📊 データ分析（GPT-4.1による）
以下は提供されたWEIスコアデータに関する詳細なデータ分析です。
### 時系列推移:
– **全体のトレンド**:
– **総合WEI**: 0.625から0.74375への上昇を見せた後、やや下降。
– **個人WEI平均**: やや増加し、最大0.71まで。しかし、最後のデータポイントで0.61に急落しています。この間の変動は、個人の心理的ストレスや健康状態の影響が大きい可能性があります。
– **社会WEI平均**: 大幅に0.8125まで上昇した後、わずかに下降。これは電力供給や社会基盤など外部要因が貢献していると考えられます。
– **顕著な変動期間**:
– 2025-07-02の早朝に、各項目（特に社会的WEI成分）が最も高値を示しました。このことは、社会的位置づけの改善や特定の社会的出来事が好影響を与えた可能性を示唆します。
### 異常値:
– 提供されたデータでは異常値は検出されませんでした。しかし、個人WEIの急落（0.71から0.61）は短期間で著しい変動を示すものであり、潜在的には異常として捉えかねません。その背景には健康状態や心理的ストレスの悪化がある可能性があります。
### 季節性・トレンド・残差:
– **長期的なトレンド**: 限定的なデータでは全体的な増加傾向が見られますが、明確な季節性パターンは識別しづらい。
– **季節的パターン**: 短期間のデータのため明確な季節性を特定するのは難しい。
– **残差成分**: ほとんどのスコアの変動は説明可能であり、異なるWEI構成要素の変動に起因する部分が大多数です。
### 項目間の相関:
– 高い相関が見込まれるのは、以下の項目です:
– **社会の持続可能性**と**社会基盤**（例えば電力など）: これらは共に高スコアを示しており、電力供給の安定による社会基盤の確保が全体スコアを押し上げる要因と考えられます。
### データ分布:
– **箱ひげ図からの観察**:
– 個別データのばらつきは、特に社会項目においてより目立ちます（例：インフラの変動）。
– 中央値は一般に0.65-0.7の範囲で安定していますが、社会公平性などのケースによっては変動しています。
### 主要な構成要素 (PCA):
– PCA解析より、**PC1**はデータの74%を説明し、これは社会的要因（持続可能性やインフラ）が総合WEIに及ぼす影響を強く示しています。
– **PC2**は14%の寄与率であり、個人の健康や経済的状況の微細な影響を示唆しています。
結論として、データは社会インフラの影響が大きく、個人面の変動にも関連していることを示しています。改善点として社会的持続可能性の強化がWEIスコアのさらなる向上に寄与する可能性が高く、個人の精神的ウェルビーイングも数値全体の安定性確保に重要です。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– 実績（青の点）は、約0.7から0.8の間で一定の範囲にありますが、若干上昇しているように見えます。
– ランダムフォレスト回帰（紫の線）は、最初に急上昇し、その後は高い水準で横ばいです。
– 線形回帰と決定木回帰も横ばいのトレンドを示していますが、決定木回帰の方が高い位置で横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績の範囲が狭く、急激な変動や明らかな外れ値は見当たりません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青の点は実績値を示しており、グレーのバンドは予測の不確かさの範囲を表しています。
– 赤の×は予測を示しており、予測モデルごとの異なる線がその予測の挙動を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各モデルの予測は若干異なり、ランダムフォレスト回帰は急激な初期上昇を示しますが、その他のモデルはより安定しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値と線形回帰の予測の間には密接な関係がありそうです。
– 各モデルは異なる特性を持ち、特にランダムフォレスト回帰は他のモデルよりも変化が大きいです。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間がこのグラフを見ると、新しい条件や変数の出現により、電力使用の急激な増加があるかもしれないと感じるかもしれません。
– ビジネスや社会においては、予測の不確かさを考慮しつつ、エネルギー管理や供給計画を行うことが重要です。急激な需要増加の可能性があるため、リソースや供給の見直しが必要かもしれません。
このグラフは、異なる予測モデルの性能や特徴を視覚化しており、特に実績値と予測値を比較することにより、モデルの精度や適用性を評価することができます。
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**
– 実績（青いプロット）は最初の数日間に集中的に表示されています。それ以降はデータがありません。
– 各予測線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、一定の期間を通して徐々に変化しています。特に、ランダムフォレスト回帰（紫色）は上昇傾向を示していますが、他の予測は横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 現在のところ、外れ値や急激な変動は見受けられません。実績データは範囲内に収まっています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実際のWEIスコアを示しています。
– 予測の不確かさ範囲は灰色の帯で示され、予測AIの許容範囲を表しています。
– 赤い「×」は予測されたAIスコアを示しています。
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の間に直接の相関は示されていませんが、予測データは実績のトレンドを参考にしていると思われます。
– ランダムフォレスト回帰は他の回帰方法と異なり、上昇トレンドを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データが限られた範囲に集中しており、予測データの分布はそれを極端に外れることなく計算されています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 実績データが過去に集中しており、予測が将来のパターンを正確に捉えているかは不明です。このため、継続的なモニタリングが必要でしょう。
– ランダムフォレストによる予測がやや上昇傾向にあるため、今後の電力需要の増加に備えて準備を進めることが考えられます。
– 予測の不確かさ範囲が比較的狭いことから、一定の信頼性を持つ予測と見なすことができますが、外部要因に対する柔軟性も考慮する必要があります。
このグラフを分析することで、電力の効率的な管理や資源配分の改善に役立つ可能性があります。
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
– **初期のデータポイント（実績AI）**: 最初の数日間の実績AIのデータポイントは少しずつ上昇しているように見えます。
– **予測トレンド**:
– 線形回帰および決定木回帰の予測トレンドは一定しています。
– ランダムフォレスト回帰の予測トレンドは、途中で急激に上昇してから一定しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 実績AIのデータポイントは均一に分布しており、重大な外れ値や急激な変動は観察されません。
– ランダムフォレストの予測における急上昇は注目すべき点です。
### 3. 各プロットや要素
– **実績（黒点）**: 過去の30日間の実際の電力データを示しています。
– **予測（赤点）**: モデルによる今後の予測値。
– **予測の不確かさ範囲（灰色のバー）**: 将来の予測の不確かさを示しており、実績データに重なっています。
– **各予測モデルの線**: 将来の指標として三つの異なる予測手法の予測を示しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実績のデータは予測トレンドと部分的に一致していますが、特にランダムフォレストは異なる挙動を示しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績AIのデータは比較的コンパクトな範囲に分布しており、かなり安定しています。
– モデル間の予測差異は、モデルの特性や選択したアルゴリズムに基づくものと考えられます。
### 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
– **直感的な印象**: 初期の安定したトレンドは安心感を与えますが、ランダムフォレスト回帰による急激な上昇は不安要素となる可能性があります。
– **ビジネス/社会への影響**: 電力消費の予測が正しければ、エネルギー政策の策定や供給計画の調整に役立つでしょう。特に、急上昇が示唆される場面では適切な対策を立てる必要があります。
この分析は、データの的確な理解と意思決定に役立つ洞察を提供します。モデルの正確性を高めるためには、モデル間の異なる予測を精査することが重要です。
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
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）は、期間初めには0.75から始まり、徐々に若干の上下動を見せていますが、大きな変化は見られません。
– 予測（予測AIの赤い×）から、未来のトレンドは約1まで上昇するとされています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績のデータ点は比較的一貫しており、特に明確な外れ値や急激な変動は見られません。
– 予測のトレンドが急に上昇し、一定の高水準を保つとされています。
3. **各プロットや要素**:
– 色で示された異なる予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、それぞれ異なる方法での予測を表しています。
– 線形回帰はフラットな水平線を示し、急激な変更を予測していません。
– 決定木回帰とランダムフォレスト回帰は、一定の高水準を予測しているので、高い信頼や余裕の増加を予測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**:
– 実績に対する複数の予測データは、異なるアルゴリズムによる未来予測を提供し、相互の違いや一致を分析できます。
– 特に、ランダムフォレスト回帰の予測は、実績とは違うトレンドを示していることが注目されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績のデータは0.75から0.8の範囲に集中しており、安定した分布を示しています。
– 予測値は、0.8以上の高水準を示すように、上昇するトレンドを示唆しています。
6. **人間の直感や社会への影響**:
– データは、個人の経済的余裕（WEI）が安定していることを示し、将来的に改善される可能性があることを示唆しています。
– このため、個人は電力消費において今後さらに余裕をもってプランを立てられる可能性があり、エネルギー市場や関連業界においても将来の需要増加に備えることができるかもしれません。
このグラフからは、現状の安定性と将来の見込みに関する確信が示されており、ビジネスプランニングにおいて有益な情報を提供できます。
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:
このグラフについて以下の点を分析します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青色）は初めの数日間に集中しており、そこからは増加も減少もなく一定です。
– 予測データ（線形回帰）は緩やかに上昇していますが、乱数フォレスト回帰の予測はほぼ横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 現在のグラフには特定の外れ値や急激な変動は見られません。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青い点は実際のデータ。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しています。
– 各種予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）によって異なる未来の傾向が示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データが提供されている初期部分に他の予測データがどうフィットするかは不明ですが、線形回帰予測は全体の傾向を上向きに予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データからの逸脱やパターンは特に見られませんが、予測における線形回帰予測が他の方法と異なる傾向を示しています。
6. **直感的な感想および影響**:
– グラフを見ると、直感的に最初の数日間だけの実績データから、将来の示唆をするための情報が限られていると感じます。
– ランダムフォレスト回帰の予測が横ばいなため、リスクや不確実性を少なく見積もる傾向にありますが、実際には異なる潜在的なシナリオを考慮する必要があります。
ビジネスや社会への影響については、電力消費や健康状態のモニタリングが目的であれば、より長期間のデータ観察が必要とされるでしょう。また、異なる予測手法の多様な見解を活用することで、より総合的な評価が可能になると考えられます。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データは7月初旬にしか表示されておらず、その範囲での変動は少ないです。
– ランダムフォレスト回帰の予測では31日にわたってスコアが上昇する傾向があり、7月初旬から8月初旬にかけて0.6から1に向かっています。
– 他の予測（線形回帰、決定木回帰）はフラットに推移しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データは全体的に密度が高く、外れ値や異常な変動は見られません。
– ランダムフォレスト回帰では、他の予測に比べて異なる結果が出ており、急激な上昇を予測しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを示し、一定の範囲で安定しています。
– ランダムフォレスト回帰（紫）はトレンドを示し、急上昇しています。
– 他の予測は横ばいで、変動がありません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測（特にランダムフォレスト）は異なるトレンドを示しています。
– ランダムフォレスト回帰が他の予測と異なる傾向を示しているため、多様なモデルの比較は重要です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 現在の実績は予測範囲内（不確かさの範囲）に収まっており、予測の信頼性を支えています。
– 予測の不確かさ範囲は比較的狭いため、予測が安定していると考えられます。
6. **人間の直感的な感想および影響**
– このグラフを見ると、ビジネスや個人の心理的ストレスが緩やかに上昇しそうだと考えられるかもしれません。
– ランダムフォレストの予測による急上昇は、特定の出来事や要因によって急激な心理ストレス増加が予想される可能性を示唆しています。
– 社会的にストレス要因が増えることを示しているかもしれず、特に関連する業界での対応策が求められます。
この分析から、様々なモデルを用いた予測を検討することが重要であり、特に急劇な変動を示すランダムフォレストの予測には注意が必要です。
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:
### 分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青いプロット）は、2025年7月1日から7月5日まで記録されています。この短期間では明確なトレンドが示されていませんが、横ばいに近い様子です。
– ランダムフォレスト回帰の予測（ピンクの線）は一定しており、大きな変動を感じられません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データには外れ値や急激な変動は見受けられません。データは比較的一定の範囲に収まっています。
– 他の予測モデル（xAI/3σ、線形回帰、決定木回帰）はプロットには反映されていませんが、その範囲は灰色の帯で表現されています。これも一定しています。
3. **各要素の意味**
– 青いプロットは実績データを示しています。
– ピンクの線はランダムフォレスト回帰による予測です。
– 灰色の帯は予測の不確かさの範囲を示し、予測における信頼区間を表しています。
4. **時系列データの関係性**
– 各予測モデルと実績データの関係は、予測が一貫して0.6付近で維持されていることから、モデルが安定していることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 現在のデータ範囲では相関を判断するのが難しいですが、予測と実績は大きく乖離していないため、一定の整合性があるとも考えられます。
6. **直感的な洞察と影響**
– このスコアは「個人の自由度と自治」を示すため、電力における自由な選択の可能性を示唆しているかもしれません。
– より具体的なデータが得られると、個々の自由度がどの程度ビジネスや社会に影響を与えるかを評価できるでしょう。
– 現時点では、安定した予測が行われていることから、少なくとも不安定要素は少ないと考えられます。
このグラフでは、人間が個人の自由度や選択の安定性を感じられる可能性があり、それがビジネス戦略や政策決定に影響するかもしれません。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 実績（青い点）は、最初の数日間で若干の変動が見られますが、その後の期間にはデータが示されていません。
– 線形回帰（薄紫）、決定木回帰（緑）、ランダムフォレスト回帰（濃い紫）の予測はほぼ一定の傾向を示しています。特にランダムフォレスト回帰は最高値で安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績のデータには大きな外れ値や急激な変動は見られません。しかし、最初の数日間の変動は多少の注意が必要です。
3. **プロットの意味**
– 青い点は実績を示し、これが一部期間（最初の数日間）にしかないため、データの不足または収集の不均一性を示唆しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさの範囲を示し、実績の変動がこの範囲内に収まっています。
4. **関係性**
– 実績の変動は予測不確かさの範囲に収まっているため、予測モデルの信頼性が確認できます。
– 複数の予測モデルは、若干の違いはあるものの、総じて同様の傾向を示しており、ある程度の相関があることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測線の間には一致が無い期間もあり、実績データの追加が必要です。
– 分布としては、期間の初めに変動し、その後は安定的です。
6. **直感的な感想と影響**
– 実績値の不足と予測値の安定性から、現行のモデルが実状よりも楽観的な評価をしている可能性があります。
– 社会的公平性や公正さの改善が求められる場面で、予測値に基づく判断が過信されると、誤った意思決定をするリスクがあります。
– ビジネスや政策においては、実績データのさらなる収集と精査が重要です。
これらを踏まえると、データの収集とモデルの精度向上が社会的な公平性の評価において肝要です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 初期の段階では実績スコアは安定していますが、その後予測値が上昇しています。この流れは、今後の持続可能性と自治性のスコアの向上を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 現状で明確な外れ値や急激な変動は観測されていません。実績AIのスコアは比較的一定しており、予測もなだらかに上昇しています。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績のスコアを示しており、過去のWEIスコアがどの程度であったかを視覚化しています。
– 赤の「×」は予測AIによる予測スコアを示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさの範囲を示しており、信頼性のある予測区間を提示しています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰によって異なる予測モデルが示されていますが、それらの予測は非常に一致しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる予測モデルによるスコアは最終的には近い値に収束しています。これにより、今回の予測が比較的一貫性があることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測データの間に大きなズレはなく、全体的に一致しています。これにより、モデルの信頼性が示唆されています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 持続可能性と自治性のスコアが上昇傾向にあることは、エネルギー業界にとって前向きな兆候です。この結果は、持続可能なエネルギー政策や施策の成功を示している可能性があります。
– ビジネス面では、このような安定したトレンドは、将来的な投資に対しての安心感を与えるでしょう。
– 社会的には、WEIスコアの向上は社会全体の持続可能な発展に貢献することを示しています。
全体的に、グラフはポジティブな傾向を示しており、今後の電力カテゴリにおける持続可能性と自治性の向上を期待させます。
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:
The graph represents the WEI (Social Infrastructure and Education Opportunity) scores in the “Electric Power” category over a 30-day period. Here are the insights based on the visual characteristics:
1. **Trends**:
– The actual performance data points appear concentrated at the beginning, with no definitive trend due to the limited data.
– The predictions for linear and decision tree regressions are stable, indicating a constant expectation over time.
– The random forest regression prediction starts high and remains constant at the maximum score, showing a strong optimistic forecast.
2. **Outliers and Fluctuations**:
– The actual data points do not show significant outliers or large fluctuations within the observed period.
– Predictive models exhibit no significant deviations given their consistent lines.
3. **Elements and Their Meanings**:
– Blue circles represent actual performance, focused early in the timeline.
– Various colored lines show different predictive models, with shaded areas indicating uncertainty.
– The grey area around the actual data suggests the uncertainty range of the prediction.
4. **Relationships Between Data Sets**:
– Predicted lines from different models (linear, decision tree, random forest) indicate slightly diverse expectations.
– Random forest predicts consistently higher scores compared to the linear and decision tree methods.
5. **Correlation and Distribution Characteristics**:
– Limited actual data points make correlation difficult to determine.
– Predictions do not deviate, suggesting models may have a high confidence.
6. **Human Intuition and Impact Insights**:
– Intuitively, observers might sense high confidence in the models due to stable predictions.
– Business decisions could emphasize enhancing and maintaining current infrastructure, considering the positive forecast.
– The high and stable predictions could suggest reliance on random forest for optimistic planning, while stable predictions from other models align with a cautious approach.
Overall, the graph suggests a positive or stable outlook in the performance of electrical infrastructure-related social initiatives, with potential implications for planning in educational opportunities linked to this sector.
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:
1. **トレンド**:
– 実績の点は初期の数日間において安定しており、急激な変動はありません。
– 線形回帰予測は緩やかに下降傾向を示しています。
– ランダムフォレスト回帰は一定の値を保っている。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データの範囲が狭く、その中に外れ値は見られません。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績値を示しており、灰色の範囲は予測の不確かさを表しています。
– 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）はそれぞれ異なる傾向を示しており、モデル間の違いが際立っています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 線形回帰は下降傾向を示し、決定木回帰もそれに従っていますが、ランダムフォレスト回帰は横ばいです。
– これにより、モデル間での予測結果の差異が確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの分布は狭い範囲に収まっており、強いトレンドや急激な変化はありません。
6. **直感的な洞察と社会・ビジネスへの影響**:
– 現在の実績は安定していますが、未来の予測には下降の可能性があるため、電力の供給や多様性、共生政策に対して注意が必要です。
– ランダムフォレスト回帰モデルが示す安定トレンドは、信頼性のあるシナリオの一つとして考慮されるべきです。
– この変動予測は、政策立案者が将来の不確実性に備えるための基礎として役立つでしょう。
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:
このヒートマップを分析します。
1. **トレンド**:
– 大きなトレンドは示されていないが、一部の時間帯で閾値や特定のパターンが見られます。特に、中央上部に黄色の色が多く、これが高い値を示していることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 下部右側の深い紫色の領域は他の部分と比べて低い値を示しており、時間帯としては特別な状況、例えば需要の大きな変動などが考えられます。
3. **各プロットや要素**:
– 色のグラデーションはおそらく集計された指数や電力の消費を表しており、黄色が高い値、紫が低い値を示しています。
– 高い値は典型的には昼間のピーク時を示すことが多いです。
4. **複数の時系列データの関係**:
– 日付ごとの時間帯の色の分布が異なり、日によって電力消費のパターンが異なること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**:
– 同一の日でも時間帯によってWEIスコアが変動しているため、日内変動があることがわかります。
– また、日付ごとの色分布を比較することで、週間の周期性や特定の要因による変動を検討できます。
6. **直感的に感じることと影響**:
– 高い消費時間帯に蓄電設備やピークシフトが有効である可能性があります。
– ビジネスや社会への影響として、エネルギー効率やコスト、持続可能な都市インフラの設計に貢献できる洞察が得られます。
– このようなデータはエネルギー資源の最適化や運用戦略の立案に役立つ可能性があります。
グラフ全体として、多様な時間帯と日付に基づいてエネルギー消費の変動を視覚化し、特定の時間帯や日付でのピークや落ち込みに焦点を当てることで、効率的なエネルギー管理が可能となります。
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:
このヒートマップは、30日間にわたる時系列データの電力消費に関する情報を視覚的に表現しています。以下に、具体的な洞察をまとめました。
1. **トレンド**:
– 現在、30日間のデータのうち、例として7月1日と2日のみに焦点が当たっているようです。全体のトレンドに関する情報は限られていますが、この期間では日によって平均スコアに差がある様子が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 時間帯によって色の変化が劇的であり、特に7月1日の19時のデータが非常に低い値（紫色）を示しているのが目立ちます。一方、7月2日の昼間の時間帯は比較的高い値を示しているようです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色で表されている数値は、恐らく電力消費の平均を示していると思われます。色の濃淡が消費量の高低を示しており、紫色が低い消費、黄色や緑色が高い消費を示していると考えられます。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 複数の時間帯が同じ日に示されています。これにより、時間帯ごとの消費の違いやピーク時間を視覚的に比較できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体のデータの分布が縦方向（時間帯）の色調に依存していることがわかります。日中と夜間で消費傾向が異なる可能性があります。
6. **人間が感じる直感とビジネス・社会への影響**:
– 直感的に見ると、電力消費は日中に増加し、夜間には低下する傾向があるようです。この情報は電力需要の効果的なマネジメントや節電対策の実施にとって非常に有用です。また、このデータからピークシフトの必要性があることがわかるかもしれません。
このように、一部の時系列データからは具体的なピーク時間帯や消費の低い時間帯を特定するのに役立つ情報が得られます。この洞察は、エネルギーの有効活用やコスト削減に繋がる可能性があります。
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:
## 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 全体的な時系列に対するデータの可視化は限られていますが،特定の日時や時間帯での色の変化が確認できます。
– 色の濃淡や変化は、WEI平均スコアの変動を示しており、一日の中で時間による周期性を示している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月1日の午後19時以降、スコアがかなり低い（紫色）ことが示されています。
– 7月2日の8時から16時は高スコア（黄色）であり、急激な変動が起きています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色のグラデーションはスコアの範囲を示し、色が明るくなるほど高いスコアを表しています。
– 紫色のエリアは低いスコアを示し、黄色のエリアはスコアが高いことを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 日付によってデータのスコアが分かれており、特定の日や時間に対する特異なスコアの上昇または下降を見ることができます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 熱マップ上の色の分布から、特定の時間帯でのスコアの変動が特徴的であることが示されています。特に、7月1日の19時以降の低スコアと、7月2日のピーク時間での高スコアに注目できます。
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**
– 日中の一定時間で需要が高まり、電力関連の活動が活発になることを示唆しています。このパターンは、エネルギー供給の管理や需要予測にとって重要な手がかりとなるでしょう。
– ピーク時の高スコアは、企業や政策立案者にとってエネルギー消費のピーク時間帯を理解し、効率的なエネルギー管理戦略を立てるのに役立ちます。
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に基づく分析を以下に示します。
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**
– ヒートマップ自体は相関関係を示すもので、時系列トレンドではありませんが、相関が高い項目同士は似たトレンドを持つ可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 色が特に青に近い部分（負の相関を示す）は、他の項目とは異なる動きをする可能性があります。例えば、「個人WEI（自由度と自治）」が他の多くの要素に対して負の相関を示している点が注目です。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**
– 色が赤に近いほど高い正の相関を示し（数値にして約0.7以上）、青に近いほど負の相関を示します（数値にして約-0.2以下）。
– 高い正の相関が見られるのは、「個人WEI平均」や「社会WEI（持続可能性と自治性）」などが他の複数項目と高い相関を持っている点です。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**
– 同じカテゴリ内で高い相関を示すもの同士は、似た時系列の動きが予想されます。「総合WEI」と「個人WEI平均」、「社会WEI平均」はお互いに0.9以上の高い相関を示しており、相関性の高い動きが予想されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「総合WEI」は「個人WEI平均」と「社会WEI平均」と特に高い相関を持っている（相関係数0.87、0.97）ことから、これらの要素が総合的な評価に強い影響を与えていることがわかります。
– 低い相関や負の相関を持つ項目は相対的に独立した動きをする可能性があります。
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**
– 高相関の項目群が示すのは、いくつかの要素が一緒に向上することで全体の評価を押し上げている可能性です。電力部門では、個人および社会のWEIが連動していると言えるでしょう。
– 自由度と自治を示す「個人WEI」が、他の要素と独立していることは、政策決定や公共施策を行う際に、特定の要素が個別に評価され、異なるアプローチが必要であることを示唆しています。
このようなヒートマップは、特に相関性の強い指標を特定し、戦略的な意思決定や政策に役立てることができます。
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:
以下は、提供された箱ひげ図に基づく分析と洞察です。
1. **トレンド**:
– これは異なるWEIタイプごとのスコア分布を比較する箱ひげ図であり、時系列トレンドは直接示されていません。そのため、上昇や下降といったトレンド情報は読み取れません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのWEIタイプで外れ値が観察されます。特に「個人WEI（心理的ストレス）」と「社会WEI（共生、多様性、自由の保障）」で外れ値が見られます。
– これらは、該当するタイプの中で稀な高値または低値を示すことで、異例の状況や異なる環境下での変動を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 箱ひげ図の箱の中は、データの50%が含まれる四分位範囲を示しています。線は中央値を表しており、上部と下部の「ひげ」は最小値と最大値を示しています（外れ値を除く）。
– 色の異なる箱は各WEIタイプを区別しており、各タイプの特性を比較できます。
4. **複数の時系列データがある場合の関係性**:
– 時系列データは示されていませんが、カテゴリ間での比較が行われています。各WEIタイプが他のタイプと比較してどういう位置にあるかを視覚的に理解できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– スコアの中央値や四分位範囲の広さは、各WEIタイプの安定性やばらつきを示唆します。例えば、「個人WEI（心理的ストレス）」は中央値が低く、ばらつきが大きいことが分かります。
6. **直感的な対人感情およびビジネスや社会への影響**:
– 個々のWEIタイプのスコア分布から、社会や個人がどの側面でよりストレスを感じたり、または逆に安定しているのかが示されており、政策立案や企業活動においてどの領域に注力すべきかのヒントを与えます。
– 外れ値の存在は、異常値や特定の事件が統計にどのように影響を与えるかについての洞察を与え、人々がこれらの利用可能なエネルギーリソースをどう効率的に管理するかを考える上で役立ちます。
このグラフは、各WEIタイプのスコアの特性を視覚的に比較し、そこから社会や個人の状態を分析するための強力なツールです。ビジネスおよび政策決定において、どのタイプに重点を置くべきかを判断する上で役立つ情報を提供します。
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そこから得られる洞察を提供します。
1. **トレンド**
– グラフは静的な散布図であり、明確な上昇や下降、周期性のトレンドは示していません。それぞれのプロットポイントが異なる位置に分布しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 上部右と下部左に位置するポイントは、他に比べて離れており、外れ値として認識される可能性があります。これらは特異な構成要素を示しているかもしれません。
3. **各プロットや要素**
– 各プロットは一つのデータポイントを示しており、第一主成分と第二主成分の組み合わせで表現されています。第一主成分の寄与率が0.74で、第二主成分が0.14と示されていることから、第一主成分がこの分析でより重要な役割を果たしていることがわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 単一の時間系列データとしては示されておらず、データポイントの間に明確な時系列の関係性はありません。ただし、各プロットが異なる期間や構成要素を表している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 第一主成分と第二主成分の相関は低く、プロットが独立して分布していることから、全体としてデータが特定の方向に強く相関しているわけではないようです。
6. **人間が感じる直感およびビジネスや社会への影響**
– このグラフから、データが複数の異なるクラスタやグループに分かれていることが直感的に感じられます。電力業界においては、これらの異なる主成分に基づいて戦略を最適化することが可能です。また、外れ値と見なされるデータポイントに焦点を当てることで、新たな市場機会や効率化の可能性を探ることができるでしょう。
総じて、この主成分分析はデータの分布特性を理解し、電力業界の最適化や新たなインサイトの発見に利用されるでしょう。
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。