📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 時系列推移
– **総合WEI**: データを見ると、2025年7月1日から7月3日にかけて、総合WEIスコアは一貫して上昇しています。特に7月3日16:15には最大の値（0.775）を記録しています。
– **個人WEI平均**: 個人WEI平均も同様に上昇傾向を示しています。ここでは、7月2日に一時的にスコアが下がる（0.61）が、7月3日には最高値の0.775に達しています。
– **社会WEI平均**: 社会WEI平均も上昇傾向です。全体的に個人平均よりやや高めに推移しています。
### 項目間の相関
– **経済的余裕**と**社会基盤・教育機会**の項目は、最も高いスコアを示し、これらが全体のWEIスコア向上に寄与している可能性が示唆されます。
– **心理的ストレス**は他の項目に比べ低く、全体のスコア改善への足かせになっている可能性があります。
### 季節性・トレンド・残差
– STL分解結果が提供されていないので、具体的な季節性パターンは評価できませんが、上記の3日間のデータから推測するに、経済的余裕や社会基盤・教育機会に強く関連する景況や社会情勢の影響を受けている可能性があります。
### データ分布
– 個々の項目のスコアのばらつきは比較的小さく、中央値も概ね高い値を取っています。箱ひげ図があれば、さらなる詳細を確認できますが、今回は提供されていません。
### 主要な構成要素 (PCA)
– PCA分析によると、PC1が0.63、PC2が0.19の寄与率を持っています。PC1は幅広い要因をカバーしている可能性が高く、経済的要素や社会基盤の改善が影響していると考えられます。PC2はより特異的な要因（例えば包括的な健康、心理的な要因）を示すかもしれません。
### 総括
この短期間のデータセットからは、全体的にWEIスコアは上昇トレンドにあると考えられます。特に個別の項目としては、経済的な余裕の向上や社会基盤の強化がスコア向上に寄与している可能性が高いです。心理的ストレスの低下が全体のトレンドを支えるための次のステップとなるでしょう。異常値は報告されていないため、データの信頼性は高いと思われます。
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:
以下は、提供されたグラフに基づく分析です。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は、開始時点で少しの上昇傾向が見えますが、すぐに安定して横ばいの状態になります。
– 予測データ（赤い×印）のラインは直線的で、比較的安定した傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部の実績データポイントは予測の不確かさ範囲（灰色ゾーン）から外れていますが、大きな外れ値や急激な変動は目立ちません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は過去の実績を示し、赤い×印は将来的な予測を示しています。
– グレーの帯は予測の不確かさ範囲を表しており、実績データの大半がこの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**:
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測ラインはそれぞれ固有の形をしていますが、特にランダムフォレストの予測が最も現在の実績データに近い形となっているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは予測データとおおむね一致していますが、予測の不確かさ範囲内に多数のデータが存在することから、予測モデルは実績の変動をかなりうまく捉えていると考えられます。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響**:
– 安定した横ばいトレンドからは、電力使用のパターンが安定していることを示唆しています。
– ビジネスにおいて、予測精度が高いことは、供給の計画や需要の管理において大きな助けとなります。特に電力の安定供給が求められる分野では、これらの予測が効率的なリソース管理に寄与する可能性があります。
この分析に基づき、グラフは電力使用の安定性を示しており、予測モデルが有効に機能している様子を伝えています。
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:
このグラフについて以下の視覚的特徴と洞察を説明します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は期間の初期に集中しており、全体的に上昇傾向が見られます。
– 線形回帰予測（ピンク）は一貫して上昇していますが、他の回帰モデル（ランダムフォレスト、決定木）はほぼ水平です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の実績データに外れ値は特に見られませんが、予測の中には異なる傾向があるため、全体を通しての着目点となります。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績データで、短期間に密集しています。
– 「xAI/3σ」の範囲（灰色）は、予測の不確実性を示し、実績データがその中に収まっています。
– ピンク、緑、紫の線は、それぞれ異なる回帰モデルの予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 線形回帰はデータをそのまま反映しながら未来を高く見積もっていますが、他の予測はリスクを抑えた保守的な見方をしています。
– 複数のモデル間での予測差異は、モデルの性質とデータへの適応度の違いを示唆します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは範囲内で変動し、急激な変動は少ないですが、予測はモデルにより大きく異なります。
6. **洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 人間が直感的に捉えるのは、実績データの短期的な上昇傾向と将来予測の不確定性です。
– ビジネスへの影響としては、予測モデルの選択によって異なる戦略が必要です。特に、予測のばらつきが大きいため、それに対する柔軟な対応が問われます。
– 安定したエネルギー供給計画のためには、信頼性の高いモデルの使用や、実績データのさらなる分析が必要です。
このグラフはリスク評価や管理のための重要な指針となり得ます。
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:
以下はグラフの分析と洞察です。
1. **トレンド**:
– 実績AIのプロット（青い点）は、観察期間の開始で少しのばらつきがありますが、全体としてほぼ横ばいで安定しています。
– 線形回帰予測（ピンク）は横ばいですが、決定木回帰（緑）は初期の曲線的な上昇を示し、その後横ばいになります。
– ランダムフォレスト回帰（薄紫）は一貫して横ばい。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績AIには明らかな外れ値や急激な変動は見られません。
– 予測においても急激な変動は見られず、安定した予測が示されています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実際の社会WEI平均スコアを示しています。
– 赤い × は予測値を示し、実績データと予測データの乖離を確認するための基準となります。
– 予測の不確かさ範囲（灰色の範囲）は比較的狭く、予測の確度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**:
– 実績データに対する各種予測モデルのアプローチの挙動が違う点が注目されます。特に決定木回帰は最初のトレンドを考慮した予測を行う形で、やや反応が速いです。
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ずれはなく、予測モデル全体の適合度は良好です。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 電力に関するWEIスコアが安定していることは、電力供給や消費者満足度が安定している可能性を示し、良好な供給状況であると推測されます。
– 予測モデルの一致度が高いことから、今後も安定した状況が続く可能性が高いです。ビジネスにおいては、計画的な供給や需要応答戦略の策定にとって安心感をもたらします。
– 社会的には、電力に関する不安要素が少ないことが、生活の安定性に寄与するでしょう。
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:
以下の点を挙げられます。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青）は最初の数日間で一定の範囲内にあります。
– 予測データは回帰方法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）により異なるが、いずれも安定しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データにおいて、特に目立った外れ値や急激な変動は見られません。
– 予測期間中、大幅な変動は予想されていないようです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の点は実績データを示し、紫やピンクの線はそれぞれの回帰による予測を示しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示す範囲です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと各予測モデルによる予測データの比較が可能です。
– ランダムフォレスト回帰は他のモデルよりも高めの予測を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの分布は均一であり、予測とも大きな乖離はない点が観察されます。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響**:
– 個人の経済的余裕（WEI）が電力費用にどのように関連しているかを示すデータとして、予測の安定性は重要です。
– エネルギー消費に関連する個人的な経済的負担が安定していることは、家計管理においてプラスに作用します。また、電力供給業者にとっても顧客の支払い能力を把握する上で有益です。
このグラフは、短期間内での個人の経済的余裕が電力消費においてどの程度安定しているかについての洞察を提供しています。電力事業者が顧客のニーズに応じた計画を立てる手助けになる可能性があります。
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:
## グラフの視覚的特徴と洞察
### トレンド
– **実績データのトレンド**: グラフに表示されている実績データは短期間（7日間程度）に限定されており、0.6〜0.8付近で変動しています。全体としては横ばいで、大きな上昇や下降のトレンドは見られません。
– **予測データのトレンド**: 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測は大きく異なります。線形回帰は水平、決定木回帰は上昇し、ランダムフォレスト回帰は同様に水平です。
### 外れ値や急激な変動
– 実績データには目立った外れ値は見られません。データは比較的安定しています。
### 各プロットや要素
– **実績データ（青い点）**: 実際の健康状態のスコアを示しています。7月初旬に集中しています。
– **予測データ（赤いバツ）**: 中盤から終盤にかけての予測を示しています。
– **不確かさの範囲（グレーの帯）**: 実績データの不確かさを示し、データのばらつきを視覚的に示しています。
### 複数の時系列データの関係性
– 実績データは予測データからやや離れている印象です。特に、予測では中盤以降に大きな変化を見込んでいますが、実績データはその変動を示していません。
### 相関関係や分布の特徴
– 実績データの分布は狭く、不確かさの範囲内に収まっています。予測と実績の明確な相関は見られません。
### 直感的な洞察とビジネス/社会への影響
– **直感的な理解**: 実績データが予測よりも安定していることから、予測モデルはこの短期間では実績を十分に捉えられていない可能性があります。
– **ビジネス/社会への影響**: 予測の不正確さがある場合、健康状態の改善や維持のプログラムにおいて、再評価が必要かもしれません。特に、決定木回帰で示される上昇トレンドがどの程度正確かを検証する必要があります。
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:
以下のグラフに基づく分析です。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は横ばいの傾向を示しています。全体として、変動が少なく一定範囲に収まっています。
– ランダムフォレスト回帰の予測（ピンク）は急激な上昇後、一定の高いレベルで安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 予測において、線形回帰（緑）と決定木回帰（紫）は一定を示しており、急激な上昇を示すランダムフォレスト回帰とは異なる動きをします。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青い点は実績データを示し、安定した範囲にあります。
– ピンクの線はランダムフォレストによる予測で、急激な変動を予測しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示し、実績データがその範囲内に収まっていることから、予測は信頼できる部分があると見られます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データは安定していますが、予測データとの間に乖離があり、特にランダムフォレスト回帰は他の予測手法と結果が異なります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと他の回帰モデル（線形、決定木）は安定した傾向が統一されていますが、ランダムフォレストのみ異なる傾向を示しています。
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に関する洞察**:
– 実績の安定感から、現在の心理的ストレスレベルは制御可能であると受け取られるかもしれません。しかし、予測モデルが示す異なる結果、特にランダムフォレストの予測上昇が現実となると、予期しないストレス増大の警戒感を引き起こす可能性があります。
– 企業や社会は、予防措置の検討やストレス管理の強化が必要であるかもしれません。予測の精度を高めるため、さまざまなデータソースや条件をさらに考慮する必要があります。
この洞察をもとに、ビジネス戦略や社会政策を調整することが求められます。
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:
以下の視覚的特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 実績のデータポイントが一定の期間に集中しており、その後データが途切れているため、その先のトレンドは予測で示されていますが、実績データ内での明確な上昇や下降のトレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データに明らかな外れ値は見受けられません。密集してプロットされているため、全体的に安定している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実際のデータを示しており、短期間に数値が収束している様子が見えます。
– 紫色の線はランダムフォレスト回帰による予測を示し、一定の横ばいを保っています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさの範囲を示しており、この範囲内で実際の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**:
– 現状示されているデータは実績とランダムフォレスト回帰の予測のみであり、他の回帰手法の線は見られません。したがって、時系列間の詳細な関係性は明確ではありません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは狭い範囲に分布しており、年次的には安定性が示唆されます。予測はこの安定性を考慮した形でフラットに表示されています。
6. **人間の直感とビジネスや社会への影響**:
– グラフから直感的に感じられるのは、データの安定性です。特にWEI（自由度と自治）が大きな変動を示さないことから、対象となる電力カテゴリーにおける安定したパフォーマンスを示唆します。この安定性は、電力供給が確実で計画的に維持されていることを示す可能性があります。この点は、業界のステークホルダーにとって安心材料となりうるでしょう。
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:
このグラフは、電力部門における社会的な公平性・公正さ（WEIスコア）の30日間の推移を示しています。以下に、グラフの視覚的特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は、最初の期間に0.4から0.8付近の間で変動しています。
– 線形回帰およびランダムフォレスト回帰は、それぞれ異なる予測トレンドを示していますが、全体としては横ばい傾向に見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データの点は比較的一定の範囲に集中しており、特に顕著な外れ値や急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績データは青い点として示され、予測データは異なる回帰モデルに基づき異なる色の線で表現されています。
– 灰色の範囲は不確かさの範囲を示しており、実績の変動の幅を描写しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 線形回帰とランダムフォレスト回帰が示す予測は、実績データの範囲を捉えていますが、それ以上の詳細な相関性はここでは明示されていないようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは、特定の期間内で比較的安定した分布を持っているように見えます。
– 予測値は、実績の範囲に収まっており、モデルがデータの特性を適切に捉えている可能性があります。
6. **人間の直感とビジネス・社会への影響**:
– 人々は、WEIスコアが安定していることをポジティブに捉えるかもしれません。電力の公平性が維持されていると安心できるでしょう。
– 将来的な電力供給における公平性の向上が期待できますが、モデル間で一貫したトレンドが見られないため、その改善の持続性には注意が必要です。
全体として、電力部門のWEIスコアは安定しており、大きな変動は見られません。このことは、社会的公平性・公正さに関して短期間での変動が少ない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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 「実績（実績AI）」のデータは、2025年7月1日から5日間にわたってプロットされており、全体として横ばいに近いですが、若干の変動があります。
– 全体的なトレンドとしては、横ばいから始まり、その後しばらくして「ランダムフォレスト回帰」や「決定木回帰」の予測が1.0付近で安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「実績（実績AI）」のデータは、比較的安定した範囲（0.8前後）におさまっていますが、特筆すべき外れ値や急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– **実績（青いプロット）**: 実際に観測されたデータです。こちらは最初の5日間に限定されています。
– **予測AI（赤いプロット）**: 単独でプロットされており、詳細な説明はないですが、予測値を示すものと考えられます。画像にはこのプロットが見えないため、細部は不明です。
– **不確かさの範囲（グレーの帯）**: 実測値の予測における不確かさの範囲を示していると考えられます。
– **予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）**: これらは異なるモデルによる予測値を示しており、特に「ランダムフォレスト回帰」が最も高値を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 「線形回帰」と「決定木回帰」は、非常に近い値を示していますが、「ランダムフォレスト回帰」はこれらよりも高い予測値を示しています。
– 過去の実績データが短期間であるため、予測が現状維持（もしくは高めのパフォーマンス）を仮定しているように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 大きな変動はありませんが、実測値が 0.8 付近に分布し、予測が1.0付近にあることから、現実のデータが理想から多少乖離している可能性があります。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、および社会的影響**
– **直感**: 実測データが短期間で予測において楽観的な結果が示されていることにより、多くの人が予測の妥当性に疑問を持つかもしれません。
– **ビジネスや社会への影響**: 予測が高いことは持続可能性の向上を示唆しており、政策決定やビジネス計画において楽観的シナリオを採用する根拠となる可能性があります。しかしながら、データの不確実性を慎重に考慮する必要があります。
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**:
– 実績（青い点）は、期間の前半において0.6〜0.8の間で一定しており、明確なトレンドは見えません。
– 予測（ランダムフォレスト回帰、法決定木回帰）は、1.0または0.8で横ばい状態にあります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値は特に見られませんが、実績データは0.6付近と他のデータポイントよりやや低めです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は、実績（実績AI）を表し、実際の過去のデータを示しています。
– ピンク色（ランダムフォレスト回帰）と紫色（法決定木回帰）の線は、異なるアルゴリズムを用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**:
– 予測ラインと実績データの間には若干の乖離が見られ、予測が現状（青い点）より高めに設定されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データ間の相関は低い可能性があります。特に実績データが0.6程度に留まっており、それに対して予測は高めです。
6. **直感的な人間の感じ方とビジネス・社会への影響**:
– 社会基盤として、電力の安定性が反映されることが期待されますが、実績値が低めであることが懸念材料です。
– 予測値の高さは、今後の改善見込みや目標を示している可能性があるため、ビジネスや政策においては重要な指針となるでしょう。ただし、実際のデータとの差異に注意が必要です。
– 社会的影響として、電力供給や教育機会が安定していないと直感的に懸念されるため、これに対応した改善策が求められるでしょう。
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**:
– 実績データ（青い点）は一貫して約0.6～0.8の範囲内にある。
– 予測データ:
– 線形回帰（薄い紫）は直線で、軽度な増加トレンドを示している。
– 法令木回帰（濃い紫）は同様に増加傾向。
– ランダムフォレスト回帰（ピンク）は一定の状態を維持している。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データには大きな外れ値や急激な変動は見られない。
3. **プロットや要素が示す意味**:
– 青い点は過去の実績値。
– 赤い×印は予測データを示し、複数の手法による予測トレンドが示されている。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示す。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測手法は異なる傾向を持ち、特に線形回帰と法令木回帰が同様の上昇を示している一方で、ランダムフォレスト回帰は安定した予測を示している。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績の分布は比較的一定で、少しの変動が見られる。
– 予測における各手法の違いが将来の不確実性を示唆。
6. **直感的な印象と社会への影響**:
– 安定した実績と緩やかな予測上昇トレンドは、電力部門における社会的安定と持続可能な成長を示唆。
– 多様性や自由の保障指標として、環境への対応力や持続可能性の観点から、予測された成長はポジティブに見える。
– ビジネス的には、予測が安定または増加することで戦略的な計画を立てやすくなり、持続可能性への取り組み強化が期待される。
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:
## ヒートマップの分析
### 1. トレンド
– 黄色（おそらく高い値）は日中の時間帯（8時と16時）に集中しています。
– 紫色（低い値）は夕方（19時）に観察されます。
– 日を追うごとに大きな変動はみられませんが、日毎の時間帯での変化が確認できます。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 7月1日の19時に特に低い値を示しています（紫色）。
– これは他の日付や時間帯と比較して際立った変動です。
### 3. 各プロットや要素
– 色の濃淡が電力使用量の強度や値を示している可能性があります。黄色は高く、紫は低い。
– これにより、日中と夕方の使用量の違いが強調されています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 時間帯間での大きな変動があるため、日中の活動量が電力量に大きな影響を与えていると考えられます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 昼間の利用が高く、夜にかけて低下する傾向があります。
– このパターンは一般的な企業の営業時間に一致する可能性があります。
### 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
– 日中の高使用量は、オフィスや産業の稼働が活発な時間帯に対応していると思われます。
– 夕方の低使用量は、業務終了後や電力需要の低下時に対応しています。
– エネルギー効率の改善やコスト削減のために、このパターンを考慮することができます。
– ピーク時間帯の有効活用や、オフピーク時の料金設定など、電力管理戦略に活用される可能性があります。
この分析が有用であることを願っています。
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:
ヒートマップの分析を行います。
1. トレンド
– 月初めから日を追うごとに、色が変化していることがわかります。一般的にヒートマップでは、色の変化がデータの変化を示唆しますが、30日間のデータとしては短いため、全体的なトレンドを見るのは難しいですが、特定の日付と時間に変化が見られます。
2. 外れ値や急激な変動
– 2025-07-02の16時には明るい黄色が見られ、これは周囲の値と比べて非常に高いことを示しています。これは外れ値の可能性があります。
– 2025-07-01の19時には濃い紫が見られ、数値が低いことを示しており、こちらも際立ったポイントです。
3. 各プロットや要素
– 色の濃淡は値の高低を示しています。明るい黄色は高いスコアを、濃い紫は低いスコアを示します。
4. 複数の時系列データの関係性
– 時間（8時、16時、19時）ごとにデータの分布が異なるため、時間帯によって個人の電力使用状況が変化していることが示唆されます。
5. 相関関係や分布の特徴
– 同じ色のブロックが続く場合は、ある程度の一貫性があることが考えられるが、具体的な相関を特定するにはさらに詳細なデータが必要です。
6. 直感的な印象と影響
– 人間が直感的にイメージするのは、黄色の時間帯が一日のピークで、個人の活動がその時間に集中しているか、電力使用量が急増したかもしれないと感じることでしょう。
– ビジネスや社会への影響としては、このようなピーク時の電力需要を管理するための対策が必要かもしれません。また、このデータをもとにピークシフトやエネルギーの効率的利用の提案が可能です。
これらの洞察をもとに、電力の効率的な使用や管理についての戦略を立てることが考えられます。
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:
## グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– ヒートマップは、短期間（3日間）のデータを示しており、長期間のトレンド分析には適していません。
– しかし、1日の中で見ると、時間別のパフォーマンスで夜間が低く、昼間が高い傾向があるようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月1日の夜間（19時）は最も低いスコアを示しており、紫色が特徴的です。これは外れ値として特筆されます。
– 急激な変動は、7月1日の夜間から2日目の昼間への移行に見られるかもしれません。
3. **要素の意味**:
– 色の濃淡はWEIスコアを示しており、黄色が最も高く、紫色が最も低いスコアを示しています。
– 時間軸（縦軸）と日付（横軸）は、このスコアが日にちや時間ごとにどのように変動するかを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 一日の中での時間帯に応じたパターンが見られ、一般的に昼間はスコアが高く、夜間は低い傾向があるようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特に目立つ相関関係はヒートマップからは明示的に読み取れません。ただし、時間帯とスコアの関係が示唆されます。
6. **直感的な感覚およびビジネスや社会への影響**:
– このデータは特定の時間帯の電力使用状況や効率を反映している可能性があり、電力使用の最適化に貢献するデータです。
– 例えば、夜間の効率が低い理由を分析することで、改善策を見出す機会があります。
– また、事業者は昼間のピーク時間を利用して電力供給を最適化し、運用コストを削減することが考えられます。
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から、以下の視覚的な特徴と洞察を得ることができます。
1. **トレンド**:
– ヒートマップ自体は時間的な変化を示さないが、項目間の相関関係の強弱が示されている。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値は特に確認できないが、「個人WEI（自由度と自治）」と他の項目（特に「総合WEI」や「社会WEI（公平性・公正さ）」）の相関が低い点が目立つ。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 深い赤色は強い正の相関（相関係数が1に近い）を示し、青色は負の相関を示す。中間色は弱い相関を示す。
– 「総合WEI」と「社会WEI（持続可能性と自治性）」の相関が非常に高い（0.95）。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 時系列データというより、各項目間の関係性を示している。関連性の強い項目と弱い項目の組み合わせが明確となる。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人WEI（健康状態）」と「個人WEI（経済的余裕）」の間でも高い相関が見られる（0.89）。
– 「個人WEI（自由度と自治）」は多くの項目と相関が低い、もしくはほぼゼロに近い。
6. **このグラフから人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– 「社会WEI（持続可能性と自治性）」と「総合WEI」に高い相関があることから、持続可能性が評価されると全体的な生活の質も向上する可能性がある。
– 「個人WEI（自由度と自治）」が他の項目との相関が低いことから、自由度や自治の評価を高めることが他の因子の改善には直結しない可能性がある。この要素へのアプローチが必要。
– この相関図から、政策やビジネス戦略を立てる際に、どの要素に焦点を当てるべきかの指針を得ることができる。高い相関のある要素に注力することで、効率的な改善を図ることができる。
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WEIタイプの中央値は比較的一定しており、特定のトレンド（上昇、下降、周期性）は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 複数のWEIタイプに外れ値が存在します。特に「個人WEI平均」や「社会WEI（公正さ・公平性）」などに目立ちます。
– 「社会WEI（社会基盤・教育機会）」は他と比べてばらつきが小さい。
3. **プロットや要素が示す意味**:
– 箱ひげ図の箱はデータの四分位範囲（IQR）を示し、中央値が太線で表示されています。
– 箱からはみ出している点が外れ値を示し、データがばらついていることを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各WEIタイプ間で明確な相関関係は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各WEIタイプごとにスコアの分布に違いがありますが、多くは0.6〜0.8の範囲内に集中しているようです。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– グラフを見ると、一部の領域でばらつきが大きく、評価基準や測定基準が異なる可能性があります。これは地域やセクターごとの格差を暗示しているかもしれません。
– ビジネスや公共政策においては、外れ値やばらつきの原因を特定し、それに対処することで全体のスコアを改善する余地があるでしょう。
– 「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」のばらつきが少ないのは、比較的政策や規制が均一であることを示唆しています。
この分析から、政策立案や市場戦略の策定において、特定のWEIタイプのばらつきに注目し、それに応じた対策を講じることが有効でしょう。また、外れ値の特定は、改善が必要な領域を示す重要な指標となります。
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PCA（主成分分析）プロットを分析してみましょう。
1. **トレンド**:
– 特定の上昇または下降トレンドの線形パターンは見られません。各データポイントは独立して分布しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に際立った外れ値は目立ちませんが、右上のデータポイントは他のものよりも遠くにあり、重要な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**:
– プロット上の各点は、WEI構成要素の異なる組み合わせを示しており、第1および第2主成分によって配置されています。
– 横軸が第1主成分、縦軸が第2主成分で、それぞれが元のデータに対する情報の豊富な説明を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の関係性**:
– 時系列データそのものは直接描かれていないが、各ポイントは一つの時系列のスナップショットを示しているかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 点の広がり方は、第1主成分が情報をより多く説明していることを示しており、分布に広がりがあります。
– 第2主成分にはそれほど広がりが見られません。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– この分析は、電力使用の変動パターンを明確にするのに役立つかもしれません。
– 多様な変動要素があることが示唆されており、電力管理や効率的なリソース配分に役立つ可能性があります。
– 再生可能エネルギーの効率性分析や供給の安定性を確保するための計画策定においても、このような視覚化は有用です。
全体として、これらのデータポイントに基づく視覚化は、電力の需要や供給の変動要因をより深く理解するための出発点になると考えられます。
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。
