📊 データ分析（GPT-4.1による）
## データ分析結果
### 時系列推移
総合WEIスコアの動きは、全体的に緩やかな上昇トレンドを示していると解釈できます。特に7月6日以降は急激な上昇が見られ、その後も高い水準を維持しています。この急上昇は、おそらく社会的または個人的な要因が強く作用した結果と考えられます。
### 異常値
列挙された異常値の日付に注目すると、特に7月1日と2日に見られる低スコアは、各項目ともに低調であることが起因と考えられます。その後急激なスコア改善が見られています。7月6日の高スコア（0.86以上）は特異で、急上昇範囲の中心となっており、社会的な要因が大きく影響を与えている可能性が高いです。
### 季節性・トレンド・残差
STL分解を通じて、主に次のことが示唆されます：
– **トレンド**: 緩やかで継続的な増加が確認されるが、特定のイベントが無ければ急激な変動は少ないと推測されます。
– **季節性**: 短期間のデータでは、顕著な季節的変化は見られませんが、規則的な変動パターンがある可能性は否定できません。
– **残差**: 突発的な変動は外的要因によるものであろうと考えられ、高スコアの異常点との関連を考慮する必要があります。
### 項目間の相関
相関ヒートマップが示すように、個人の心理的ストレスと経済的余裕は低い相関にある一方、社会基盤や教育機会と社会的公平性は強い相関があります。このことは、社会的支援の均衡性が教育機会の可用性と深く関わっていることを示唆しています。
### データ分布
箱ひげ図の分析から以下が分かります：
– 総合WEIや個々の項目で外れ値が存在し、特に7月6日の高い異常値が目立ちます。
– 個人経済的余裕や持続可能性は比較的高い中央値で安定しており、社会全体のこれら指標の鉄板となっています。
### 主要な構成要素 (PCA)
PCAの結果から、PC1が0.78の高寄与率を持っており、全体のバラツキを主に説明します。このPC1は、個人と社会のWEIが全般的に安定的であることを示唆し、社会全体の持続可能性と公平性が強く関わっている可能性があります。PC2の寄与率が低いため、その他の要素は次点の影響力と解釈できます。
### 結論
データの分析は、社会と個人の要因がWEIスコアに多面的に影響を与えることを示唆しています。特に、突然の高スコアは社会的なイベントや政策の突発的な影響と関連付けられる可能性があります。このことから、将来のWTIスコアの予測において、経済動向、政策変化、社会イベントの継続的なモニタリングが必要であることが示唆されます。
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:
以下はグラフから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– グラフの初期（7月1日から約1週間）は実績AIのWEIスコアが0.6から0.8の範囲でランダムに変動しています。予測データはこの範囲をカバーしています。
– 7月後半から8月にかけては予測データのみが示され、ランダムフォレスト回帰が上昇トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の実績データには一部のデータポイントが他よりも高く、異常値としてマークされています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績データは青色の点で示され、予測データは異なる回帰モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）で色分けされています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示しており、予測がこの範囲に収まる可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる予測モデルが同様のスコアを出していますが、ランダムフォレスト回帰は上昇を強く示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績スコアは期間中あまり大きく変動していませんが、モデルが予測する将来のスコアが異なるという点で予測モデル間には相違があります。
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**:
– 実データが安定しているにもかかわらず、未来の予測が上昇傾向にあるため、今後の変化に対して警戒が必要です。
– 予測の不確かさ範囲が広いことから、ビジネス戦略を立てる際は慎重なリスク管理が求められます。
このグラフを使用して、電力供給または消費に関する計画を立てる際には、多様な予測を考慮に入れ、変動に対する適切な準備が重要です。
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:
### グラフの分析
#### 1. トレンド
– **実績（青い点）**: グラフの左側では、WEIスコアが0.6から0.8の範囲内で横ばい状の動きが見られます。
– **予測（ピンクと紫の線）**: ランダムフォレスト回帰による予測が0.8付近でやや上昇し、次第に0.8で横ばいになります。線形回帰と決定木回帰も同様に横ばいですが、若干のバラつきが見られます。
#### 2. 外れ値や急激な変動
– 外れ値がいくつかの実績データの中に存在し、特に0.6付近に位置しています。これらは黒い丸で強調されています。
#### 3. 各プロットや要素
– **実績データ（青い点）**: 個々の実際のWEIスコアを示します。
– **予測データ（赤い×）**: 数値は特定されていませんが、将来的な予測位置を示すためのものです。
– **不確かさの範囲（灰色のエリア）**: 予測に対する不確実性の範囲を示します。
#### 4. 複数の時系列データの関係性
– 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）がすべて横ばいのトレンドを示しており、モデル間での予測の一致度が高いです。
#### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績データには0.6から0.8の範囲での密接な集まりがあります。予測モデルの出力が0.8付近で収束しており、この範囲での将来の安定性を示唆しています。
#### 6. 直感的な洞察とビジネス/社会への影響
– **直感的な感じ**: WEIスコアが一定の範囲で安定しており、今後も大きな変動が予測されないと感じます。
– **ビジネスへの影響**: 電力関連のビジネスにおいて、現状維持を前提にした運営計画が立てやすい状況です。外れ値の原因を追求し、予測精度の向上に努めることで、より信頼性の高い運営が可能になるでしょう。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績（青い点）のデータは、全体としてやや上昇傾向を示しています。
– 予測データは、三つのモデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）全てにおいて、一定の高水準で横ばいとなっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データの中にいくつかの外れ値があり、それらは輪郭で示されています。これらの値は予測範囲から外れており、注意が必要です。
– 各データポイントは比較的密集しているため、急激な変動は少ないようです。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを示し、決定木、線形回帰、ランダムフォレストの予測はそれぞれ異なる色で横線として描かれています。
– 不確かさ範囲は灰色で示されていますが、予測モデル自体は中央値付近にあります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データは一つの上昇トレンドを示しており、予測データはそれを反映して安定した高水準の予測をしています。これは、予測モデルが実績データの上昇トレンドを反映しにくい可能性があることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは予測データとある程度一致しているように見えますが、一部の外れ値の存在がモデルの精度に影響を与えている可能性があります。
6. **人間が感じる直感とビジネスや社会への影響**
– 実績がやや上昇していることから、電力に関連するスコアが改善している可能性があります。これはエネルギー効率の向上や再生可能エネルギーの増加を示しているかもしれません。
– 外れ値の原因が明らかになれば、さらに効率的な改善が期待されます。
– 予測モデルとのギャップをどう埋めるかが今後の課題となり、適切な対応策が求められます。
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:
このグラフについて視覚的特徴と洞察を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 初期の期間では、WEIスコアはほぼ一定に保たれており、横ばいトレンドが見られます。
– 期間の中盤から後半にかけて、ランダムフォレスト回帰の予測線（ピンク）が上昇していることが見受けられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最初の期間にいくつかの外れ値（黒丸）がありますが、その後は安定しています。
3. **各プロットや要素**:
– 実績は青い点で示されており、全体として緩やかな変動があります。
– 異常値は黒丸で囲まれて示されています。
– 予測の不確かさの範囲はグレーで示されています。範囲が初期の方にのみ表示されており予測の幅が狭いです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 決定木回帰（青緑の線）は一定の予測を示しているのに対し、ランダムフォレスト回帰（ピンクの線）は時間とともに徐々に上昇しており、将来的なWEIスコアの上昇を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績のスコアは主に0.7から0.8の範囲に分布しており、比較的狭い範囲での変動が観察されます。
6. **直感的な洞察とビジネス、社会への影響**:
– WEIスコアは個人の経済的余裕を示しており、全体として安定していることから、個人の経済状況はこの期間において大きな変動がなかったことが推測されます。
– ランダムフォレストの予測が上昇していることは、将来の経済的余裕の増加を示唆しており、個人消費の増加や電力需要の増加が期待されるかもしれません。
– 企業はこれをもとに、将来的な需要増加に備えた戦略を練ることが考えられます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績（青色の点）: 約0.7から0.8の範囲内で横ばい。
– 予測（紫色のライン）: ランダムフォレスト回帰は横ばい、線形回帰はやや上昇傾向。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値（黒で囲まれた青色の点）は期間の初期に出現し、他の日とは明らかに異なるスコアを示している。
– 急激な変動というよりは、一定のレンジ内でのブレに見える。
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、評価ごとの個人の健康スコアが分かる。
– ピンク色や紫色のラインは予測手法ごとの将来予測を示す。
– グレーのエリアは予測の不確かさを示す範囲。
4. **複数の時系列データの関係性**
– ランダムフォレストと線形回帰の予測が共に提供されているが、異なるトレンドを示すことが重要。
– 実績と予測の差異が最終的な評価や意思決定に影響を与える可能性がある。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の外れ値を除き、実績データは比較的一貫している。
– 各モデルの予測は、実績データの範囲内に収まるが、線形回帰の方が次第に外れ始める可能性。
6. **直感的に感じることとビジネスや社会への影響**
– 実績データが一貫していれば、個人の健康状態は安定していると判断できる。
– 外れ値は特定な要因による一時的な変動であり、その要因の特定が重要。
– 持続的な健康状態の維持が求められる中、予測の精度向上がビジネスや健康管理に直結する。
このグラフから、実績データの安定性が確認できる一方で、予測データの分析が重要です。ビジネスや社会への影響としては、予測モデリングの向上が予防策や資源配分の改善に貢献するでしょう。
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:
以下に、グラフの分析を示します。
1. **トレンド**:
– 最初の数日間でWEIスコアは上昇していますが、その後は横ばいに近い状態です。
– 時間が経つにつれて、スコアが一定の範囲に収束しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフには異常値としてマークされたデータポイントがいくつかあります。特に初期フェーズで多く見受けられ、WEIスコアがばらついています。
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、赤い「×」は予測値を表しています。
– グレーの背景は予測の不確かさ範囲を示し、予測には異なる回帰モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が使われています。
– 特にランダムフォレスト回帰（ピンク）の予測が多くの期間で一定であるのが特徴的です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データは初期にばらつきが大きく、その後比較的安定しています。
– 異なる予測モデルにより示される線もほぼ横ばいで、過去の実績に基づき堅実な予測をしていると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期のスコアのばらつきを除けば、全体的にWEIスコアは一定の範囲に収束している傾向があります。
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**:
– 初期のばらつきや異常値は、環境の変化や社会的ストレス要因が多かった可能性を示唆します。
– 比較的安定した予測は、今後の精神的健康が維持できることを示唆しています。これは、個人の健康管理や職場でのストレスマネジメントに役立ちます。
– ビジネスにおいては、従業員のストレス管理やパフォーマンス向上に向けた取り組みを強化する指針となるでしょう。
このグラフから、個人のストレスレベルが時間と共にどのように安定していくかを予測し、適切な対策を講じることができることがわかります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 実績データ（青色のプロット）は、初期に一定のばらつきがありますが、次第に収束しています。
– 時期を追うごとにデータが比較的一貫性を持ちつつあります。
– 予測ライン（緑、シアン、紫）は、安定して横ばいで、未来に向けての変動が少ないです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部のデータポイントは、他の値と比べて特異な位置にあり、外れ値として認識されています。
– 特に、ウエスメトリックス周辺の不安定性が確認できます。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– **青いプロット**: 実績データの観測値。
– **赤いバツ**: 予測値。
– **グレーの背景**: 予測の不確かさ範囲。
– 予測ラインの色（緑、シアン、紫）は、異なる予測モデルの出力を示しています。
4. **時系列データの関係性**:
– 実績データに対して、予測データが安定している点から、予測モデルが比較的順調に動作していることが読み取れます。
– ランダムフォレスト回帰（紫）は、他のモデルに比べ少し高いスコアを予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績のばらつきに対し、予測データは上下の変動が少なく、一貫した分布を持っています。
– 異常値には個別の特徴があることが示唆され、特定の状況下での挙動を示している可能性があります。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– 実績と予測のスコアの変動を通じて、個人の自由度と自治に関する電力供給の安定性を評価するための手がかりになります。
– 予測の一貫性と安定性は、将来的なリスク管理、計画立案にとって有意義な要素であり、特に自由度と自治に関連するポリシーや施策の策定において重要です。
このグラフから、人々は個人の選択と自主性が安定しているという感覚を持つかもしれませんが、稀少な外れ値に注視する必要があります。これらの異常は、さらなる調査と理解を要する可能性があります。
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:
このグラフは、電力に関する社会的公平性や公正さ（WEIスコア）を30日間追跡したものです。以下に主要な洞察を述べます。
1. **トレンド**:
– 初期段階ではWEIスコアが急上昇し、その後はやや横ばいになる傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部のデータ点が他と異なり、外れ値として特定されています。このような異常値は、特定の日における予測もしくは実績の誤差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**:
– 実績（青い点）は、実際のデータを示しており、黒い縁のあるデータ点は異常値です。
– 予測は3つの異なる回帰モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）で示されています。これらはWEIスコアの予測を異なる方法で行っています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを表しており、特に予測初期の不安定さを示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データは初期に比較的大きな変動がありますが、予測はより安定しています。特にランダムフォレスト回帰の予測は他の予測方法と異なり一貫して安定したスコアを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績が上昇するにつれて予測との相関が高まる傾向が見られます。
6. **人間が直感的に感じることと社会への影響**:
– 初期の不安定なデータを除けば、WEIスコアは安定しており、電力に関する社会的公正さが高まっていることを示唆しています。
– この安定性と高スコアは、持続可能な電力供給に対する社会の信頼を高める可能性があります。
– ビジネスにおいては、電力供給の公正さと環境への配慮が重要視される中で、企業の評判を高める要素となるでしょう。
これらの観点を踏まえると、社会的な公平性の向上が認識されていることは、今後の政策決定や事業戦略において重要な役割を果たすでしょう。
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
1. **トレンド**
– 実績AI（青色の点）は一定の範囲内で安定しており、特に大きな上昇や下降は見られません。
– 予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）はすべて高いスコアを示し、安定的かつ上昇傾向にあります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値として識別されたデータはありませんが、予測内での変動が少ないことが不確実性の低さを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績を示し、非常に狭い範囲でデータが分布していることを示します。
– 紫、シアン、ピンクの線は、それぞれ異なる予測モデルによる予測を示しています。
– 灰色のシェーディングは予測の不確かさ範囲を示し、予測の信頼性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**
– 実績と予測の数値が非常に近い位置にあるため、予測モデルが現実に近い精度で機能していると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 分布は非常に狭い範囲に集中しており、安定した持続可能性と自治性を示唆しています。
6. **人間が直感的に感じるインサイトと影響**
– データが高い安定性を持っていることから、信頼性の高い電力供給を示唆しており、これはビジネスにとって重要な安心材料となります。
– 持続可能性と自治性が高いスコアを維持しているため、将来的な環境規制やエネルギー自給の強化に寄与する可能性があります。このようなポジティブな見通しは、持続可能なビジネスモデルや政策づくりに役立ちます。
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:
1. **トレンド**:
– 実績データ（青のプロット）は比較的安定しており、0.8から0.9の範囲で推移しています。
– 予測データには、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰による3つの予測があり、特にランダムフォレスト回帰（ピンク色）は1に安定していることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかの外れ値（黒い丸）が示されており、その中でも初期の方において0.6付近で特に顕著なものがあります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青のプロットは実績値を示し、全体的に高いスコアを維持しています。
– 予測の不確かさ範囲（灰色）は実績値の変動範囲を示しており、実際の変動範囲が予測範囲に含まれていることから予測モデルの信頼性を示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値と各予測値の間で、ランダムフォレスト回帰が他の予測モデルよりも実績値に近いように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは高いWEIスコアを示す地点で密集しており、安定していることを示しています。
6. **人間の直感およびビジネスや社会への影響の洞察**:
– 人間はこのグラフから、全体的に安定して高い社会電力基盤が維持されることへの安心感を感じるでしょう。
– 予測データが一貫して高いスコアを示しているため、将来的な方針や運営計画に自信を持つ可能性があります。
– 外れ値への着目により、予期しないイベントや異常の管理が必要であることを示唆しています。
このように、電力カテゴリーにおける社会基盤の維持が高い水準であることが、持続可能性や投資に対する安心感を与えることでしょう。
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:
このグラフは、電力カテゴリにおける社会WEI（共生・多様性・自由の保障）スコアの30日間にわたる推移を示しています。
1. **トレンド**:
– 実績AI（青い点）のスコアは、全体的に0.6から0.8の間でばらついており、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**:
– 外れ値は黒色の輪郭で示されています。最初の数日間において、いくつかの点がエラー範囲外に存在しています。
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います。
– 赤い「×」は予測データを示しています。
– 紫色の線は複数の予測モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）に基づくスコアの推移を示しています。各モデルによる予測スコアが異なることがわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データ（青い点）と予測モデルのスコアとのずれがありますが、大きな変動は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと各予測モデル間にあまり強い相関はないように見えます。
– 点の密集度は一定の範囲に集中し、1以上には達していません。
6. **直感的な感想・社会やビジネスへの影響**:
– スコアのばらつきと予測とのずれから、電力分野での社会的共生や多様性において予測が安定していないことを示唆しています。
– 組織や政策決定者にとって、これらの予測をもとに実績の改善を目指す戦略を考慮する必要があります。
– また、外れ値の原因を特定し、予測の精度を向上させるための調整が求められます。
このデータの分析を通じて、より良い社会的パフォーマンスを達成するための具体的な施策を導き出すことが可能です。
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:
以下の点に注目して分析します：
1. **トレンド**:
– グラフは日付ごとに時間帯（7時から23時）のスコアを示しています。
– 色の変化から、7時から16時の間でスコアが高く（緑から黄色）、夜間23時付近ではスコアが低い（紫）ことがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 大きな変動は見られませんが、2025年7月6日の16時と23時は高いスコアが観測されており、この日は特異なイベントがあった可能性があります。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 色の濃淡はスコアの高さを示しており、黄色に近いほどスコアが高いです。
– ヒートマップの色分布が全体の傾向を視覚的に伝えています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 同じ日における時間別のスコアの変動が見えるため、日内のピークやオフピークを把握するのに役立ちます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 高いスコアは8時から16時前後の時間帯で頻繁に観測され、エネルギー消費のピークがこの時間帯に集中している可能性があります。
6. **直感的に感じることおよびビジネスや社会への影響**:
– 日中のスコアが高いことは、業務時間や商業活動が活発な時間帯に一致しており、ビジネスの電力需要が高いことを示唆しています。
– 夜間に向かってスコアが低下することから、オフピーク時間を利用した電力供給の効率化やコスト削減の機会があるかもしれません。
このグラフから、エネルギー政策の策定や需要予測、電力の効率的な利用に役立つ洞察が得られるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 時系列にわたって、各時間帯の色は全体的に徐々に変化しており、特に7月6日と7月9日に急激な変化が見られる。
– 8時と16時の時間帯で徐々に色が明るくなり、スコアが上がっているように見える。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月6日と7月9日に黄色のセルが突出しており、この時間帯におけるスコアの急激な増加が示される。
– 19時でのスコアも一部の領域で急に高くなっている。
3. **各プロットや要素**
– 色はスコアの高さを示しており、緑から黄色への変化は特定の時間帯のピークの使用か高スコアを表している。
– ヒートマップの濃い紫から薄い黄色にかけて変化するグラデーションは、値の範囲を示している。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 8時と16時のデータは似たパターンを示しており、ピークの時間帯が一致している。
– 時間帯によって明らかな相関があることが示されるが、19時は他の時間帯と異なるパターンを持つ。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 同じ時間帯での日ごとの相関が見られ、特に特定の日付に一貫して高スコアが見られる。
– 分布に偏りがあり、特定の日にのみ大きな変化があることがわかる。
6. **人間が直感的に感じること、および社会影響の洞察**
– 規則的なパターンから節電や電力需要のシフトを示唆している可能性がある。
– ビジネスにおいては、特定の時間帯に高負荷がかかる可能性を示しており、効果的な電力管理戦略の重要性を示唆する。
– 社会的影響として、特定の日に集中する電力使用が気候や社会イベントに関連しているかもしれない。
このヒートマップは、特定の時間帯で電力の需要が変動する様子を視覚的に理解するのに役立ち、効果的なエネルギー管理や予測のための重要なインサイトを提供する。
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:
グラフを分析し、直感的な洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 各時間帯（8時、15時、19時）において、全体的にスコアが変動しています。
– 8時と16時には、初旬（7月1日～5日）は低めのスコアですが、後半（7月6日以降）に向かってスコアが上昇する傾向があります。
– 特に15時では、7月6日以降にスコアが大きく上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 8時と16時において、7月6日を境にスコアが急上昇しています。
– 19時に関しては、初旬では低いスコアを示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 色の違いはスコアの違いを示しており、より明るい色（イエロー）は高いスコア、より暗い色（パープル）は低いスコアを示しています。
– スコアの違いが時間帯で顕著です。
4. **データの関係性**:
– 時間帯によってスコアの変動パターンが異なります。
– 8時と16時のスコアは似たような変動を示しており、日中の社会活動の影響が強いかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 日中はスコアが高く、夜間は低くなるトレンドがあります。
– 特に16時には、7月6日以降、スコアが非常に高く維持されています。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– ヒートマップは、日中活動が活発な場合に電力の社会的スコアが上昇することを示唆しています。エネルギー消費パターンの最適化に役立つかもしれません。
– スコアの急上昇は、特定の社会的要因（例えば、イベントや天候）によって引き起こされた可能性があります。
– 時間帯に基づくスコアの違いは、電力消費の最適化やピーク時の管理において重要です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– このヒートマップは相関関係を示すものであり、時系列のトレンドを示すものではありません。ただし、一定期間のデータがもとになっているため、電力カテゴリにおける様々な指標の相関性がわかります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 相関が著しく低い (青色) または高い (赤色) 項目が外れ値として認識できます。例えば、「個人WEI（健康状態）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」の間の相関が特に低いです。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃淡：赤色に近いほど正の相関が強く、青色に近いほど負の相関があります。
– 相関係数：1.0に近いほど強い正の相関、-1.0に近いほど強い負の相関を示します。0に近い場合、相関が弱いことを意味します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる指標間で強い相関関係が観察される組み合わせがあります。「総合WEI」と「個人WEI平均」などは特に高い相関を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「社会WEI（公平性・公正さ）」と他の指標との相関が概ね高いことが観察され、社会的公平性や公正さが広く関連している可能性があります。
6. **直感的に感じることやビジネス・社会への影響**
– 個人の健康状態や心理的ストレスが社会的な要素と強く結びついていないことは、電力消費が個人の生活状態と必ずしも直接的にリンクしていない可能性を示唆します。
– 一方で、社会的な公平性が電力消費の多くの側面と高い相関を示していることから、エネルギー政策において社会的公正さを考慮することが重要であることが示される可能性があります。
このヒートマップからは、電力に関連する様々なWEI項目が社会的な要素とどのように関連しているのかについての理解が深まります。これらの理解は、特に社会政策やエネルギー分野における意思決定において重要です。
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:
この箱ひげ図を分析すると、以下のような洞察が得られます。
1. **トレンド**
– WEIスコアの範囲は全体的に高く、0.6から0.9の間に集中しています。特定のトレンド（上昇、下降）は見られませんが、各カテゴリでの分布が異なる点が特徴的です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 個人WEI（心理的ストレス）と社会WEI（共生）のカテゴリに外れ値が見られます。このような外れ値は、特定の条件下での稀な出来事や異常値を示す可能性があります。
3. **各プロットの意味**
– 各ボックスは中央値、四分位範囲（IQR）、および外部のヒゲ（最大・最小値）を示しています。ボックスの高さが大きいほど、スコアの分散が大きいことを示しています。
– 色の違いは区分を強調している可能性がありますが、直接の意味は不明です。
4. **複数のデータの関係性**
– 各WEIタイプの分布により、個人と社会、総合のスコアがどのように異なるかを視覚化しています。特に、個人と社会のサブカテゴリでのスコアのばらつきが見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体的にスコアが高く、ばらつきが少ない傾向に見えます。密集した四分位範囲は、一貫した結果を示しており、スコアの安定性があると考えられます。
6. **直感的洞察とビジネス・社会への影響**
– このグラフから、人々はスコアが比較的一定範囲に収まっているという安定感を感じるかもしれません。外れ値については、特定の条件で顕在化する問題を示唆しているかもしれず、改善や調整の余地として捉えられるでしょう。
– WEIスコアが高いことは、電力カテゴリーにおいて、持続可能性や効率性、社会的認識が比較的良好であることを示している可能性があります。この安定性は、電力会社や政策決定者にとって正しい方向を示す指標として機能しうるでしょう。
全体として、このグラフはカテゴリごとに異なる分布の特徴を持ちながらも、全体として高いWEIスコアを維持していることを示しています。
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、電力カテゴリのデータを主成分分析（PCA）を用いて二次元に可視化したものです。以下は、グラフの分析とそこから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– このグラフでは、明確な時系列トレンドは示されていません。代わりに、30日間のデータを主成分に基づいて分類しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– データポイントが広範に分布しているため、特定の外れ値は明示されていません。ただし、他のポイントから大きく離れた場所に位置するいくつかの点に注意が必要です。
3. **各プロットや要素**:
– 各データポイントは、2つの主成分における位置を示しています。第1主成分は78%の分散を占め、第2主成分は7%しか占めていません。したがって、第1主成分がデータの特徴を捉えるのに最も重要です。
4. **複数の時系列データ間の関係性**:
– 時系列データとしての関連は示されていません。このグラフは、各データポイントがどのように主成分空間で分布しているかを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 主成分空間における分布を見ても、はっきりとした相関関係は見受けられません。ただし、第1主成分が大部分の分散を説明しており、その方向においてデータが密集しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– このPCA分析は、電力データの変動要因を特定し、データを理解しやすくさせるのに役立ちます。これにより、重要な変動要因を特定し、エネルギー消費の最適化や異常検出に活用できます。また、ビジネスにおいては、この情報をもとに効率的な資源管理を行う戦略が必要とされるでしょう。
このグラフは、複雑なデータセットをシンプルにし、重要な特徴を抽出することを目的としています。これにより、効率的な意思決定をサポートできます。
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。
