📊 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**: データ期間の始まりにおいては0.625で開始し、数日間で最大0.775に達しています。しばらくは安定していますが、0.7から0.775の間で変動を続けています。この変動は小さいですが、しっかりとした上昇トレンドの一部として把握できるでしょう。
– **個人WEI平均**: 期間中、個人WEI平均は0.61から0.775の範囲で上昇しました。このはっきりした上昇は、個人指標でのポジティブな変化を示しています。
– **社会WEI平均**: 社会スコアは段階的に増加していますが、一部の日付では顕著なピーク（最大値は0.8125）を形成し、その後小幅な下降を示しています。季節性や特定の社会イベントの影響が疑われます。
#### 2. 異常値とその背景:
– 異常値として識別されたスコアは、多くが個人や社会の特定の要素に関する変動を反映していると思われます。特に、個人の心理的ストレスや社会の公平性・公正さのスコアは低下している期間が目立ちます。これらは個々の日常のストレスや、社会的公平性をめぐる議論の増加などが影響している可能性があります。
#### 3. 季節性・トレンド・残差（STL分解）:
– **長期トレンド**: 個人と社会のWEIの上昇傾向が見受けられ、各要素の改善が背後にあると考えられます。
– **季節的なパターン**: 顕著な季節的パターンはこの短いデータセットでは視認しにくいですが、特定の社会イベントや外部環境要因（例: 天候による電力需要変動）が影響している可能性があります。
– **残差成分**: 残差の不規則性が示されており、これも個々のイベントや日々の変動を表現している可能性があります。
#### 4. 項目間の相関（ヒートマップから）:
– 経済的余裕と個人の健康状態の間には強い相関が見られます。これにより、経済的な安定が健康状態に与える影響の重要性が示唆されます。
– 公平性と持続可能性間にも関連が見られます。これは、公正なシステムが持続可能な発展を促進する可能性を示しています。
#### 5. データ分布（箱ひげ図から）:
– 各項目の中央値は、安定した範囲内にあるものの、外れ値（異常値）の存在は重要な指標です。特に、心理的ストレスや社会の公平性のばらつきが大きく、一部で外れ値が現れています。これらは特定の社会状況や個人の健康状態に左右される可能性があります。
#### 6. PCAの結果:
– PC1は全体の46%の変動を説明しており、主に個人の健康状態や経済的要因が大きな影響を与えていることを示唆しています。
– PC2は20%の変動を説明し、持続可能性と社会のインフラの寄与が重要と考えられます。これらの点は、個人の安定と社会の発展の絡み合いを理解するための基礎になります。
### 総合考察
提供されたデータに基づき、全体としてWEIスコアの上昇が見られ、個々の指標も改善の傾向を示しています。特定の異常値は、個人や社会の特定の要因への敏感な反応を反映しており、今後の政策や取り組みの方向性に影響を与える可能性があります。重要
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:
以下のグラフ分析を提供します。
1. **トレンド**
– グラフには、WEIスコアが2025年7月から2026年7月までのデータが含まれていますが、実測データ（青点）は一部の期間に限られており、その後、点の分布が見られません。
– 線形回帰、決定木、ランダムフォレストによる予測がありますが、これらの予測は期間のごく一部をカバーしているため長期的なトレンドや周期性についての判断が難しいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青の実測データの中に黒の丸で示された外れ値があります。ただし、その原因は特定できませんが、特定の要因（天候異常、需要の急変化など）が考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実測値は青のドットで示され、異常値はこれらの中で黒の円で囲まれています。
– 緑の点は前年のデータを示しています。
– 予測範囲や各予測手法による結果が色分けされて表示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実測値と予測がほぼ同じ期間をカバーしており、予測がどれだけ精度よく実測を反映できるかに焦点を当てることができます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 現時点で実測と予測の相関を視覚的に確認するのは難しいですが、異常値の影響を受け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、およびビジネスや社会への影響**
– 実際のWEIスコアが安定的な期間が短いことから、予測の不確実性が示唆されます。
– ビジネスや社会への影響として、エネルギー供給の安定性が懸念され、一時的な異常値が発生した場合には迅速な対応が求められます。
このグラフを元に、エネルギー管理や異常検知の改善に役立てることができそうです。
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:
このグラフは、360日間にわたって電力カテゴリの個人WEI平均スコアの推移を時系列で示した散布図です。以下に視覚的な特徴とそこから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 期間の最初から中盤にかけて、一部のデータ（青い実績点）においてわずかな増加傾向があります。
– 終盤にかけて（緑色の前年比較点）、WEIスコアはやや高い状態で安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い円で囲まれた異常値がグラフの序盤に見られ、特に目立ちます。
– 異常値は実績と予測との乖離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**:
– 青い実績点は実測データを示しています。
– 赤い予測点は、予測モデルによるもので、いくつかの異なる回帰手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）が使われています。
– 緑色の点は前年のデータを示しており、過去のパフォーマンスと今年のパフォーマンスの比較が可能です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 線形回帰や決定木、ランダムフォレストによる予測は、実測データと密接に関連しているものの、外れ値による影響を強く受ける可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測の間には全体的に強い相関関係があるものの、外れ値がその評価を困難にしています。
6. **人間が直感的に感じることとインパクト**:
– 人間は異常値や急激な変動に着目し、モデルの改善や予測の信頼性について考慮するでしょう。
– ビジネスや社会への影響として、電力の予測精度は供給計画に直結します。不正確な予測は電力供給不足や過剰供給につながるリスクがあります。
このグラフの詳細な分析によって、予測モデルの改善や異常値の原因分析、さらには電力供給計画の最適化が可能となります。
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:
### グラフの分析:
1. **トレンド**
– グラフには、2025年7月から2026年7月までの期間が示されています。
– 期間の最初（2025年7月頃）に実績データが表示されています。これに続いて、比較データとして前年の影響（2026年6月から2026年7月）が示されています。
– 実績データは横ばいの傾向にありますが、それ以降のデータはありません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データには数値のばらつきが見られ、青いプロットには異常値が存在します。異常値は中央の値からやや下の範囲に位置しています。
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表し、中心に白い円で囲まれています。
– 赤い「X」は予測データを示しており、紫の線で予測の範囲と様々な回帰モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）が示されています。
– 緑のプロットは前年データを示し、過去のデータが安定していることを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測データが提示されている範囲には、大きな変動がないことが示唆されています。
– 前年データと実績データの間には、WEIスコアにおいて明確な差異が見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 異常値を除いて、青いプロットは比較的密集しており、WEIスコアが安定していることが示唆されます。
6. **人間が直感的に感じることとビジネス・社会への影響**
– グラフからは、電力に関連するWEIスコアが安定しており、大きな変動がないため、現在の施策が安定して効果的である可能性が示されています。
– 将来的な予測が保守的な範囲であるため、ビジネスの計画やリスク管理において安心感が高まるでしょう。
– 社会的な観点から、電力の安定供給に対する信頼感が得られるかもしれません。
Overall、このグラフからは、電力部門の業績安定性と予測の信頼性が高いことを確認できます。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **期間**: 時系列散布図は360日（約1年）にわたるデータを表示していますが、具体的なデータポイントは初期と後期に集中しており、大部分の期間にデータはありません。
– **初期トレンド**: 初期の「実績（実績AIと予測AI）」データはある範囲に集中しており、その間を結ぶ予測が一定の傾向を示しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 初期データの中に、異常値としてマークされた地点が見られます。これは経済的余裕スコアの急激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
– **色とシンボル**: データポイントや予測が色とシンボルで区別されています（例えば、紫が線形回帰、黄緑が決定木回帰）。
– **密度**: 初期と後期でデータポイントが密集し、それ以外の期間ではデータが提示されていません。
### 4. 複数の時系列データの関係
– **予測と比較**: さまざまな回帰モデルが異なる予測曲線を示していますが、全ての予測が数値の上昇傾向を示しており、初期と後期の実データとの整合性が確認できます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **予測モデルの一致**: 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測いずれも大きな乖離がなく、比較的似た傾向を、特に後期の実績が高まる形で示しています。
### 6. 直感的感想とビジネス/社会への影響
– **人間の直感**: 初期と後期での急な変化や異常値の存在は注意喚起となり、その背景には経済状況の変動があるかもしれません。
– **ビジネス/社会への影響**: 経済的余裕のスコアが将来的に向上する予測は、消費者行動の変化やエネルギー消費傾向の改善を示唆する可能性があります。企業はこれを機に新たなビジネス機会を探る必要があります。
この分析により、グラフが提供するデータの解釈だけでなく、長期的な戦略立案における貴重な洞察を得ることができます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフの初期には、いくつかの実績データ（青いプロット）が0.6から0.8の間で分布していますが、その後のデータがないため、時系列的なトレンドを特定するのは難しいです。しかし、予測線を見ると、線形回帰（青）と決定木回帰（紫）では横ばい、ランダムフォレスト回帰（ピンク）ではわずかに上昇トレンドを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青いプロットには一部のデータポイントが異常値として強調されていますが、大きな外れ値や急激な変動は観察されません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績（青のプロット）は実際の健康状態のスコアを示しています。
– 予測（赤の×）は今後の健康状態スコアの予測を示します。
– 異常値は黒い丸で示されています。
– 薄い緑のプロットは前年のデータを表しており、過去の比較を可能にしています。
– 各予測モデルごとに異なる色の線が使用されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと予測データの間には大きなズレが見られず、全体的な傾向は一致しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 予測モデル間で大きな相関関係は見られないが、全体的な傾向としては一致していることが分かります。
6. **直感的な洞察と社会的影響**
– 実績のスコアが0.7付近で安定しているため、個人の健康が一定のレベルを維持していると考えられます。
– 予測を考慮すると、個人の健康状態が今後も大きな変動なく維持される可能性が高いです。
– これらのデータは電力消費など、健康と結びつくライフスタイルの分析や政策策定に役立つ可能性があります。
総じて、データは安定しており、予測モデルも平滑な変動を示しているため、現状の維持が期待されます。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **現状維持と変動**: グラフの初期におけるデータポイント（青いプロット）は比較的水平に保たれており、大きな上昇や下降は見られません。このことから心理的ストレスのレベルが一定期間維持されていることが示唆されます。
– **未来の多様なトレンド**: 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰による予測（ピンクや紫のライン）は異なるトレンドを示しており、未来のWEIスコアがどのように変動するかについての確実な見通しがない状態が示されています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 開始日のデータにおいて、異常値が（黒い円）示されています。これは特定の日に大きなストレスがあった可能性を示しています。
– **急激な変動**: 予測ラインの一部に急激な上昇があります。特に心理的状態が不安定であるか、予測モデルにより強制的に大きな変動が予測されていることを示唆しています。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **青いプロット（実績値）**: 現在までの実際のストレスレベルを示しています。
– **予測の多様性**: 線形回帰、決定木、およびランダムフォレストの異なる方法で未来のストレスを予測しています。この多様性は、将来の不確実性に対する多角的なアプローチとして有用です。
### 4. 複数の時系列データの関係
– **過去との比較（緑色の点）**: 前年のデータと比較することで、心理的ストレスの季節性や年次変動があるかどうかの分析が可能ですが、このグラフでは具体的な関連性は見られません。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **密度と濃さの変化**: 一部の予測線は急速に変化する予測を示しているが、実績データはそれほどの変動を示していないため、予測の精度に関する検証が必要です。
### 6. 直感的感受とビジネス/社会への影響
– **心理的ストレスの安定**: 現在のストレスレベルが安定しているように見受けられ、社会的にもビジネス的にもコントロール可能な状態だと認識されます。
– **将来の不確実性**: 多様な予測結果が示す将来の不確実性は、心理的健康管理の必要性を強調しています。労働環境や電力供給の安定性がストレスに影響を与える可能性があり、これらの要因を考慮した政策策定が必要です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 360日間のスコアは、大きな変動なしで比較的一定しています。最初のセクションではスコアが0.6付近で横ばいです。中盤にかけて予測は上昇を示しているものの、最終的にはスコアが再び安定します。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値として示された点がありますが、全体的にはデータセットは比較的一貫しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績であり、初期にはこの実績が観測されています。
– ピンクと青色の線はランダムフォレスト回帰と線形回帰による予測であり、異なるモデルが用いられています。
– 緑の点は前年の実績を示しており、現在のスコアと比較する役割を果たしています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 線形回帰や決定木回帰の予測は大きく異なっており、予測モデル間での一貫性が見られないため、モデルの選択が重要です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 分布が広がっていないため、データは比較的一定していますが、予測モデルの性能にばらつきが見られます。
6. **直感的な印象とビジネスや社会への影響**
– WEI（自由度と自治）のスコアが大きく変動しないことは、電力カテゴリーにおける個人の自由度や自治が安定していることを示唆しています。この安定性は、政策やマーケットへの信頼感を醸成するかもしれません。
– ただし、予測モデルによっては異なる結果が示されているため、複数のモデルによる検証が重要です。特に異なる予測結果は、政策決定や経営戦略の計画において注意を促します。
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:
### グラフ分析
#### 1. トレンド
– **現在と未来のデータの分離**: データは過去と予測に分かれています。直近の過去数値（青の実績）は約0.5から0.7までの範囲で変動しています。
– **予測傾向**: 予測データ（赤の×印）は若干の上昇傾向を示しています。
#### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 実績データの中にいくつかの外れ値（黒の円）が見られますが、これらは予測範囲から外れた値であることを示唆しています。
#### 3. 各プロットや要素の意味
– **色の使い方**:
– 青い点が実績データ、赤い×が予測データを示しています。
– 緑の円は前年のデータとして比較されており、ほぼ同じ範囲を表しています。
– **予測手法の線**: 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測範囲が異なる色で示され、将来の多様な可能性を提示しています。
#### 4. 複数の時系列データの関係性
– 過去データ、前年データ、予測データの間に明確な位置関係は見られませんが、予測は前年のパターンを踏襲しており、これによって類似の変動が予測されています。
#### 5. 相関関係や分布の特徴
– 多様な回帰手法が適用されており、精度や予測範囲が異なるため、AI技術を用いた不確実性の考慮が必要です。
#### 6. 人間の直感とビジネス・社会への影響
– **電力の社会的公平性**: 社会WEIが示す公平性や公正さの得点において、急激な変動や外れ値は何らかのシステム的不安定性を示す可能性があります。
– **信頼性の確保**: 安定した電力供給とその公平性は社会への影響が大きいため、外れ値や予測の不確実性に対する対策が必要です。回帰モデルの選択により予測精度が異なるため、多様な予測を交えてリスク管理を行うことが重要です。
この分析は電力社会における公平性の指標として多角的に評価するための基礎を提供します。
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:
このグラフについて、以下のように分析できます。
1. **トレンド**:
– 初期のデータポイントは横ばいで、0.8前後のスコアで推移。
– 一部の予測モデル（線形回帰、ランダムフォレスト回帰）はやや上昇していますが、急激な上昇は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフの初期部分に一つ外れ値が認識されていますが、全体的には安定していると考えられます。
3. **各プロットや要素**:
– 青色の実績データは、モデルの予測範囲内に収まっています。
– 緑の点は昨年のデータを示しており、今年の傾向と比較するために役立ちます。
– 予測データ（異なる回帰モデル）は、概ね実績データと一致しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数の予測モデルが使用されていますが、いずれも同様のスコア範囲であり、予測の一貫性が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測間のスコアは高い一致が見られ、予測モデルの精度が高いことを示唆しています。
6. **人間が直感的に感じることと社会への影響**:
– 持続可能性と自治性が高いスコアを維持していることから、電力の安定供給と持続可能性への取り組みが効果を上げていると言えます。
– 社会的にも、電力供給の信頼性が高いことは重要な要素であり、地域や産業の発展に寄与するでしょう。
このグラフは、電力に関する持続可能性と自治性が高い水準で維持されていることを示しています。予測モデルもそれを後押ししており、電力供給の将来性に対する信頼感を与えています。
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**
– グラフには開始からわずかの実績データ（青いプロット）があり、その後予測データ（赤いバツ印）が続いています。青いプロットは安定しており、予測データも一部を除いて安定しています。
– 線形回帰（薄青）、決定木回帰（紫）、ランダムフォレスト回帰（ピンク）の予測が示されており、全体的に同様の方向に向かっているが、詳細な傾向はプロットの期間外にあるため不明です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値として、実績データの中で強調表示された点が見受けられます（黒円）。この点は、予測との乖離を示しており、注意が必要です。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データ、赤いバツ印は予測データです。
– 線で表される予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト）は、それぞれ微妙に異なる傾向を示していますが、全体的には同じスコア帯を予測しています。
– 緑の点は前年と比較したデータで、現在のデータとの位置関係などを分析できます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測データと実データ間での若干の乖離が観察され、特に異常値の存在が予測モデルの限界を示唆しています。
– 予測モデル間の結果が類似していることから、予測の信頼性を高めることができそうです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 緑の点（前年比較）が全体の枠内（灰色）に収まっており、比較的安定した状況を示しています。
– 異常値は観察されましたが、全体的な分布には偏りは見られません。
6. **人間が直感的に感じる洞察と影響**
– 電力に関連する社会基盤や教育の機会に関して、大きな変動がない安定した環境であると感じられます。
– 異常値の存在はリスク管理の重要性を知らせ、予測とのギャップを埋める必要性を示唆しています。
### ビジネスや社会への影響
– **ビジネスインパクト**
– 予測の安定性から、電力供給の信頼性を高めつつ、異常が発生した場合の影響を最小限に抑えるための計画が重要。
– 予測モデルを複数利用することで、確実性を向上させる戦略が考えられます。
– **社会的インパクト**
– 教育機会や社会基盤が電力と共に安定していることを示しており、長期的な計画を立てやすくします。
– ただし、予測と異常値の差を埋めるための柔軟な政策が必要です。
このような分析を基に、今後の戦略を策定することができるでしょう。
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:
### グラフの特徴と洞察
#### 1. トレンド
– **実績（青いプロット）**は一定の期間（2025年7月から9月）で緩やかな下降傾向が見られます。
– **予測線（紫、ピンク、緑の線）**は僅かながら異なる変化を示していますが、全体的には安定しているようです。
#### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値（黒の円）**が初期の期間に集中しています。グラフ全体で急激な変動は特に見られませんが、外れ値の位置と数は要チェックです。
#### 3. 各プロットや要素の意味
– **青い点**は実績値を示し、モデルの精度を評価する基準となります。
– **赤いバツ印**は予測データを表し、実績との比較から予測の精度を判断します。
– **緑の点**は前年のデータを示しており、年次比較をつくる際に参照できます。
– **カラーの線**（紫、ピンク、緑）は異なる回帰モデルに基づく予測であり、それぞれが異なる方法論を反映しています。
#### 4. 複数の時系列データの関係性
– **前年のデータ（緑の点）**は、今年の**予測データ（赤いバツ印）**と比較可能で、前年と今年の社会WEIスコアの変動を追うことができます。
– 予測線（紫、ピンク、緑）の振る舞いは多少の差異があるものの、同じ範囲内に収束しています。
#### 5. 相関関係や分布の特徴
– **相関関係**は視覚的に明確に把握しづらいですが、実績と予測の位置関係により、予測精度や外れ値の影響を判断できます。
#### 6. 人間が直感的に感じることと社会への影響
– 初期に集中する外れ値は、システムが予想外の事象に遭遇した可能性を示唆しています。
– 継続的な予測モデルの適用と前年比較により、社会WEIスコアの推移を通じて改善点を模索することが期待されます。
– ビジネス的には、外れ値を引き起こす要因を取り除く、または予測精度を高めることで、リスクを最小限に抑えるアプローチが考えられます。
このグラフが示すWEIスコアは、電力部門における共生・多様性・自由の保障をモニタリングし、改善に役立てる可能性があります。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフは時系列のヒートマップで、短期間のデータしか表示されていないため、全体的な長期トレンドを捉えるのが難しいです。
– 一部の期間（特に7月1日と7月3日以降）は比較的高い値が続いており、黄色の色が多く見られます。このことから、かなりの一定水準以上の活動が見受けられる日があると考えられます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月1日19時は他と比べて非常に低い値（暗紫色）を示しており、これは外れ値と考えられます。この時間における電力利用が他に比べて著しく少ない可能性があります。
3. **色の意味**
– スケールバーに示されるように、色はWEIスコアの強度を表しており、黄色に近いほどスコアが高く、紫に近いほどスコアが低いということを意味しています。
– 各タイムスロットで異なる強度を示す色の密度が見られます。
4. **複数の時系列データの関係**
– 日付や時間により色が異なるため、時間帯や日にちごとに電力使用の変動を評価できます。ただし、他の変数との明確な相関関係はグラフからは読み取りにくいです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 土曜日や日曜日は示されていないため、曜日による違いの検証はできません。
– 各時間帯・日付でみると、昼間より夜間にかけて色（スコア）の変動があるように見えます。
6. **直感的な洞察と影響**
– 直感的には、期間を通じてスコアが概ね安定して高い（黄色）状態であることから、電力の需要が一定期間で安定している可能性があります。
– 社会的には、特定の時間帯（夜間）が特に電力使用が高い、もしくは低くなるトレンドが見受けられるため、ピークシフトや電力需給調整のための対策が考えられるかもしれません。
– こうしたデータは、エネルギー政策や改善施策を立案する際の重要な指針となり得ます。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**:
– ヒートマップからは、周期性よりむしろ日ごとの変化が見られることが示唆されています。一週間の短期的なデータですが、特定の時間帯（特に8時から19時まで）の変化が確認できます。特に、黄色が示す高い値が午後や夕方に集中しているように見受けられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 19時のタイミングで、7月1日に非常に低い値（紫色）が一つ目立っています。これは外れ値として考えられ、何らかの異常事象やイベントがあった可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 色のグラデーション（紫から黄色）は、値の低さから高さを示しています。昼間の時間帯（16時、19時）には高い値が多く、電力消費のピークタイムを反映していると考えられます。
4. **複数の時系列データ間の関係性**:
– 時間帯ごとに色が変化し、全体的なパターンとして昼間の使用が高く、夜が低いことが分かります。この繰り返しのパターンが、日常生活や産業活動のルーチ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**:
– 全体として、昼間から夕方にかけて高い消費があり、これは一般的な生活パターンに基づく結果と考えられます。特に、16時と19時の消費が高いのが目立ちます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このデータはおそらく家庭や事業所での電力消費を示しており、特定の時間帯に消費がピークになることから、エネルギー管理や効率化のための改善点を検討する余地があることが分かります。
– また、外れ値（7月1日19時）は特別なイベントの指標となりうるため、その要因を分析することで、異常な消費パターンへの対処やエネルギー供給の最適化につな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:
以下のポイントについてこのヒートマップを分析します。
1. **トレンド**:
– ヒートマップの色合い（黄色から紫色への変化）から、特定の時間帯でスコアが変動していることが示されています。
– 日付が進むにつれて、昼間は緑や黄色系に変化し、夜間には紫色になっていることから周期性が見られる。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月1日の19時台は、他の日よりもスコアが低く、紫色が強調されている。この時間帯における異常なスコアを示唆。
– この外れ値は特定のイベントや環境の変化と関連している可能性がある。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色のグラデーションがスコアの高さを示している。黄色に近いほどスコアが高く、紫に近いほど低い。
– 時間帯ごとの変化も示されている。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 日ごとのトレンドが一貫しているように見える。昼間にスコアが高く、夜間に低い傾向がある。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 日中の活動が活発になるにつれてスコアが上昇する傾向がある。
6. **直感的な理解と影響**:
– 一般的な家庭や企業活動が積極的に行われる昼間にスコアが高くなることが予想される。エネルギー消費が活発であることを示唆している。
– 逆に夜間のスコアは低く、エネルギー消費が抑えられている可能性。
– エネルギー管理や需要予測において、このようなパターンを考慮することが効果的。
このヒートマップは、エネルギー使用に関連した時間帯ごとのパターンを可視化しており、その活用は需給バランスの改善や省エネ施策の立案に役立つでしょう。
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、電力カテゴリーの各WEI項目間の相関関係を示しています。以下に視覚的な特徴とそこから得られる洞察を示します。
1. トレンド:
– このヒートマップでは、具体的な上昇や下降等の時系列トレンドは示されていません。
2. 外れ値や急激な変動:
– 相関係数の中で特に顕著な値を持つのは「個人WEI（経済的余裕）」と「個人WEI（健康状態）」の1.00で、非常に強い正の相関を示しています。このような完全な相関は稀であるため注意が必要です。
3. 各プロットや要素:
– 色の濃淡は相関の強さを示しています。濃い赤は正の強い相関を、青は負の相関を表します。例えば、「総合WEI」と「個人WEI平均」は0.87で強い正の相関を持っています。
4. 複数の時系列データの関係性:
– ヒートマップは時系列データの関係性を示すよりも、ある瞬間におけるデータ間の関係性にフォーカスしています。したがって、時系列での変動というよりは、項目間の相関を重視しています。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 強い相関が見られるペアは、「社会WEI平均」と「社会WEI（公正性・公平さ）」の0.87などが挙げられます。
– 「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」は他の多くの項目と低い相関を持っています（−0.18などの負の相関が見られる）。
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:
– 直感として、個人の経済的余裕や健康状態が非常に密接に関連していることが分かります。これは、経済的余裕があれば健康管理がしやすいといった社会的背景を考慮することができます。
– 社会的な公正性や公平さが社会WEI平均に強く影響していることは、公共政策や企業のCSR（企業の社会的責任）活動において重視されるべきポイントです。
全体として、このヒートマップは電力分野における各要因がどのように相互に関連しているかを示し、政策立案や戦略の策定において非常に有用な情報を提供しています。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– 各カテゴリ（WEIタイプ）において、期間全体で一定のWEIスコアの分布が見られ、トレンドとしては横ばいです。大きな上昇や下降傾向は見受けられません。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかのカテゴリ（特に「個人WEI（心理的ストレス）」、「社会WEI（持続可能性と自治体）」、「社会WEI（共生、多様性、自由の尊重）」）では、外れ値が多く観察されます。これらは例えば、特定の期間で異常値が観測されたことを示唆しています。
3. **プロットや要素の意味**
– 各箱ひげ図は中心的なデータの中央値を示しつつ、四分位範囲（IQR）を示しています。内側の箱はデータの中央値の四分位範囲を示しており、ヒゲはその1.5倍の範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各カテゴリ間で顕著な関連性は観察されず、それぞれ別個の指標として扱われている印象です。ただし、「個人WEI（経済状態）」と「社会WEI（生産整備、教育機会）」は似たような分布を持っています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体的に中央値はおおむね0.6から0.8に集中しており、WEIスコアが高い状態を保っているようです。「個人WEI（心理的ストレス）」ではスコアがやや低めとなっています。
6. **直感的な洞察および社会・ビジネスへの影響**
– 人間がこのグラフを見るとき、特定のカテゴリが他と比較してどのようにパフォーマンスが異なるかに注目するでしょう。特に「個人WEI（心理的ストレス）」は課題があると感じ取られるかもしれません。ビジネスや政策立案者にとって、これらのデータは改善の機会や必要な支援施策のターゲットとして活用できる情報となります。また、外れ値が多い領域は特別な状態があるイベントや環境要因を調査する方向性になります。
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:
このグラフは、電力カテゴリーのWEI構成要素についての主成分分析（PCA）の結果を示しています。以下に視覚的特徴とそこから得られる洞察を挙げます。
1. **トレンド**:
– 特定の方向に明確なトレンドは見られません。データポイントは、全体として広がっているため、システム内の変動が示唆されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左下のデータポイントが他の点からやや離れており、潜在的な外れ値として考えられます。これは、何らかの異常や特殊なイベントを示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 各データポイントは、特定の電力関連の構成要素のパターンや特徴を示しています。
– 第1主成分と第2主成分によって説明される要素の広がりはデータのバラツキや構造を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 同じ期間における異なる構成要素の関係性を分析するのにはさらなる具体的な因果関係の分析が必要です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分と第2主成分の間に明確な相関は見られません。データが散布されていることから、独立した要因が影響している可能性があります。
6. **直感的な感じとビジネス・社会的影響の洞察**:
– 解析から、異なる電力構成要素がどのように変動するか、およびそれぞれの要素が電力供給の安定性に与える影響についての洞察が得られる可能性があります。
– ビジネスや社会的観点からは、変動が大きい場合や特定の外れ値がある場合には、それらの原因を特定し、対策を講じることが重要になります。電力の需要や供給のパターンを予測し、効率化を図るための基礎となる情報がこの分析から得られるでしょう。
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。
