📊 データ分析（GPT-4.1による）
データの分析を行った結果、以下のような傾向と洞察が得られました。
### 時系列推移
– **総合WEIスコア**は全体的に0.625から0.775の範囲で推移しており、わずかながら上昇傾向が見られます。特に、7月3日の夕方に最高値である0.775を記録しています。
– **個人WEI平均**は7月3日の夕方に最高値0.775を記録し、その他の日のスコアも安定しています。
– **社会WEI平均**は7月2日の朝にピーク0.8125を記録し、その後は横ばいの状態が続いています。
### 異常値
– 指定された期間内に特定の異常値は検出されていません。
### 季節性・トレンド・残差
– **長期的なトレンド**: データは30日間ではなく数日間の短期スパンしか記録されていないため、長期的なトレンドは判別し難いですが、全体的には穏やかな上昇傾向があります。
– **季節的なパターン**: データには短期的な浮き沈みがありますが、季節性の明示的なパターンは確認できません。
– **残差成分**: 残差成分が示唆するように、説明できない一時的な変動もあるが、大きな変動は見られません。これはデータの不確実性や突発的な要因（例:短期的な市場変動）を示唆します。
### 項目間の相関
– **強い相関**が見られるのは、社会的持続可能性と社会インフラストラクチャー間で、全体的に高いスコアを維持しています。これは、持続可能な施策がインフラ整備に良い影響を与えていることを示唆します。
– 別の顕著な相関は、個人の経済的余裕と個人の健康状態です。これは個人の経済状況が健康管理に影響を及ぼしている可能性を示しています。
### データ分布
– 各スコアの中央値は0.7前後で比較的安定しています。
– ボックスプロットによるばらつきは小さいが、特にスコア変更の検出した最大スコア（0.85〜0.9、特に持続可能性関連）でわずかなオーバーが観察されます。
### 主要な構成要素 (PCA)
主要な構成要素の寄与率は以下の通りです:
– **PC1 (61%)**: 主にWEIスコアの全体的上昇に寄与。社会的持続可能性とインフラストラクチャーの要因がこの軸で大きく影響している。
– **PC2 (20%)**: 経済的余裕と個人の自治が主な影響要因で、この成分の変化は個人の生活の質や自由度の指標とも考えられる。
### 洞察
– 経済的余裕や健康状態が他のカテゴリと比較して変動幅が大きく、これは個人の状況や政策の直感的な指標と考えられます。
– 社会的持続可能性とインフラが高い相関を持つことから、政策としてこの両面での施策が重要であることが示唆されます。
このデータセットからは、エネルギー管理における社会的側面が全体のWEIスコアに大きく貢献していることが明らかです。これらの傾向や相関を元に、より戦略的に優先されるべき政策領域を特定することが重要です。
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:
### グラフ分析と直感的な洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）：序盤では0.6から0.8の範囲で分布しています。全体として大きな上昇や下降は見られませんが、若干の変動があります。
– 予測データ（ピンク色など）：ランダムフォレスト回帰の予測は初期に上昇し、それ以降は1.0近辺で安定しています。他の予測手法（線形回帰と決定木回帰）は0.8で一定です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データにおいて、0.6近辺と0.8近辺に分布していますが、明確な外れ値や急激な変動は確認できません。
3. **プロットや要素の意味**
– 各色の線は異なる予測手法による予測値を示しています。
– 灰色の領域は、予測の不確かさを示しており、これは実績データが収まる範囲を示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと異なる手法の予測データを比較することで、予測の精度や信頼性を評価することができます。
– ランダムフォレスト回帰と他の手法との違いが特に顕著で、将来の傾向をどう評価するかで見解が分かれています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データはさほど強い相関や特異な分布を示してはいません。安定的に0.6-0.8の範囲で推移しています。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**
– 実績データの安定性は現状の運営が堅実であることを示唆します。ただし、ランダムフォレスト回帰の予測は上昇を予測しており、新たな需要や効率の向上が期待できる兆しとも考えられます。
– ビジネスにおいては、特にランダムフォレスト回帰の結果を重視する場合、システムの柔軟性や拡張性の確保が重要になるかもしれません。予測が正確であれば、増加する需要に対する先手を打つことが可能です。
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10日間のみ表示されていますが、この期間においては若干の変動があります。
– 予測（赤いプロット）では、線形回帰と決定木回帰は横ばいで、一方でランダムフォレスト回帰は上昇トレンドを示しています。このことは、モデルにより異なる予測結果が得られていることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 実績データには、特に目立った外れ値は見られませんが、ばらつきが少し目立ちます。
– 予測の不確かさの範囲は一定に見えますが、この範囲にはあまり実績データが含まれていないようです。
3. **各プロットや要素:**
– 青いプロットは実績データを示し、赤いプロットは予測を示します。
– 各予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は異なる色で示されており、それぞれの予測が与える予測値の違いを視覚的に確認できます。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 実績データに対する各予測モデルの反応を比較すると、ランダムフォレスト回帰が他のモデルよりも変化を大きく予測していることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績データのばらつきと、予測モデル間の出力の違いは、データ内に何らかの複雑なパターンがあることを示唆しています。
6. **直感的な洞察と影響:**
– 人間がこのグラフを見ると、実績データのばらつきに対して、予測モデルがどのように適応しているか興味を引くでしょう。
– モデル間での予測の違いは、ビジネスや社会における電力消費量の予測において、どのモデルが最も信頼できるかを考える材料となります。
– 特に、上昇トレンドを示すランダムフォレスト回帰モデルは、将来的な電力需要の増加を示唆しており、エネルギー供給計画に影響を与える可能性があります。
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:
### 視覚的な特徴と洞察:
1. **トレンド:**
– 実績のデータ点（青い点）は、期間の初めに集中しており、短期間での僅かな上昇があります。
– 予測の線（紫色の「ランダムフォレスト回帰」）は、実績データの後、スコアが上昇し、その後一定の値で安定しているトレンドを示しています。
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ませんが、実績がある期間以降の予測でスコアが上昇しているのが特徴的です。
3. **各プロットや要素:**
– 青い点は実際のデータを示し、予測との比較で実際の変動を視覚的に把握できます。
– 複数の予測が色分けして示されており、「ランダムフォレスト回帰」がスコアの上昇を予想。
– 灰色の帯は不確かさの範囲を示し、実績データ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:**
– 複数の予測手法が使用されていますが、特にランダムフォレスト回帰による予測が目立ち、他の手法（例えば線形回帰）は安定した値を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績データは相対的に狭い範囲内に分布しています。一方、予測データはこれを大きく超えて増加する予測を示しています。
6. **直感的な洞察と影響:**
– 電力カテゴリにおいて、WEIスコアが将来上昇すると予測されることは、電力供給の改善や効率化が進んでいる可能性を示唆します。
– ビジネスへの影響として、この傾向が正しい場合、関連企業の業績改善が期待され、人々は電力の質や供給の信頼性が向上することを期待できるでしょう。
このグラフから、人々は電力に関する効率や質が、特に特定のアルゴリズムの予測に従えば、今後改善される可能性があると直感的に感じるでしょう。また、実績データと予測との差異や変動に対する理解を深めることで、政策や企業戦略にも影響を与え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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– 初期の点（実績AI）はやや変動がありますが、予測期間に移行すると、すべての予測モデルのトレンドは横ばいで、特に形状回帰とランダムフォレスト回帰が重なっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の実績データに若干の変動は見られますが、明らかな外れ値や急激な変動はありません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **実績（青い点）**: 実際のWEIデータを示しており、最初のセグメントに凝集しています。
– **予測（赤いバツと線）**: 各回帰モデルによる予測値を示しています。
– **予測の不確かさ範囲（グレーのシェード）**: 初期の実績データに対する不確かさの範囲を示しており、ウィンドウを越えたエリアには不確かさが反映されていません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– モデル間で予測が非常に似通っており、特に線形回帰とランダムフォレスト回帰が同一の軌道を描いています。これは、それらのモデルが類似の要因に依拠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**:
– 実際のデータと予測の間で明確な相関は見出しにくいが、予測が一定のパターン（横ばい）を維持していることから、安定した予測が期待される。
6. **直感的な洞察**:
– WEIスコアがこれからの30日間で安定することを示しているため、電力における経済的余裕がこの期間において大きな変動を見せる可能性は低いと考えられます。これは、電力消費に対する経済的な影響が現状維持であることを示唆しており、ビジネスや政策立案において予算や資源の急激な変更が必要ないことを示します。
### 影響
– **ビジネス上の影響**: 予測が安定しているため、電力消費に関する施設運営やコスト管理における急激な変動対策は必要ないかもしれません。
– **社会的影響**: 経済的余裕が安定していることは、個人や家庭の消費に影響を与える要因が少ないことを示し、計画的な支出が可能と考えられます。
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視覚的な特徴と洞察です：
1. **トレンド**
– 実績データ（青点）は比較的短期間に集中しており、全体としてやや低下傾向を示しています。
– 予測データは3つの線で示されており、線形回帰（紫）は上昇傾向、決定木回帰（シアン）とランダムフォレスト回帰（ピンク）はほぼ横ばいです。
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ません。範囲内での変動が主体です。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績（実測）のデータです。
– グレーの帯は予測の不確かさ範囲を示しており、実績データの変動をカバーしています。
– 各予測モデルは異なる回帰手法を表しているため、将来のトレンド予測にはモデルに応じた違いがあります。
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、精度や傾向の違いがあります。特に、線形回帰は他の回帰モデルよりトレンドが異なります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの変動は予測不確かさ範囲内に収まっており、大きな逸脱は見られません。
6. **直感的な洞察と影響**
– このデータからは、健康状態が短期間で安定しているものの、予測ではモデルによる将来的な異なるシナリオが示されています。ビジネスや社会的には、健康管理やモニタリングの継続が重要であり、異なる予測モデルを用いて多面的な分析を行うことでリスクヘッジが可能です。また、上昇傾向を示す線形回帰を重視するならば、積極的な介入や改善施策を考慮することも考えられます。
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（青のプロット）は初期の期間に集中しており、その後データはないようです。
– 予測（線形回帰）の紫の線は上昇しており、ある一定の上昇傾向を示しています。
– 法線木回帰（青）の予測は横ばいで安定しています。
– ランダムフォレスト回帰（ピンク）の予測も横ばいですが、法線木回帰よりやや高めに設定されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 現在のプロット内に目立った外れ値や急激な変動は見受けられません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績（青のドット）は、観測された実際の心理的ストレス（WEI）スコアを示しています。
– 各種予測線（直線回帰、法線木回帰、ランダムフォレスト回帰）は異なるアルゴリズムによる将来の予測を示しており、異なる方法間での予測の比較が可能です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測は全体的に実績のスコアに基づいて安定しており、法線木とランダムフォレストの比較的な差は小さいです。
– 線形回帰のみが上昇トレンドを示し、異なる特性を持っていることが見受けられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 予測と実績の間に直接的な関係を示す相関の特徴は見受けられませんが、それぞれのアルゴリズムがどのようにデータを捉えているかが異なります。
6. **直感的に感じることと社会的影響**
– 現在の実績データに基づくと、個人の心理的ストレスは比較的に安定しているように見えます。
– 線形回帰のみがリスクの増加を示しており、他のモデルとの対比で注目すべきです。
– ビジネスの観点からは、心理的ストレスが電力カテゴリに関連している場合、これが持続することで作業効率や従業員の健康に影響が及ぶ可能性があります。
このように、各モデルの予測結果を考慮し、必要に応じて対応策を講じることが重要です。
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:
このグラフを分析すると、以下のような視覚的な特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 実績（青色の点）はおおよそ0.6から0.7の範囲に収まっていますが、全体的な上昇または下降のトレンドは見られません。
– 線形回帰（紫の線）は上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データは比較的一貫しており、明確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**:
– 青色の点は実際の観測値を示しています。
– グレーの帯は予測の不確かさを示し、±3σの範囲内にほとんどのデータが収まっています。
– 線形回帰、決定木回帰（シアンの線）、ランダムフォレスト回帰（ピンクの線）の各モデルは異なる予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– すべての回帰モデルが似たような安定した予測を示していますが、線形回帰のみが明らかに上昇トレンドを描いています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは非常に集中した範囲内にあります。
6. **直感的に感じること、およびビジネスや社会への影響**:
– 人間が直感的に期待するものよりも、実績データは安定しており、大きな変動が少ないです。
– 電力の利用や供給における「自由度と自治」というテーマが安定していることを示唆しており、予想される変動範囲内であるため、ビジネスや社会において信頼性のある状況と見なされるでしょう。
– モデル間の予測の一致度が高いため、予測の信頼性にもつながります。
このように全体的に見ると、データは安定しており、今後も大きな変動は予想されないことがわかります。様々な予測モデルの提示は、データの多角的な分析を促し、さらなる改善の手がかりを与えるかもしれません。
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**:
– 実績データ（青色プロット）は初期日に多く集中していますが、時間とともにデータが途切れているように見えます。
– 予測（ランダムフォレスト回帰）は急激に増加し、その後安定しています。
– 他の予測手法（線形回帰、決定木回帰）はほぼ横ばいで一定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データには、期間の初期に集中しており、外れたデータポイントは見受けられません。
– ランダムフォレスト回帰の予測は、最初に急上昇しているため、他の予測手法と異なる挙動を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色のプロットは実際の観測データを示しており、時間とともに評価日が進むにつれデータが減少しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、ランダムフォレスト回帰の急上昇の際に目立っています。
– 紫はランダムフォレスト回帰で、予測の際に変動が大きいことを示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測手法（ランダムフォレスト、線形回帰、決定木回帰）は異なる傾向を示し、特にランダムフォレストが大きな変動を示していますが、他の手法とは異なる動作です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測間で直接の相関が見られないようですが、ランダムフォレストのみが独自のパターンを形成しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 単一のデータセットでは、一部の予測が不均一な変動（ランダムフォレスト）を示すことがありますが、実際のデータが限られているため、予測の信頼性は疑問が残ります。
– ビジネスまたは社会面での洞察として、公平性・公正さの評価には多様な要因が関わることが示唆され、データの増加またはアルゴリズムの見直しが必要であるかもしれません。
このグラフは、予測モデルの多様性と異なる手法による可能な予測の幅を示しており、現状のデータではランダムフォレストが最も変動しやすいことがわかります。
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:
以下に、グラフの視覚的な特徴とそれに基づく洞察を示します。
1. **トレンド**
– 実績データ（青いプロット）は、一定の範囲内で変動していますが、全体としては横ばいで、特に大きなトレンドは見られません。
– 予測データ（法定木口帰、ランダムフォレスト帰）は開始後すぐに1.0に達し、その後は一定値を保つ形になっています。これにより、今後のスコアが安定しているという予測が立てられています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績のデータポイントが一部他の値より若干高い位置にありますが、全体的にはグラフ内に顕著な外れ値はなく、急激な変動も見られません。
3. **各プロットや要素**
– 青いプロット：実績（実測）のスコアを示しています。
– 予測データ（灰色の範囲、赤いX、紫とピンクのライン）：異なる回帰モデルによる予測値を示します。特に、法定木口帰とランダムフォレスト帰の予測は非常に安定しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データは予測の範囲内に収まっており、特にランダムフォレスト帰との親和性が高いため、予測モデルの精度の高さを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測の間に大きなズレはなく、予測モデルは実績をうまく反映しています。
6. **直感的な感じおよび社会/ビジネスへの影響**
– グラフ全体から、WEI（持続可能性と自治性）スコアが比較的一定であること、予測モデルが信頼できることが示唆されています。これは、電力における持続可能性と自治性の安定を指し、ビジネスや政策決定において安心感を与えるでしょう。また、安定した予測が示されているため、長期的な戦略の立案に有効です。
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:
以下は、提示された散布図に基づく分析と洞察です。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青いプロット）は、非常に短期間にわたってわずかな減少の後、横ばいの傾向があります。
– 予測データのトレンドライン（紫色のランダムフォレスト回帰）は、上昇してから横ばいになっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データにはいくつかのばらつきが見られますが、大きな外れ値は見当たりません。
– 初期の予測範囲（グレーの領域）と実績のズレが多少ありますが、急激な変動は特に目立ちません。
3. **各プロットや要素**:
– 青いプロットは実績データを示し、実際の社会WEIスコアの分布を表します。
– 赤い×が予測されるAIスコアを示していますが、グラフ上では見られません。
– 各予測手法による異なる回帰ラインが描かれ、トレンドに対する予測性能の違いを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績に対して異なる回帰手法（線形、決定木、ランダムフォレスト）が異なる予測を示しており、これにより予測手法の多様性と不確実性が浮き彫りになります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データ（特にランダムフォレスト回帰）に明確な相関を見出すことは難しいですが、予測値が実績値のトレンドにある程度沿っています。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– 実績データのばらつきは、不安定な社会基盤や教育機会の現状を反映している可能性があります。
– 予測技術を利用して、この現状を改善するための方策を考えることが重要です。
– 予測と実績の一致度を向上させることで、より効果的な計画と政策立案が可能になると考えられます。
全体として、実績データはある程度の変動はあるものの安定しており、予測手法の選択が今後の戦略に重要であると考えられます。また、予測精度の向上は効果的な意思決定に寄与するでしょう。
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:
このグラフについて、以下の点を分析します。
1. **トレンド**:
– 実績データはほぼ横ばいに推移しています。
– ランダムフォレスト回帰による予測は上昇傾向を示しています。
– 線形回帰と決定木回帰による予測は横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績値に明らか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**:
– 青い点は実績データを示しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさの範囲を示しており、今後の予測幅を表しています。
– 各色の線は異なる予測手法による未来のWEIスコアを示しています。
4. **時系列データの関係性**:
– ランダムフォレストは他の手法と異なり上昇傾向を示しており、この手法が特定のパターンを捉えている可能性があります。
– 他の手法（線形回帰、決定木回帰）は共に横ばい傾向であり、類似の予測をしています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは狭い範囲に密集しており、安定している印象があります。
6. **直感的な印象とビジネス・社会への影響**:
– 人々は直感的に、社会WEIスコアが比較的一定であることから、電力業界が社会的に安定していると感じるかもしれません。
– ランダムフォレスト回帰の上昇トレンドが実現すれば、電力業界は共生・多様性・自由の保障において進展が見られ、ポジティブな社会的影響が期待できるかもしれません。
このように、異なる予測手法の違いを理解し、その背景にあるデータの特性を見ることで、今後の動向をより効果的に解釈することができます。
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:
以下に、グラフに基づく分析と洞察を示します。
1. **トレンド:**
– 日付と時間による変動が視認でき、時系列で規則性があるかを判断するには追加のデータが必要です。
– カラーバリエーションから、特定の時間帯や日付での数値が影響を受け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19時のデータで、他の色よりも暗い色が示されており、数値が低いことが示唆されます。この時間帯だけが他と異なる要因があるかもしれません。
3. **各プロットや要素:**
– カラーグラデーションはWEIスコアを示し、明るい黄色ほど高いスコア、暗い紫ほど低いスコアを示しています。
– 濃い色と淡い色のエリアでエネルギー使用のパターンや変動を観察できます。
4. **関係性:**
– 時間帯ごとの変動が主軸になっており、日付の進行に合わせてスコアがどう変化しているのかを観察できます。
– 日付ごとの違いが顕著に見られ、曜日効果や特定イベント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:**
– 高いスコアが一定の時間帯に偏っている（例：昼間）可能性がありますが、詳細はデータ全体を見ないと難しいです。
– 累積的ではなく直接的な時間帯ごとの差異が強調され、それを通じてWEIスコアのピーク時間帯を見つける手がかりがあります。
6. **人間が直感的に感じること、社会への影響:**
– ヒートマップの色の変化を見ると、エネルギー使用の最適化やシフトが必要であることを直感的に感じます。
– ビジネスにおいて電力需要を予測し、ピークシフトを行うための指針として使える。
– 社会的にはエネルギー効率や消費パターンの見直しを促すデータとなり得ます。
このようにして、ヒートマップは視覚的に短期間でのエネルギー使用の特徴を把握し、対応策を議論するための有効な手段となります。
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:
このヒートマップに基づいて、以下の洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 1日ごとの変動を見ると、特定の時間帯で色の変化が見られるため、日内の明確な増減があることがわかります。
– 期間が4日間と短いため、長期的なトレンドを確認するのは難しいですが、特定の時間帯における一時的なパターンが検出されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025-07-03の16時台はヒートマップ上で明確に黄色が強調されており、この時間帯における急激な変動、または外れ値のようです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の違いはWEIスコアの値を示しており、鮮やかな黄色はスコアが高いことを示しています。逆に、濃い紫色は低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**:
– 複数の時間帯（特に19時台）でスコアが安定していることが観察されます。このような時間帯はエネルギー消費が通常のパターン内に収まっている可能性を示唆します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯ごとの相関関係は顕著ではなく、一部の時間帯のみで異常に高いスコアが見られます。特に16時と19時に差が見られ、それに関連する要因があるかもしれません。
6. **人間の直感とビジネス・社会への影響**:
– 16時の急激な値の変動は、特定のイベント（ピークタイムの活動、外的要因）に関連する可能性があり、エネルギーマネジメントでは注意が必要です。
– 全体的な低いスコアの時間帯は、エネルギー活用の効率化が図れる可能性があります。
このヒートマップからは、特定の時間帯でのエネルギー消費の最適化や異常値の早期検知に向けた戦略が必要であることを示唆しています。
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:
このヒートマップを分析して、以下のような洞察を提供します。
1. **トレンド**
– ヒートマップ全体から明確な上昇または下降トレンドは見受けられません。色の変化が急激な箇所があるため、一定の周期性がある可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月1日の19時では、色が非常に濃い紫（低いスコア）になっており、これは急激なスコアの落ち込みを示しています。この時点が他の時間帯と比べて外れ値と言えるでしょう。
3. **各プロットや要素**
– 色の濃淡はスコアを表しており、黄色はスコアが高く、紫に近づくほどスコアが低くなります。したがって、時間帯ごとのスコアの変動が確認できます。
– 7月2日の8時の黄色は、非常に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**
– 特定の日付や時間帯に色が急激に変わるため、これらの変動がどのようにリンクしているのかを陽に示す関係性は見つかりませんが、日を追っての高スコアと低スコアの間で一定のパターンを探すと価値があるかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 相関関係を特定するには、他のデータセットとの比較分析が必要ですが、このヒートマップの密度や色の分布からは、時間ごとの消費や需要の変動が明らかであると予測できます。
6. **直感的な感想と影響**
– ヒートマップからは、日中や特定の時間帯において電力使用が集中している傾向があるように見えます。これにより、電力供給計画を最適化するためのインサイトが得られる可能性があります。特定の時間帯の高いスコアは、ピーク需要時間を意味するかもしれず、供給側の計画や需要側の節電施策の方針に影響を与えるでしょう。
この分析により、電力需要の効率的な管理や需給バランスの改善に役立つ戦略を立案できます。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド:**
– ヒートマップ全体として強い正の相関（赤色）が多く見られ、特定の項目間でのコミュニケーションが強いことを示しています。
– 強い相関がある項目が多いことから、全体的に系統的な連動があると考えられます。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 目立って低い相関（青色）を示している箇所がいくつかあり、例として「個人WEI（自由度と自治）」と他の項目間での低い相関が挙げられます。これは異なる動きや特定の要因によって影響されない部分を表しています。
3. **各要素（色、密度など）の意味:**
– 色の濃淡は相関の強さを示し、赤色は正の相関、青色は負の相関を示しています。濃い色ほど高い相関を意味します。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 高い相関を示す項目間では、同様のトレンドや変動を示している可能性が高く、例えば「総合WEI」と「社会WEI（持続可能性と自治性）」の間には強い関係があります。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 多くの個人および社会的指標が互いに強く関連しており、これは各指標が共通の基盤または要因に依存している可能性を示しています。
6. **人間が直感的に感じることとビジネスや社会への影響:**
– 高い相関を示す項目群は、共通の政策や社会的施策の影響を受けやすいことを示唆しており、統合的なアプローチが有効な分野であることが考えられます。
– 例えば「個人WEI（経済的余裕）」と「社会WEI（持続可能性と自治性）」の強い相関は、経済的支援と持続可能性政策が直接的に連動する可能性を示しています。
– 企業や政策立案者にとっては、特定の指標を改善することが他の指標にも良い影響を与える可能性を考慮することが有益です。
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:
この箱ひげ図は、電力カテゴリに関連する様々なWEIスコアの分布を30日間にわたって比較しています。それぞれのカテゴリについて詳しく見ていきましょう。
1. **トレンド**:
– トレンド自体は箱ひげ図からは直接的に判断できませんが、各カテゴリ間でスコアの分布がどのように異なるかを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのカテゴリでは外れ値が見られます。特に「個人WEI平均」と「個人WEI（経済幸福感）」などのカテゴリで多くの外れ値が存在しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 箱ひげ図の箱はデータの25パーセンタイルと75パーセンタイルの範囲を示し、中央の線は中央値を示しています。
– 箱の外にある点は外れ値を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各カテゴリの分布の広がりや中央値の位置を比較することで、カテゴリ間の相関関係や相違を認識できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「総合WEI」や「個人WEI（心理的ストレス）」は中央値が比較的高いですが、分布は狭く集中しています。
– 「社会WEI（生態整備・持続性）」などは、やや広がりのある分布を示しています。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 高い中央値を持つカテゴリは、一般的にそのスコアが安定して評価されていることを示唆しています。
– 外れ値が多いカテゴリは、異なる個人や社会環境での評価のばらつきが大きいことを示しており、これらのカテゴリでは、個別のアプローチが必要かもしれません。
– これらの結果は、政策決定や個人の幸福度向上において、どの分野に焦点を当てるべきかを示唆するために役立ちます。
全体として、このグラフは電力関連の様々な側面において、どの分野が安定しているか、どの分野がさらなる改善を必要としているかを理解するための有用なツールです。
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、電力カテゴリにおけるWEI（Weighted Energy Index）の主成分分析（PCA）を示しています。ここでは以下の点について分析します。
1. **トレンド**:
– グラフには明確なトレンドはありません。点が第1主成分と第2主成分の双方に分布しているため、特定の方向への上昇や下降の傾向は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ全体から見て右上の点が他の点から少し離れていますが、絶対的な外れ値に該当するかは判断が難しいです。
3. **各プロットや要素**:
– 各点はデータポイントを表し、第1主成分（寄与率0.61）と第2主成分（寄与率0.20）軸に基づいて位置しています。これにより、データの主要な変動の方向が示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– PCAプロットは個別のタイムポイントではなく、異なるデータの変動を総括的に示すため、具体的な時系列関係は示されません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは第1主成分の方が広範囲に分布しており、寄与率も大きいことから、第1主成分がデータの主要な変動を表現していると考えられます。
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**:
– 主成分分析の結果から、電力の利用に関するデータの主要な変動要因が特定できるため、これに基づいて効率的なエネルギー管理を行う戦略が構築できるでしょう。
– また、電力需要のパターンを理解することで、供給の最適化やコスト削減が期待されます。
この分析により、電力関連データの変動要因をより詳細に理解し、適切な対策を講じるための指針が得られます。
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。
