📊 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スコアの推移を観察すると、最初の時点で0.62から始まり、その後一時的な増加（例えば0.78への上昇）を挟みながら、データ全体を通じてスコアは0.6台から0.8台後半で変動しています。7月6日と7月8日には高いスコアが観察され、7月19日や7月25日以降に一時的なスコアの低下が見受けられます。
– 個人WEI平均および社会WEI平均についても同様の傾向が見られますが、社会WEI平均はより高めのスコアを維持しており、例えば7月6日から7日にかけては0.9台のスコアを示しています。
2. **異常値と背景要因**
– 提供された異常検出データでは、特に7月6日の高スコア（0.86や0.87）が目立っています。この日は複数の項目（特に社会公正や社会基盤といった社会系指標）で高いスコアが記録されており、持続可能性、教育インフラの改善などの要因が考えられます。
– 一方で、7月23日から26日にかけての低スコア（0.59、0.62など）は、個人の心理的ストレスや健康状態の悪化が影響している可能性があります。これらは経済的不安や社会的無関心など、時折増減する因子に影響を与えていると考えられます。
3. **項目間の相関**
– 各項目の相関ヒートマップが提供されていませんが、WEI構成要素の変動とそれぞれの寄与を見ると、特に社会インフラ・教育機会と持続可能性、社会公平性は高い相関を有し、社会的なサポート構造の改善が全体のWEIスコアを押し上げる要因として有効である可能性を示唆します。
4. **STL分解結果**
– Season, Trend, and Residualsの分解分析についての詳細が不明ですが、STL分解を行うことで、季節性やトレンドの変動、および説明できない残差の動きを具体的に把握することができるでしょう。過去の日付でスコア変動の見通しを得るために重要です。
5. **主要な構成要素(PCA)**
– PCA分析によるPC1の寄与率が非常に高く、全体の変動の主要因を占めていると考えられます。このことは、個人要素よりも社会的な要素がWEIスコアに大きく影響を及ぼしていることを示唆し、公共政策への影響を考える上で重要です。
6. **データ分布**
– 箱ひげ図が提供されないため、直接的なデータ分布や極端な外れ値の存在についての詳細フレームワークが不明ですが、全体の集計では、異常値は一部の特定の日付に集中していることから、黒い羊として長期的に影響するような外れ値は少ないと推測します。
この分析から、今後のWEI推進においては、社会的要素の改善に重点を置きつつ、個人の健康状態やストレス管理といった観点からの施策も併せて施行することが重要と考えられます。社会基盤や多様性、自立性を高めることが全体の向上に寄与す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:
グラフの分析結果：
1. **トレンド**:
– 2025年からのデータは、スコアが0.7から0.8程度で推移しており、全体的に安定した状態を示しています。
– 2026年に入るとスコアが高くなる予測が示されており、0.8から1.0へと上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータには外れ値と見られる異常値が観察されます。これらは円で強調されています。
– 急激な変動は、主に予測部分で見られ、特に後半部分でスコアが上昇しています。
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、黒い円で示された部分が異常値です。
– 緑色の点は前年の実績比較を示しており、そのスコアは増加する傾向があります。
– 複数の予測モデルのラインが示されており（灰、紫、ピンク）、それぞれ異なる回帰分析を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと前年のデータは密接な関係にあり、予測がそれに基づいていることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 分布はややクラスター化された様子が見られ、特に初期のデータで顕著です。
– 予測の分布はより広がった印象で、スコアの伸びが予測されています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人々は予測値の上昇から、電力業界が成長を見込まれていると感じるかもしれません。
– ビジネス面では、今後の成長に対する投資が増える可能性があります。
– 社会的には、電力の安定供給への期待が高まることが考えられます。特に再生エネルギーの影響や需要の変化が関係している可能性があります。
この分析は、電力業界の将来の展開や戦略において有益なインサイトを提供します。
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**:
– 初期（2025年7月から2026年3月）のデータ（実績AI）は比較的一定で、WEIスコアは0.6から0.8の範囲で上下しています。
– 2026年7月近辺のデータ（前年AI）は、0.5から0.7の範囲にあり、初期のデータより若干下がっていますが、同様のスコア範囲を維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値は初期データにいくつか見られ、明確に表示されています。これらは分析における異常なデータポイントを示しています。
3. **各プロットや要素**:
– **青のプロット**: 実績AIによるデータを表しています。
– **黒の円**: 異常値を示しています。
– **緑のプロット**: 前年AIによる予測データを示しています。
– **紫の線**: ランダムフォレスト回帰による予測を示していますが、プロットにはないようです。
– グラフの左側にある灰色の帯は、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**:
– 実績データと予測データ間で若干の違いが見られるものの、大幅な変動はなく、前年AIによるデータ範囲は実績データの範囲内に収まっています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データは相関しており、分布としては0.5から0.8の範囲に集中しています。
– 時系列ごとのスコア分布に大きな変化は見られませんが、異常値が存在するため注意が必要です。
6. **直感的な洞察とビジネス/社会への影響**:
– グラフは、WEIスコアが一定の範囲内にあるため、電力関連の評価が安定していることを示唆しています。
– 外れ値の存在は、特定の時点で問題が発生した可能性を示しており、これに対応するための対策が必要です。
– 社会的には、電力供給や消費の一貫性を維持するための施策が重要と考えられます。
このデータ分析は、電力の評価維持や改善策の検討に役立つでしょう。
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:
1. **トレンド**:
– グラフの前半（2025年）は、実績データ（青いプロット）がほぼ水平に保たれていることから、横ばいのトレンドが見られます。
– 後半（2026年）は、前年のデータ（緑のプロット）が増加していることが示されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 横ばいの実績データの中に、いくつかの異常値（黒で囲まれたプロット）が含まれていることがわかります。
– 予測結果（紫色の線）はいくつかの変動を示していますが、大きな急激な変化は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の点が実測値、緑色の点が前年の比較データを示しており、前者は過去の傾向、後者は将来の傾向として解釈できます。
– 紫や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）を表しており、それぞれ異なる方法で未来のデータを推測しています。
4. **複数の時系列データの関係**:
– 実績データと前年データの間には、一定の相関が見られますが、予測モデルによってこれらのデータがどのように将来へ投影されるかが異なることに注目する必要があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と前年のデータの分布は一部重なるものの、予測シミュレーションにおける異なる結果が示されています。
– 予測が幅広く分布しているため、特定の変動パターンを予測することの難しさが示唆されています。
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**:
– 実績データの一定したトレンドは、安定した状況を示唆していますが、異常値の存在が変動リスクを警鐘しています。
– 予測の様々な結果は、企業や組織が将来の計画を立てる際に、複数のシナリオを考慮する必要があることを示しています。
– 予測の不確実性に対応するため、リスク管理と適応戦略の重要性が示唆され、特に異常値処理に関しては改善が求められる可能性があります。
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**
– グラフは大きく二つの期間に分かれています。2025年中頃から2026年までの初期の期間では、データポイントが青で示される「実績AI」に集中しています。トレンドはほぼ横ばいで、安定しています。
– 2026年のデータポイント（緑色）は、前年（2025年）のデータ（青色）と比較して若干の上昇傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青いデータポイントを中心にいくつかの外れ値が観察されますが、全体としてはそれほど大きな変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は「実績AI」、緑の点は「前年（比較AI）」を示しています。
– 黒い丸は「異常値」を示していますが、X軸、Y軸ともに大きく異なるものではありません。
– 背景のグレーの帯は「予測の不確かさ範囲」であり、この範囲にデータが収まっています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、すべて横ばいの傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– グラフ全体として、実績と予測の間に強い相関が見受けられます。分布は安定しており、特定の指標への集中が見られます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– データは基本的に安定しており、大きな経済的余裕の変動は2025年から2026年の間で見られないことが伺えます。この安定は、電力分野における顧客の経済的安定性を反映している可能性があります。
– 外れ値の存在は、特定のイベントや市場変動に対応したものかもしれませんが、全体に影響を与えるほどではないようです。
– ビジネスの観点からは、安定した経済余裕の指標を維持することが確認でき、リスク管理や戦略計画においてポジティブな側面です。
このデータは、電力市場における個々の顧客が安定した経済状態にある可能性を示唆し、このトレンドを利用し、さらに顧客の信頼を得るための施策を進める機会を示しています。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**:
– 左側の青い点は、一定の範囲内で安定した傾向を示しています。急激な上昇や下降は見られません。
– 右側の緑の点は、再びある範囲に集まっており、特定のトレンドや周期性は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青い点のいくつかは黒い円で囲まれていて、外れ値を示しているようです。しかし、外れ値はそこまで大きく離れてはいません。
– 緑の点には外れ値や急激な変動は特に見られません。
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います。
– 緑の点は前年の比較データを示しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示し、異なる回帰モデルの予測ライン（紫色やピンク色など）が描かれています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データ（青）は前年データ（緑）と若干異なる範囲にありますが、大きな乖離は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 青い点が集まる領域は比較的狭い範囲で、特定の健康状態が続いていると考えられます。
– 緑の点の分布も密集しており、関連する範囲内に収まっていることが確認できます。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 健康状態が安定していることを示唆しており、特定の介入が必須でない可能性があります。
– ビジネス面では、リソースを急激な変動が見られないため、安定運用が可能と判断できます。
– 社会的には、電力関連の健康状態に大きな変動がないことで、社会的な安定感に寄与している可能性があります。
全体として、データは比較的安定しており、予測と実績の差異も大きくないため、継続的な安定状態を維持していると考えられます。
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:
以下は、このグラフに基づく洞察です。
1. **トレンド**:
– グラフに見られる青色の実績データは、主に最初の時期（2025年7月〜8月）に集中しているため、長期的なトレンドを判断するのは難しいですが、この期間内では横ばいまたはわずかな変動が見られます。
– 緑色の前年データは広い範囲に渡って分布しているため、周期性は示していないように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青色のデータポイントの中には、他のデータポイントから離れて配置されたものがあります。これらは異常値として扱える可能性があります。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実績データで、青の中に黒い円で囲まれているものはそれを異常と識別しています。
– 緑色のプロットは前年データであり、比較のために使用できます。
– 灰色の領域は予測の不確かさ範囲を示していますが、特定の予測モデルに接続しているかは不明です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 青色（実績）と緑色（前年）データは異なる時期をカバーしていますが、直接的な関係性を示すものはグラフからは見えません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと前年データは、異なる期間にまたがっているため、正確な相関関係を見つけるのは難しいです。分布としては、両方とも大きな分散を示しています。
6. **直感的な感じやビジネス/社会への影響**:
– この WEI スコアは心理的ストレスを示しており、時期による影響が考えられます。それによって、特にグラフの初期の異常値は特定のイベントや状況に起因しているかもしれません。
– 社会的な観点では、特定の時期にストレスのスコアが異常に高まっていることは、職場の環境や社会の状態（例: 仕事量の増加、政治的・経済的な不安など）を反映している可能性があります。
このグラフを用いた洞察は、ビジネス戦略の調整やストレス管理のための介入に役立つかもしれません。データのさらなる詳細な分析が必要でしょう。
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:
以下は、提供された電力カテゴリの個人WEIスコアの時系列散布図に関する詳細な分析です。
1. **トレンド**:
– 左側に実績データ（青）が集約されており、右側には昨年度（緑）のデータが集まっています。
– 実績データは比較的高い値（0.5以上）で安定しているように見えます。
– 予測データの回帰ラインは、実績データより若干高い位置にあり、全体的にWEIスコアが上がる予測を示している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データ内にいくつかの異常値（黒で囲まれた点）が見られます。これらは他のデータポイントから外れたスコアを示しています。
– 外れ値の存在が、日常的なデータ範囲からの逸脱を示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色が実績データ、緑色が昨年度のデータを指しています。紫と赤のラインは、それぞれ線形回帰と予測範囲を示しています。
– グレーの領域は予測の不確実性を示し、予測がどの範囲にあるかを視覚化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと昨年度のデータに時間的なギャップがあり、変化を捉えるための予測データが描かれています。予測方法によって異なる結果が示されていますが、全体としては昨年度よりも若干高い値を予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 両方のデータセット（実績と昨年度）の間に直接的な相関は確認できませんが、昨年度に比べ、実績データはより一貫性のある範囲にあるように見えます。
6. **直感的印象とビジネス/社会への影響**:
– WEIスコアが徐々に上昇していることが予測されており、これは個人の自由度や自治が向上している兆候として受け取られます。
– ビジネスにおいては、顧客やユーザーがより自由に選択し行動できる環境が整うことで満足度が向上し、結果として競争力が高まる可能性があります。
– 社会的には、エネルギーの利用や管理がより柔軟になることで、持続可能な開発に寄与するポジティブな影響が期待されます。
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:
### グラフ解析と洞察
1. **トレンド**
– **実績（実績AI）:**
– 初期の実績データ（青いプロット）は全体的に比較的一定の範囲に留まっているように見えます。
– 大きな上昇や下降のトレンドは見られません。
– **前年（比較AI）:**
– 緑色のプロットは前年のデータを示し、やや広がりがありますが、全体的なトレンドは横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータでいくつかの異常値（黒い丸で囲まれた点）が見られます。これらは特異な出来事やデータの異常を示している可能性があります。
– 予測モデルの範囲（灰色の背景）に対する異常なデータポイントはモデル精度への挑戦を示します。
3. **各プロットや要素**
– **実績（青）と前年（緑）:** パフォーマンスの変化を直接比較することで、改善または悪化のパターンの把握が可能です。
– **異常値:** モデルで捕捉しきれないイベントを示唆しています。
– **予測範囲:** モデルの不確実性と、それに対する実績データの位置関係が分かります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と前年のデータは、類似の範囲に存在しますが、前年はやや変動が大きいです。
– 予測データ（様々な回帰モデルによる）は、実績データと比較してどの程度一致しているかの分析ができます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と前年のデータの分布は、全体的な相関から見ると直線的ではなく、広がりがあります。
– 予測モデルの精度や適合度を評価するための分布解析が可能です。
6. **直感的な洞察と影響**
– この分析から、人間は予測の精度について関心を持つでしょう。特に異常値がどのように扱われるべきか、モデルの改善が必要かを考えるかもしれません。
– ビジネスや社会的には、予測の信頼性が計画策定やリスク管理に影響を与えることがあります。特に電力業界では、予測の精度が供給能力や需要管理に直接影響するため、慎重な分析が必要です。
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:
以下はグラフの分析です。
1. **トレンド**:
– グラフ全体を通してWEIスコアは0.7から1.0の間で位置していますが、明確な上昇または下降トレンドは見られません。
– 評価日が2026年になるにつれて、新しいデータポイントの分布が増えていますが、一貫したトレンドには至っていません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値 (黒丸) がいくつか見られ、これらは特定の時点で異常なスコアが報告されていることを示します。
– 一部のデータポイントは他のデータポイントと大きく離れています。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点が「実績AI」を表し、これは実際に観測された値です。
– 赤いバツは「予測（予測AI）」で、今後の推測値を示します。
– 緑色の点は前年（比較AI）のスコアで、最近のパフォーマンスと比較するための基準です。
– グラフには、異なる予測手法に関する色分けされたラインがありますが、これらの間の大きな差異は見られません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 現状、実際のデータと予測データに明確な相関性は見受けられません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 分布は比較的一様で、特定の時期に集中していることがわかります。
– 異常値が現れるタイミングが特定のパターンとして現れているかの確認が必要です。
6. **直感的な洞察および影響**:
– このグラフは電力の持続可能性と自治性を測るためのもので、実績と予測の比較が重要です。
– 異常値が多いことは、システム内の潜在的な問題や外的要因による影響を示唆している可能性があります。
– ビジネスや社会において、これらの異常値がなぜ発生するのかを特定し、改善策を講じることが期待されています。
この分析は、WEIスコアの状況を把握し、潜在的なリスクを予測する助けとなります。
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:
## グラフの分析
### 1. トレンド
– **実績（青いプロット）**: 前半に集中しており、その後大きな動きや成長は見受けられません。
– **前年度（緑のプロット）**: 後半に集中しており、全体としてはやや高いスコアの範囲に偏っています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値（円で囲まれたプロット）**: 特定の日におけるデータが、他のデータポイントと比較して顕著に異なることを示しています。
– 急激な変動は見られませんが、実績と予測の間に位置するデータには違いが認められます。
### 3. プロットや要素の意味
– **色の違い**: 各色は異なるデータソースまたは予測手法を示しています。
– **青（実績）**と**緑（前年度）**：実際の実績データと比較のための前年度データを示す。
– **ピンク、グレー、紫などの線**: それぞれ異なる予測手法の結果を表しています（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰など）。
– **予測の不確かさ範囲（灰色のシェーディング）**: 予測の誤差範囲を示し、予測がどの程度の確信を持っているかを視覚的に理解するためのものです。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– **実績と予測の比較**: 実績が青で、異なる予測手法による予測が周囲にプロットされています。これにより、予測が実績にどの程度近いかが直感的に可視化されています。
– 前年度データとの関係性から、季節性や周期性があるかもしれません。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **実績と前年度の間**: 類似した傾向が見受けられるものの、具体的な相関関係はこの情報からだけでは判断できません。
### 6. 直感的および社会的・ビジネス的影響
– **直感的感覚**: 実績と異なる予測手法の結果を比較することで、どの手法が最も信頼性があるかを判断できます。
– **社会的・ビジネス的影響**: もしこのスコアがインフラや教育機会に大きな影響を及ぼすものであれば、特に外れ値や予測の不確かさがもたらす影響を慎重に評価する必要があります。
全体として、このグラフは実績と予測の比較を通じて、予測手法の精度を評価し、未来の施策を検討するための基礎的な情報を提供するものです。
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、提示されたグラフの視覚的な特徴とそこから得られる洞察です。
1. **トレンド**
– グラフの左側（実績データ、青い点）は、短期間で集中して散らばっており、特定のトレンドは見られません。
– 右側（予測データ、緑の点）には、一定の傾向が見られますが、詳細な変動は明確ではありません。全体的には、WEIスコアの増加傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青い点の中にいくつかの異常値（黒い丸で強調）が含まれていますが、全体のトレンドに大きな影響を与えているようには見えません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実際のデータを示し、緑の点は予測データを示しています。
– 黄色のハイライトがないため、予測の不確かさの範囲は視覚的には示されていません。
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貫性が見られ、過去からの延長線上に予測が位置しているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– WEIスコアは一定範囲に集中していますが、特に高い相関や分布のパターンは観察されません。
6. **直感的な感じ方とビジネスや社会への影響**
– WEI（共生・多様性・自由の保障）スコアの安定性と漸増傾向が示されているため、持続可能性や多様性への配慮が徐々に向上していると解釈できます。
– ビジネス面では、持続可能な電力の利用や新しい多様性施策がうまく機能している可能性を示唆しています。
– 社会的には、共生と多様性の促進が社会全体で実感されている可能性があり、今後の施策や計画に対する信頼を強化する要因となるでしょう。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **周期性の観察**: 一日の中で特定の時間帯（例えば、7-8時と15-16時）においてWEIスコアが高くなるパターンが見られます。
– **期間中の変動**: 日によってスコアに変動があり、ある日付（例えば7月24日以降）からスコアが低下する傾向が見受けられます。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **急上昇・急降下**: 19時における急激なスコアの変動が特異です。通常は低いが、特定の日に高くなっています。
– **特異な点**: 7月20日付近と、7月24日付近で急激にスコアが低下しています。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **色の意味**: 色はWEIスコアを表し、色が明るいほどスコアが高いことを示しています。黄色は高いスコア、青から紫にいくほど低いスコアです。
– **時間帯の視覚化**: グラフの縦方向は時間帯を、横方向は日付を示しており、時間帯毎のスコアの変動を視覚化します。
### 4. 複数の時系列データの関係
– **時間帯別関連性**: 朝と午後のスコア上昇の時間帯は関連性があり、ある種の業務や生活パターンを反映している可能性があります。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **分布の一貫性**: 大部分の時間帯では安定した分布を示していますが、特定の時間には異常な変動があります。
– **平準の場面**: 日付が進むにつれ、スコアが一貫して青寄り（低め）になっている時間帯が増加します。
### 6. 人間の直感的分析とビジネス/社会への影響
– **エネルギー消費のピーク**: 7-8時と15-16時におけるスコアの高さは、電力消費のピークを表しており、エネルギー管理が必要な時間であることを示唆します。
– **異常検知と調整**: 異常なスコアの低下は、需給のバランスに何らかの影響があった可能性があり、この原因を特定し対応することで、エネルギー効率の改善が可能です。
– **社会的インパクト**: 時間帯によって異なる電力需要に対応することで、環境負荷の軽減や経済的な効率性の向上に結びつく可能性があります。
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:
以下が解析結果です。
1. **トレンド**
– ヒートマップは、時間帯別および日付別に個人のWEI平均スコアを示しています。
– 特定の時間帯で周期的な変動が見られ、一貫したパターンを形成しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7:00〜8:00、および15:00〜16:00の時間帯において、特定の日付で急にスコアが高くなる黄緑から黄色の領域があります。
– これらの変動は外れ値として特に注目に値します。
3. **グラフ要素の意味**
– 色の変化は、WEIスコアの変化を示しています。青に近い色は低スコアを示し、黄色に近い色は高スコアを示します。
– 各行は特定の日付における時間帯ごとのスコアを示しており、縦に見ることで1日のパターンをつかめます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時間帯と日付の組み合わせで一定のパターンが見られることから、一部の時間帯で電力使用が集中している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 日によって特定の時間帯にスコアが高くなることから、電力の使用パターンが曜日やイベントに依存している可能性があります。
6. **直感的な洞察、ビジネスや社会への影響**
– 特定の時間帯に電力使用が集中する傾向がある場合、ピーク時の電力供給の最適化に役立つかもしれません。
– 電力供給者にとって、これらのデータは供給の調整や需要予測に非常に有用です。特定の事件やイベントによって特徴的なスコアが出ている場合、理解を深めるためのさらなる調査が必要です。
この分析を通して、電力使用の効率化や需要予測における戦略的な意思決定をサポートするための基盤を提供できます。
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:
以下に、提供されたヒートマップの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**:
– ヒートマップには時間（1日の時間帯ごとの）と日付が表示されており、色の変化でスコアの変動を示しています。
– 日付を追うに従って、0時から8時台は比較的一定で、緑から青系の色を示しており、高いスコア（0.75以上）を保っているように見えます。
– 16時から23時台にかけて特に7月初旬は高いスコアですが、7月下旬になるとスコアが低下し、青や紫がかっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 18時台に特異な低スコア（青や紫）の日が散見され、急激にスコアが下がっている箇所があります。
– 7月20日あたりのスコアの急激な低下が目立ちます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **色**: 平均スコアを示しており、黄色が高スコア、紫が低スコアを示しています。
– **密度**: 各時間帯や日付におけるスコアの濃度を視覚的に示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯ごとにスコアの変動を見ると、夜間帯（0～8時）は一定の高スコアを維持しつつ、日中から夕方になるに連れて変動が激しい。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– スコアの変動は時間帯ごとに規則的（周期的）な動きがあるが、特定の日付で例外が発生している。
– 夕方から夜にかけて、高スコアと低スコアの日が交互に存在する。
6. **直感とビジネス・社会への影響**:
– ヒートマップを通じて、時間帯ごとのスコアの幅が夜間に高く、夕方には変動が激しくなることから、電力使用のピークタイムやその影響が見えてきます。
– 電力消費のピーク時間帯が特定できるため、発電や供給の効率化、需要予測に役立ちそうです。
– 特定の日付での急激なスコア低下は、何かしらの外的要因（気象条件や特別なイベントなど）を示唆している可能性があります。これを考慮することで、リスク管理や運用見直しの鍵となるでしょう。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– このヒートマップは360日間の相関関係を示しており、時系列のトレンド自体は示していません。ただし、相関が強い部分からは一貫した関係性がうかがえます。
### 2. 外れ値や急激な変動
– ヒートマップでは外れ値を直接識別できませんが、相関値が非常に高いまたは低い領域が注目ポイントです。
### 3. 各プロットや要素の意味
– 濃い赤色: 高い正の相関を示す（例: 1に近い数値）。
– 青色: 負の相関を示す（例: -1に近い数値）。
– 中間色: 弱い相関を示す可能性があります。
### 4. 時系列データの関係性
– 「総合WEI」と「個人WEI平均」や「社会WEI平均」は非常に高い相関があります（0.96と0.98）。これは、これらの指標が同様の変動傾向を共有していることを示唆します。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 「個人WEI（経済的余裕）」と他の要素（特に心理的ストレスや自由度）には弱い相関が見られます。
– 「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」は、他の多くの指標との相関が高く、多面的に影響を与えてい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
– 高い相関のある要素間は、互いに影響し合っている可能性が高く、例えば「総合WEI」と「個人WEI平均」が強く結びついているため、個人の幸福度改善が全体の幸福度に貢献すると考えられます。
– 社会的要素（公正性、共生、多様性）には、複数の指標と強い相関が見られるため、多様性確保が社会全体の安定に寄与する可能性が示唆されます。
これらの洞察は戦略的決定や政策策定に役立つでしょう。特に、重要度の高い相関関係を持つ要素を強化することで、全体的なパフォーマンスや幸福度が向上する可能性があります。
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:
### グラフの分析
#### 1. トレンド
– 各カテゴリ（WEIタイプ）において、全体的なスコアの中央値は一定の範囲にあり、360日間で大きなトレンド変化は見られません。
#### 2. 外れ値や急激な変動
– 一部のカテゴリにおいて、外れ値（○で示される）が認められます。特に「個人WEI（心理的ストレス）」や「個人WEI（監視状態）」でこれが顕著です。
#### 3. 各プロットや要素
– 各箱ひげ図の中心線は中央値を示し、箱の上下は第一四分位数（Q1）と第三四分位数（Q3）を示しています。ひげの範囲はデータの広がりを示します。
#### 4. 複数の時系列データの関係性
– 特に目立った周期性や一貫した動きのパターンはありませんが、カテゴリ間で比較することで、どのカテゴリが相対的に高い（または低い）スコアを持つかが分かります。
#### 5. 相関関係や分布の特徴
– 「総合WEI」や「個人WEI（経済快楽）」は他のカテゴリに比べて中央値が高いです。一方で「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」は相対的に低いスコアを持っています。
#### 6. 直感的な感想とビジネス・社会への影響
– この分布を見ると、電力に関連する様々な要因（心理的ストレスや社会的公正など）がどのように評価されているかが分かります。
– 外れ値が多く見られるカテゴリは、特にストレスや監視に関連するもので、これは個人の健康や職場環境に影響を及ぼす可能性があることを示唆しています。
– 相対的に高いスコアのカテゴリは、電力の経済的価値や楽しみに関するものが多く、これは電力が社会や個人において重要な資源であることを示しています。
### 全体的な結論
このグラフは、電力に関連する様々な要因が異なる影響を持っていることを示しており、それぞれの要因が異なる重みで評価されていることを示唆しています。ビジネスや政策決定において、このような多角的なデータの分析は重要です。
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、電力カテゴリのデータを主成分分析（PCA）によって視覚化したものです。以下に詳細な分析を示します。
1. **トレンド**:
– 特定の一方向のトレンドは明確に示されていないようです。データは分散しており、明らかな周期性は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 上部と右側に幾つかの点が目立っており、これらは他のデータから若干離れているため、外れ値の可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各点がデータ観測を表しています。第1主成分が79%の寄与率を示しているため、横軸（第1主成分）がデータの分散の多くを説明していることが分かります。
4. **時系列データの関係性**:
– 個々のプロット間の関係性は、散布の広がりによって示され、密度が高いエリアは共通の特徴を持つ可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分が主に強い影響を持つことから、データセット全体に対する主要な特徴やパターンは第1主成分によって説明可能です。
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直感的な印象は、データが高次元であり、複数の要因が相互に影響し合っていることです。電力消費や供給のような複雑なシステムを簡略化し、支配的な因子を理解するためには有用です。ビジネスや社会において、このような分析は、エネルギー消費の最適化や需要予測に役立ちます。
全体として、このPCAグラフは、多次元データを2次元に削減することで、データの主要な特性を理解しやすくし、戦略的意思決定をサポートするための視覚的な指針を提供します。
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。
