的に高めで安定した状態に見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左側のデータにはいくつかの異常値（黒枠で示されるプロット）が存在します。これらは急激なスコアの変動を示しています。
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、緑のプロットは前年のデータ（比較用）です。
– ピンクや紫の線はさまざまな予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）による予測であり、実績データに基づいた予測結果を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと前年データの比較が可能で、実績データと予測モデルとの比較も行えます。
– 予測モデルはおおむね実績データと整合しているように見えますが、一部のモデルは実績範囲外の動きを示している場合があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値が一定範囲に集中している一方で、一部の異常値が一定の範囲外に存在し、これが予測モデルの精度に影響を及ぼしている可能性があります。
6. **直感的な感じとビジネス・社会への影響**
– グラフからは、WEIのスコアが比較的安定しているが、異常値が発生するとスコアに大きな影響を及ぼす可能性があるという印象を受けます。
– 電力産業において安定した健康状態を維持することは、業務効率や安全性に寄与するため重要です。したがって、異常値の頻度を減らす取り組みが必要です。
このグラフからは、健康状態の安定性を維持しつつ、異常な変動を減らすことでより良い状態を確保する必要性が考えられます。
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:
1. **トレンド**
– グラフ全体を見ると、左側の初期データ（青と黒のデータ）から、右側では新しいデータ（緑）が現れています。
– 初期データには、時系列的に一貫したパターンは見られず、WEIスコアの変動が大きいです。
– 一方、最後のデータは若干の上昇トレンドが確認できますが、大きな変動はありません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期データには外れ値（異常値）とみられる大きな変動が観察されます（黒色のリングで囲まれた点）。
– 新しいデータにおいては、外れ値はあまり見られず、安定した分布が伺えます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色のプロットは実績データ、黒色は異常値、緑色は前年のAIによるデータです。
– 紫色やピンク色のラインはそれぞれの予測手法（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**
– 青色の実績と緑色の前年のデータには明確な関係性はなく、それぞれ独立しているように見えます。
– 緑のデータが続く中での安定性は、新しい傾向として考えられ、今後の分析対象として重要です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期データのばらつきから新しいデータの密集状態への変化は、心理的ストレスがより一定の範囲に収まるようになっている可能性があります。
6. **直感的な感想とビジネスや社会への影響**
– 初期データに見られるストレス変動の大きさは、環境や仕事における不安定要因が影響していたかもしれません。
– 最近のデータでは安定性が感じられるため、心理的ストレス管理の施策が効果を上げている可能性があります。
– 安定したストレス管理は、個人の生産性や集団の健康維持に寄与するでしょう。
この分析により、組織やコミュニティの心理的健康の向上策を図るための基礎とすることができるでしょう。
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:
グラフの分析に基づいて以下のインサイトを提供します。
1. **トレンド**:
– 前半部（2025年7月-9月）は、WEIスコアが高めで安定しているようです。
– 後半部（2026年3月以降）は、スコアが0.5から0.8の範囲でややバラついていますが、全体的に減少傾向にあるようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフの左側に異常値が散見されます。右側は比較的均一で異常値が少ないようです。
– 予測には急激な変動が見られ、特に決定木回帰による予測に顕著です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **実績AI**のプロットは濃い青で標示され、実際のデータを示しています。
– 予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）はそれぞれ異なる色と線で示され、計算モデルの違いが視覚化されています。
– 異常値は黒い円で囲まれ、データセットの中で統計的に異常で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**:
– 実績データと比較モデルデータの間に明確な関連は見当たりません。予測値と実績値の間にギャップが存在します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値と予測値の相関はあまり高くないことが視覚的に感じられます。また、予測値のバラつきが大きい部分もあります。
6. **人間が直感的に感じるであろうこととその影響**:
– 経済活動や政策決定に対する一貫した信頼性を感じるのが難しい状況だと言えます。
– 不正確な予測や異常値は、戦略的計画を遅らせる原因となる可能性があります。ビジネスや政策立案の観点からは、これらの予測モデルの精度改善が重要とされるでしょう。
このグラフから得られる主要な洞察は、予測の精度と信頼性を向上するための更なる調整が必要であることです。
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:
## グラフの視覚的特徴と洞察
### 1. トレンド
– **実績データ（青いプロット）**: 2025年7月から2025年9月までは高めで一貫していますが、急激な低下があります。その後、データは示されていないため傾向は不明です。
– **前年データ（緑のプロット）**: おおむね一定しており、大きな変動は見られません。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **異常値（黒い円）**: 実績データに異常値が複数見られ、一部の値が著しく低いです。
– **急激な変動**: 実績データの一部で急激な下降が確認でき、これは重要な変動として注目されます。
### 3. プロットや要素の意味
– **色と形**:
– **青い点**: 実績データを示します。
– **緑の点**: 前年のデータと比較するための基準を示します。
– **異常値（黒い円）**: 異常と見なされるデータポイント。
### 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を比較すると、実績データの方が変動が大きく、安定性に欠けている様子が見受けられます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 初期の実績データは前年と強い相関は見られず、変動幅が大きいため、不安定な状況が考えられます。
### 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
– **直感的洞察**: 初期のデータは高いスコアを示していますが、その後の急激な低下と異常値の存在は、システムやルールの不備を示唆します。
– **ビジネス・社会への影響**: WEIスコアの変動は公正と公平性の指標であり、急激なスコアの変動は電力供給の信頼性や公平性に影響を及ぼす可能性があります。特に、急激なスコアの下降は供給の不安定化や不平等の増加を示している可能性があります。
この分析は、電力供給の安定性や公正性に対するさらなる調査や対策が必要であることを示唆しています。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド:**
– 期間の前半（2025年7月-10月）では、実績値（青い点）は高い水準で安定しているように見えます。
– 期間の後半（2026年7月）は、実績データがなく、予測データ（緑、紫、ピンクの線や点）が示され、ばらつきがあります。
2. **外れ値と急激な変動:**
– 実績値の中に幾つかの異常値（黒い丸で囲まれた点）が見られます。これは重要なイベントや測定エラーを示している可能性があります。
– 全体として、予測と実績値のスコアのばらつきは、多様な予測モデルの不確実性を示唆しています。
3. **プロット要素の意味:**
– 青い点は実績AIによる実績値を示し、赤い×は予測AIによる予測値です。
– 緑色の点は前年のデータを示しているため、前年との比較がなされています。
– 色の異なる線（グレー、薄紫、ピンク）は異なる予測モデルによる予測を示しています。
4. **時系列データの関係性:**
– 異なる予測モデル間でのスコアのばらつきがありますが、大まかな傾向としては高いスコアの維持が予測されています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績値と予測値との間には、若干の乖離が見られるものの、全体的には高い持続可能性を示す状態が維持されています。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響:**
– 高いWEIスコアの維持は、電力業界の持続可能性や自律性が強固であることを示唆し、業界関係者に安心感を与える可能性があります。
– 異なる予測モデルによるスコアのばらつきがあるため、データの精度に注意を払い、多角的に分析する必要があると考えられます。
– この状態を維持するためには、今後も安定した政策や技術の導入が求められるでしょう。
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:
## グラフの分析
1. **トレンド**
– 左側の青いプロットは、一定の期間で非常に密集しており、スコアも比較的一貫していることがわかります。明確な上昇または下降のトレンドは見られません。
– 右側の緑のプロットも同様に密集しており、一定のスコア範囲内で推移しているようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左側の青いプロットの中には、黒い円で囲まれた外れ値がいくつか存在します。これらは特定のイベントや異常な状況を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 青いプロットは実績データを示し、緑のプロットは前年の比較データを示しています。これにより、前年との比較が可能となっています。
– 黒い円は異常値を示し、特定の異常なデータポイントを特定するのに役立ちます。
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が比較されていますが、両者に大きな変動や違いは見られません。一貫した範囲内でデータが推移しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは比較的均一に分布しており、特定のスコア範囲内に収束しています。実績と前年の間に特定の相関関係は見られませんが、直感的には安定性が感じられます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 電力カテゴリでこのような安定したスコアは、社会基盤・教育機会における一定の安定性を示しています。
– 外れ値の存在は、特定の問題や改善点を識別する手がかりとされるでしょう。また、継続的なデータの監視が重要とされる場面です。
このような分析は、電力供給の効率性や教育機会への影響度を評価するのに役立つことでしょう。安定したスコアは、ビジネス戦略や政策決定において重要な基盤となる可能性があります。
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**
– 前半部分（2025年7月から2025年12月）：実績データ（青い点）は比較的安定しているが、若干の変動があります。
– 後半部分（2026年）：予測データは濃い緑のプロットで示されており、この期間のスコアがやや上昇していることが伺えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかの外れ値が2025年7月から9月の間に存在します（黒い円で囲まれた青い点）。
– 実績データに大きな急激な変動は見られませんが、予測の線形回帰（紫の線）でも急激な変動はないようです。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績データを示し、安定した傾向を示しています。
– 緑の点は前年のデータを示しており、前年のスコアも類似したパターンを持っています。
– 予測については、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）で示され、予測精度の差異を視覚化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データ（青い点）と前年のデータ（緑の点）は比較的一貫性があり、類似したパターンを形成しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データには散らばりがありますが、大きなトレンドの変化は見られません。予測データは異なる回帰モデルによって異なる予測範囲を示していますが、全体として一定の範囲に収まっています。
6. **人間の直感やビジネス・社会への影響**
– 人々はこのグラフから、現状のWEIスコアが比較的安定しており、予測されるスコアの変動も限定的であると感じるかもしれません。
– ビジネスや社会の観点からは、電力分野の共生・多様性・自由の保障がこの期間に渡って大きな問題を抱えていないと解釈される可能性があります。ただし、外れ値や異常値の存在は特定の時期に特定の問題があったことを示唆しており、さらなる調査が必要かもしれません。
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:
### グラフ分析：
1. **トレンド**:
– ヒートマップからは全体として一定の周期性が見られます。特に、日中の決まった時間帯に特定の色のパターンが現れることから、時間帯によるエネルギー使用のパターンが存在する可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月24日と7月26日付近に特異な色の変化が見られます。特に7月24日の深い紫色と、翌日や7月26日の青色への急激な変化は、通常とは異なるエネルギー消費や異常があった可能性を示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡がエネルギー使用の程度を反映していると考えられます。黄色や緑は高いエネルギー使用率、青や紫は低い使用率を示している可能性があります。
4. **時系列データの関係性**:
– 特定の時間帯（例えば日中や夕方）に集中した高エネルギー使用の塊が見られます。これは、電力需要が時間帯によって異なり、使用量が集中するピークタイムが存在する可能性を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 一定期間にわたって黄色や緑のエリアが広がることから、ある時期に一時的な高い使用率が続く傾向があると考えられます。また、夜間になるとエネルギー使用が低下している様子が見て取れます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人々は日中や特定のイベントに電力需要が高まることを直感的に感じるでしょう。このため、電力供給の最適化やピークシフトの可能性を検討する必要があります。
– ピークタイムにおける電力消費の集中は、発電所やインフラにかかる負荷を高めるため、これに対応したシステムの強化や効率化が求められます。また、異常な使用パターンが平時と異なる場合、その原因を探ることで、新たな洞察や改善策が得られるかもしれません。
これらの特徴を理解することで、エネルギー管理戦略をより効果的に立てることが可能となるでしょう。
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:
1. **トレンド**:
– グラフ全体を見ると、7月1日から12日までは緑や黄色が多く見られ、数値が高い時期です。その後、色が青から紫になり、7月23日以降は数値が低下するトレンドが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月5日や7月19日に黄色の明るい色が見られ、これらは通常から外れた高い数値を示す可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 色のグラデーションは特定の時間帯における数値の変動を示しています。緑や黄色は高い値、青や紫は低い値を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 特に7時から8時、15時から16時、23時以降に連続した日付で高い値が観察されます。これにより、これらの時間帯における活動が他の日よりも多い可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯によって色の変化が激しいため、特定の活動が特定の時間帯に集中していることが考えられます。
6. **直感的な感じおよびビジネスや社会への影響**:
– 個人の電力使用状況を示唆する可能性があり、ピークリソースの配分において重要な情報となり得ます。異なる時間帯の活動パターンを把握することで、エネルギー効率化や負荷平準化を目指す政策策定に役立つでしょう。また、一部の日や時間帯での高い使用量は、特定のイベントや活動によるものかもしれません。
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:
この電力カテゴリの社会WEI平均スコア時系列ヒートマップについて分析を行います。
1. **トレンド**
– 特に7月初旬と中旬に、日中と夕方（16時〜19時）にかけて高いスコアが見られます。時間帯における特定のパターンが見られます。
– 7月下旬には夜間や早朝（23時〜8時）にもスコアの変動があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月6日、19日、23日には、特定の時間に急激な色変化があり、変動が顕著です。
– 23日には非常に低いスコア（紫）が夜間帯に見られ、通常とは異なる様子が確認できます。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 色の変化は、スコアの大小を示しており、黄色は高スコア、紫は低スコアを表します。
– 主に青や緑から黄色への色の変化が日中の典型的なパターンとして存在します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 日中の高スコアは継続的に見られ、季節的または行動的要素が影響している可能性があります。
– 夜間帯の変動が顕著で、何らかの特別なイベントや異常があった可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体的に、時間帯ごとに異なるスコアパターンが現れており、特定のイベントや需要の変化に関連している可能性があります。
6. **直感的な理解と社会への影響**
– 人々は、特定の時間帯での変動や外れ値に着目するでしょう。これは、生活リズムやエネルギー消費パターンの変化を反映している可能性があり、エネルギー効率の改善や需要管理に関するビジネス戦略の見直しを迫る可能性があります。
– 特に、変動が大きい日や時間帯に対する調査や対策が求められるでしょう。
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、電力カテゴリのWEI（Well-being Index）に関する11の項目間の相関を示しています。以下に、視覚的な特徴とそこから得られる洞察を述べます。
1. **トレンド:**
– 相関は主に高い順相関を示しており、多くの項目間で0.8以上の相関が見られます。特に「個人WEI平均」と「総合WEI」間の相関係数が0.96と非常に高く、全体的な健康指標が個人の評価に強く影響していることが伺えます。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 比較的低い相関もいくつか見受けられます。「個人WEI（経済的余裕）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」の間の相関が0.41であり、これが他の項目に比べて低いため、特定の要因により異なる動きを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:**
– 色の濃さが相関の強さを示しています。赤い方が高い相関を、青い方が低い相関を表しており、全般的に赤系統の色が多いことから、項目同士が密接に関連していることが視覚的に理解できます。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 時系列データではなく項目間の相関を示しているため、例えば「個人WEI平均」と「社会WEI平均」の間（相関0.89）が強く、個人と社会的な要因の関連性が強いことを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 大部分の相関が0.8以上あるため、強い正の相関が優勢です。また、「個人WEI（心理的ストレス）」と「個人WEI（健康状態）」の0.52などが、中程度の相関を示しています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響:**
– 強い相関は、個人と社会レベルの要因が全体的にリンクしていることを示唆しています。健康、心理的ストレス、経済的要因が相互に関連し合い、総合的な社会の健康状態に影響を及ぼしている可能性があります。ビジネスにおいては、社会福祉政策や企業の健康促進プログラムが個々の生活の質を向上させ、ひいては社会全体の効率性や生産性に寄与しうることを示唆しています。
このヒートマップを通じて、個別の指標がどのように相互作用しているかを把握し、政策決定やプログラム設計に役立てることが考えられます。
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:
この箱ひげ図は、さまざまなWEIタイプにおけるスコアの分布を比較しています。以下に詳細な分析を示します。
1. **トレンド**
– 系列の継続的な上昇や下降のトレンドは見られず、各カテゴリーのスコアは独立した値を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「個人WEI（健康状態）」や「社会WEI（公正性・公平性）」では、いくつかの外れ値が見られます。これは、特定のデータポイントが他と大きく異なることを示しています。
3. **要素の意味**
– 各ボックスの中央にある線は、中央値を示しています。また、ボックスの上下端は第1四分位数と第3四分位数を示し、棍子はデータ範囲を示します。
– 色の違いは、各WEIタイプの区別を視覚的に強調しています。
4. **時系列データの関係性**
– 360日間のデータとして表現されていますが、このグラフ自体には明確な時間的変化は示されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各WEIタイプ間に目立った相関関係は示されていませんが、「総合WEI」と他のWEIタイプの中央値が比較的似ていることから、これが全体のバランスのある指標である可能性があります。
6. **直感的洞察と影響**
– 人間がこのグラフから直感的に感じ取るのは、特定のWEIタイプにおける不均一性とバラつきです。たとえば、「個人WEI（健康状態）」のばらつきが大きく、個人の健康状態の評価が多様であることが伺えます。
– ビジネスや社会への影響として、特定のカテゴリーでのばらつきや外れ値の存在は、改善の余地がある可能性を示唆します。特に「健康状態」や「公正性・公平性」の分野での対応が必要かもしれません。
このグラフは、特定の分野でどのような対応が求められるかを示唆し、ポリシーやアクションプラン策定への貴重なインサイトを提供します。
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:
この主成分分析（PCA）の結果を示す散布図は、電力カテゴリのWEI構成要素を分析したものです。以下に、視覚的な特徴とそこから得られる洞察を述べます。
1. **トレンド**:
– グラフ全体に明確な上昇や下降のトレンドは見られません。データは全体的に分散しており、一部のクラスタリングが見られます。
– PCAの第一主成分が0.79という高い寄与率を持っているため、第一主成分がデータの大部分のバリエーションを説明しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフの左上側と中央や右側にいくつかのプロットが他よりも離れた位置にあり、これが外れ値の可能性があります。
– しかし、これらの外れ値はサンプルの少ない範囲にも分布しているため、必ずしも異常ではなく、データの多様性を示すかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各プロットは特定の期間中のデータポイントを表しています。
– それぞれのプロットの位置は、第1主成分と第2主成分のスコアに基づいています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 明確な周期性や関連性はこのPCAの可視化からは見受けられませんが、第1主成分に沿った方向にプロットがより集中していることで、主要な影響を与える要素が存在することが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは主に第1主成分に広く散らばっており、第2主成分は少ない変動を示しています。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– この分析により、電力の利用や生成において主要な変動要因を特定することができるかもしれません。具体的にどの要素が電力利用に大きな影響を与えているかを把握することで、より効果的なエネルギー管理や政策決定に役立つ可能性があります。
– 外れ値や分散が大きいプロットを再評価することで、新たなエネルギー利用のパターンや異常検知に貢献できるかもしれません。
このグラフは電力分野における様々な構成要素の相対的なインパクトを理解するための一助となるでしょう。
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。