📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 分析結果
#### 時系列推移
全体のWEIスコアを日々追うと、期間の初期で約0.625で始まり、時間とともに上昇傾向を示し、0.87付近まで上昇しました。6月末から7月初め（具体的には7月6日頃）に顕著な急上昇が見られます。以降は高い水準で安定しています。
#### 異常値
異常値がいくつか検出されており、その多くは初めの数日間に集中しています（特に7月1日から7月3日の間）。これらの値（例: 0.62や0.70）は、傾向外の低いスコアとして現れています。この時期の異常な低いスコアは、おそらく個人平均WEIおよび社会平均WEIの不安定さに起因している可能性があります。社会情勢や経済的変動、心理的ストレスの高まりなどが影響したと考えられます。
#### 季節性・トレンド・残差
STL分解により、社会WEIは特に強いトレンド成分を示しており、7月上旬に大きな上昇を記録しています。季節性はそれほど顕著ではなく、主に長期的なトレンドが支配的です。残差は一定の範囲内に収まっており、予測不能な揺れには注意が必要です。
#### 項目間の相関
全般に、個人経済状態と社会基盤は比較的強く相関していることが分かります。また、心理的ストレスと自由度の間には、負の関連性がある可能性が示されています。特に社会WEIに関する項目の多くが、社会的持続可能性と高い相関を示しており、持続可能な活動が他の評価項目に与える影響を示唆しています。
#### データ分布
箱ひげ図により、各WEIスコアの分布を見ると、中央に集中しているものの、一部の項目で外れ値が確認されました。特に心理的ストレスと自由度では異常値や広範な分布が見られます。これらは個々の状況や精神的健康状態と関連がある可能性が高いです。
#### 主要な構成要素（PCA）
PCA分析からの主要構成要素は、PC1が76%の寄与率を持ち、個人健康および社会的持続可能性が主な変動要因であることを示唆しています。PC2は比較的低寄与率で、主に個人の自由度と関連しています。これにより、個人の健康と社会の持続可能性が、全体の幸福感やウェルビーイングに大きな影響を与えていることが示されました。
### 結論
**WEIスコアの上昇傾向は、早期には一時的な揺らぎがあったものの、全体として高まる傾向が観察されました。個人の心身の健全さや社会の持続可能性が、特にこの上昇を支える要因として重要であることが分析から明らかになりました。この期間のスコア変動の背景には、個人の経済的安定性や心理状態が大きく影響しており、様々な社会情勢や個人のストレス管理が鍵を握っています。この結果を踏まえ、持続可能な環境作りや心身の健康に対する対策が、さらなるスコアの安定に寄与する可能性があります。**
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 初期の数日間では、WEIスコアは0.6から0.8付近へと上昇し、その後は緩やかな横ばい状態にあります。
– 縦軸の0.8付近での密集が見られるため、一定の安定性が伺える時期があると考えられます。
– 予測データでは、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の全てで一定の値を示しており、長期的な安定性が予想されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 数点のプロット（異常値として囲まれている部分）は、他と比較して低いWEIスコアを示しており、予測された範囲を外れています。これらの異常値は、短期的な不安定要因の可能性があります。
3. **プロットや要素が示す意味**
– 青色の実績データは実際のWEIスコアを表しています。
– 予測データは、モデルに基づく将来的なスコアの推定です。
– 灰色の範囲は、予測の不確かさを表しており、すべての予測モデルがこの範囲内にあります。ただし、異常値はこの範囲を外れています。
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比較において、実績データの変動に対する予測の精度が一定の安定性を保っています。
– 各予測モデルの結果は非常に類似しており、異なる手法でも同様の将来予測が得られていることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データのプロット密度が０.8付近で高いため、ここでの安定した稼働があると考えられます。
– 異常値と見られるものは、短期的な特異な現象によるものであり、それにより一時的にスコアが低下している可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– WEIスコアの安定性は、電力供給の信頼性を示唆します。異常値は、突発的な需要増加や供給側の問題を示す可能性がありますが、それが長期的に影響を及ぼさないことが予測によって示されています。
– ビジネス面では、電力関連の運用改善や計画立案に役立ち、不安定な時期のリスク管理能力を強化することが可能です。社会的には、安定した電力供給が安心感を与えると考えられます。
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:
## グラフの分析
### 1. トレンド
– **実績 (実績AI)**: 初期にわずかな上昇傾向を示していますが、その後はほぼ一定の範囲で横ばいしています。
– **予測 (ランダムフォレスト回帰)**: グラフの後半にかけて緩やかに上昇し、その後横ばいしています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 外れ値として強調されたデータポイントが見られます。最初の方にいくつかのデータポイントが不規則に低い値を示しています。これらは通常の範囲外の活動を示唆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**: 実際の測定値を示しています。全体的に密集しており、異常値を除いて一定のパターンを形成しています。
– **赤い×印**: 予測された値を示しています。これらは実績のデータから推定されています。
– **円囲みの黒線**: 外れ値を示しています。
– **カラフルな線**: 各予測アルゴリズムによる予測を示しており、それぞれ異なる方法で将来のWEIスコアを予測しています。
### 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は、予測期間には全体的に一致しています。異なる予測方法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）による結果は出発点が同じでも微妙に異なります。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績データと予測データは、期間中にある程度の相関を保っていますが、予測は全体的に安定したスコアを導出しています。
### 6. 直感的な洞察と影響
– 人々は、実績データが安定した範囲にあり、それが将来も維持されると予測されることで、信頼感を持つかもしれません。ビジネスや社会面では、これは安定した電力供給の指標と見なされ、計画立案やリスク管理に役立つでしょう。
このような時系列分析は、電力需要の予測や効率的な資源の割り当てに重要であり、一般に供給システムの信頼性を高める手助けをします。
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:
グラフの分析結果は以下の通りです。
1. トレンド:
– 過去30日間の実績データ（青色プロット）は、全体的に0.8付近で推移していますが、わずかに減少傾向があります。
– 予測は、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰のいずれも、ほぼ横ばいで安定しています。
2. 外れ値や急激な変動:
– 複数のプロットに黒い枠がついており、これが異常値として認識されています。しかし、これらの数は多くなく、全体に対する影響も少ないと考えられます。
3. 各プロットや要素:
– 青色のプロットは実績データを示し、日々のWEIスコアの変動を表しています。
– 灰色の領域は、予測の不確かさ範囲を示し、実際のデータがこの範囲内に収まるかどうかが重要です。
– ピンク色の線は、ランダムフォレスト回帰の予測結果を示し、安定しています。
4. 複数の時系列データの関係性:
– 実績データと予測データは、一部重なる部分もありますが、予測データは実績よりも安定して高めに推移しています。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 実績データと予測値には、相関が高いが、実績データの方がわずかに変動が激しいです。
6. 直感的な洞察とビジネスや社会への影響:
– WEIスコアが安定していることは、電力カテゴリでの社会的安定性を示唆します。
– 不確実性が低く予測が安定していることは、計画や政策の策定に安心感を与えるでしょう。
– 外れ値の存在は、特異な事象が稀に発生することを示唆していますが、これが本質的な問題か一時的なものかをさらに調査する必要があります。
このグラフから、人間は全体として安定した状況が保たれ、一方でわずかながら管理や注意を要する点があると直感的に感じるでしょう。
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:
以下はこのグラフの分析および洞察です。
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）は概ね横ばいで推移しています。目立った上昇や下降傾向は見受けられません。
– 予測（ピンクの線）は、急激な変動はないものの、期間の後半にかけて数値が一定または微細な変化を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値としてマークされているデータポイントがいくつかありますが、全体的には安定している印象です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績値を示し、観測されたデータがどのように推移しているかを表しています。
– ピンクの線は予測を示し、将来的なWEIがどのように動くかを示唆しています。
– 黒い丸で囲まれた点が外れ値として認識されています。また、灰色のエリアは予測の不確かさを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測が重なり合う部分もありますが、基本的には予測が現状のデータトレンドを素直に反映していると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの分布は狭く、WEIスコアの0.7から0.9の範囲に集中しています。
– 外れ値としてマークされた部分が存在するものの、大半が中心に集中しているため、実績データは非常に安定していると言えます。
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**:
– 安定したWEIスコアは、電力カテゴリにおいて経済的余裕がある程度確保されていることを示唆します。
– 外れ値が少ないことは、予測モデルが比較的一貫しており、信頼性が高い可能性を示唆します。
– 実績データが予測内に収まっており、大きな経済的リスクは考えにくい印象を人々に与えるかもしれません。
全体として、電力カテゴリの個人WEIはこの期間において安定していると見られ、予測に対する信頼感もそれなりに高い状況と考えられます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は、全体として0.6から0.8の間で横ばい傾向を示しています。
– 予測モデルのトレンドについて：
– 線形回帰（ピンクの線）は緩やかに上昇しています。
– 決定木回帰（水色の線）は横ばい。
– ランダムフォレスト回帰（紫の線）は緩やかに上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値（黒い輪で囲まれた点）が少なくとも期間の初期に観察されます。
– 実績データに大きな変動は見られません。
3. **各プロットの意味**:
– 青色の点は実際のWEIスコアを示します。
– 予測（赤い「×」）と異なる予測モデルの線を比較することで、各手法の予測の正確性を評価できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 線形・ランダムフォレスト回帰は上昇傾向を示しており、実際のデータが将来的に向上する可能性があることを示唆しています。一方、決定木回帰は保守的な予測を行っています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは比較的狭い範囲に集中しており、予測モデルの不確かさ範囲内に収まっています。
6. **直感的な洞察と社会的影響**:
– 直感的に、人々は全体として安定した電力健康状態を認識でき、将来的にはやや改善が期待できることを示しています。
– ビジネスへの影響として、電力供給の安定性や効率化に役立つ可能性があり、さらに予測モデルを活用することで、より持続可能な運営が可能になるでしょう。
このグラフは、電力の健康指標の安定性と将来のわずかな改善を示唆しており、予測を基に戦略的な計画を立てる上で有用です。
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:
1. **トレンド**:
– グラフの初期（7月1日から7月15日）では、実際のWEIスコアは少しずつ上昇しています。
– 予測データ（特に8月以降）は、横ばいで安定しています。予測では大きな変動は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の実績データに外れ値がいくつか存在しています。これは、特定の日のストレスレベルが通常と異なる可能性を示唆しています。
– 7月15日以降、実績データが提供されず、その後の予測に急激な変動はありません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色のプロットは、実際のデータです。
– 黒い円で囲まれたデータは外れ値を示しています。
– 予測値には三種類の線が用いられており、それぞれ異なる予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）を示しています。
– 背景の灰色領域は、予測の不確かさの範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 三種類の予測モデルは、8月以降ほぼ一致しており、同様の予測傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの初期部分には、ストレススコアがばらついていますが、徐々に集中していく様子が見えます。
– 予測には強い一貫性があり、横ばい状態で推移することを示唆しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 初期の変動や外れ値から、人々のストレスレベルが一定の範囲内で変動しやすい時期があったことがうかがえます。
– 安定した予測は、将来的にストレス管理がしやすくなることを示唆しており、ビジネスや労働環境の改善に寄与する可能性があります。
– 人々には一定のストレス範囲が存在し、それを超えると外れ値として表れる可能性があるため、特定の要因やイベントが強いストレスを引き起こしているかもしれません。
全体として、最初の変動の後、予測においてはストレスが一定の範囲で安定することが期待され、将来の計画やストレス管理に役立つ重要なデータとなります。
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:
### トレンド
– **初期のトレンド:** 2025年7月1日から7月15日まで、実績（青の点）は比較的安定した水平の範囲に分布している。
– **その後のトレンド:** 7月15日以降、複数の予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は上昇しているか、もしくは安定している。
### 外れ値や急激な変動
– 実績データの中には、いくつかの外れ値（黒の丸）が見られるが、全体としては大きな急変はない。
### 各プロットや要素の意味
– **実績（青の点）:** 個人WEIの実際の測定値。
– **予測（赤の「×」）:** 予測されたWEIスコアを示すが、図には表示されていない。
– **異常値（黒の丸）:** 実績値から外れたデータポイントを示す。
– **予測モデルの線:** 各アルゴリズム（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測を示す。
### 複数の時系列データの関係性
– 実績値と各予測モデルの出力は、実績の範囲内で整合性があり、特にランダムフォレストの予測が高めに安定しているように見える。
### 相関関係や分布の特徴
– 実績データは、特に大きな変動や周期性がなく、予測範囲内に収まっている傾向がある。
### 直感的洞察とビジネス・社会への影響
– **安定性の重要性:** 個人WEIスコアが安定していることは、自由度と自治が一貫して行われていることの指標となる。
– **予測の信頼性:** 予測モデルが実績に対して安定した予測をしているため、今後の計画立案や意思決定に役立つ。
– **社会的意義:** 安定した個人WEIが維持されることは、組織や社会全体の健康、自由度の持続的配慮に寄与する。
このグラフは、個人の自由度と自治の評価がどのように推移しているかを示し、将来的な改善や戦略策定に重要な情報を提供する。
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:
1. **トレンド**:
– WEIスコアは初めは低い値から徐々に上昇し、途中から安定した水準に達しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の何点かのデータは周囲のプロットとは異なる、外れ値を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績を示しており、平均的に高いWEIスコアを維持しています。
– グレーのエリアは不確かさの範囲を示しており、スコアのばらつきを表しています。
– 紫色の線は予測モデル（ランダムフォレスト回帰）の結果を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績は時間と共に改善しているように見え、予測はこれを反映した形で横ばいを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは時間と共に強い正の相関を示していますが、ある点から予測データと実績データの乖離があります。
6. **人間の直感と社会的影響**:
– 初期段階では不安定さが見られたものの、徐々に安定したWEIスコアが達成されていることから、電力業界での公平性が向上していると読み取れます。
– この安定性によって、事業者や消費者にとっての信頼性が改善される可能性があります。
– 予測が実績と一致していれば、今後この安定性が維持されることが期待されますが、予測・実績間での隔たりに対する注意が必要です。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績のデータ（青い点）は比較的横ばいで、0.8付近で安定しています。
– 予測データ（直線回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は全体を通じて上昇または横ばい傾向を示しており、特定の期間での大きな変動は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値としてマークされた点がいくつか見られますが、大きな外れ値は見受けられません。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績を示し、予測の不確かさ範囲（灰色の帯）は実際のデータと予測データの変動範囲を示しています。
– 予測の異なるモデル（直線回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が色分けされ、将来のスコアの推移を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測データのモデル間で、ランダムフォレスト回帰と決定木回帰がほぼ同じレベルで推移しており、これらは実績データと比較的近い推測をしていると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データのスコアは0.8付近で集中的に分布しており、その範囲内で安定しています。予測モデルもこれに類似したスコアを示唆しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 社会WEI（持続可能性と自治性）のスコアが高く、かつ安定しており、電力分野における持続可能性に対する取り組みが順調であることを示唆しています。
– これは電力業界の持続可能性の高まりに対するポジティブな指標となり得ます。ビジネスや政策決定においては、この安定性を活用してさらなる持続可能な技術や政策の採用を促進する材料となりそうです。
全体として、持続可能性に関する安定したスコアは、社会及び産業の持続可能性に対する取り組みが成功を収めていることを示しています。異なる予測モデルが安定した展望を提供していることからも、この傾向は今後も続く可能性が高いと考えられます。
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**
– 実績の散布図は全体的に横ばい傾向にあり、0.8から1.0の範囲で安定しています。
– 予測（線形回帰、ランダムフォレスト回帰）は0.9以上の高い値で安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期に一つ異常値とみなされたデータポイントがあり、0.6付近に位置しています。
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、全体として安定したパフォーマンスを示しています。
– ピンクと紫の線はそれぞれ異なる予測モデルによる予想値を示していますが、両者とも似たトレンドで、予測期間での高パフォーマンスを予想しています。
– 灰色の帯は予測の不確かさを示し、予測値の範囲を可視化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値と予測値の間に若干のギャップがありますが、予測値は高い安定性を示しています。
– 異常値を除いて、実績データは予測範囲内に収まっており、モデルの精度が高いことを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測の間に強い相関があることが分かります。
– 分布としては、安定した高いパフォーマンスを示しています。
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**
– このグラフからは、電力カテゴリ内の社会基盤と教育機会が安定的に高いパフォーマンスを維持していることを直感的に感じ取ることができます。
– 予測も高パフォーマンスを期待しており、電力インフラ整備や教育における基盤が強固であることを示しています。
– ビジネスや社会において、この安定性は投資の安全性や持続可能な発展の見通しに貢献しています。特に、教育機会の安定的な提供が将来的な成長に寄与する可能性があります。
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）は全体的に安定していますが、若干の変動が見られます。予測データ（紫のライン）は一貫してやや上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値として黒い円で囲まれた点がいくつか存在し、7月初旬に集中しています。この時期に何らかの変動があったことが示唆されます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績AIのデータを示し、赤い×は予測AIのデータを示しています。
– 予測の不確かさ範囲（灰色）は予測の信頼性を示しており、この範囲内で大きな変化は見られません。
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で、予測がやや上方に位置しています。予測の信頼性は概ね高いことが示唆されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間が進むにつれ予測は安定しており、横ばいの時期から緩やかな上昇に移行しています。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– WEIスコアが全体的に安定しているため、社会の共生や多様性の保障に関する指標は現状維持されていると考えられます。
– 一時的な異常値が示唆するように、その期間における社会的または電力供給に関連する特別な出来事があった可能性も考えられます。
– ビジネスにおいては、電力関連の政策や運用が効果を上げている可能性があり、この安定感が継続されると考えられます。
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:
この総合WEIスコアの時系列ヒートマップを分析すると、以下の洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 日付が進むにつれて、全体的に色が濃い青や紫から緑や黄色に変化していることから、スコアが上昇トレンドにあるようです。
– 特定の時間帯にスコアの変動が目立ちます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に7月6日から7日にかけて、16時と19時のスコアが急上昇し、色が黄色に変わっています。これが突発的なイベントや外部要因による変動である可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色が青から緑、黄色に変わることは、WEIスコアが徐々に上昇していることを意味しており、性能や利用率の改善を示唆していると考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯別にスコアの変動が異なりますが、特に一貫して19時付近でスコアが低いことから、ピーク時の混雑や負荷が集中していることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 16時台にスコアが高く、19時台に低いことが見て取れます。これは日中の消費パターンや利用量の変動を示しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 消費電力のピークがあることから、需要管理や供給の改善が求められている可能性があります。
– 消費パターンの把握により、ピーク時の負荷を分散する戦略や、効率的なエネルギー利用の推進策が必要です。
– 快適さ向上とコスト削減のため、特に19時台の負荷を分散させる必要があるかもしれません。
このヒートマップは、電力管理や効率化のための戦略を考案する際に役立つ重要な視覚的情報を提供しています。
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:
以下に、提供されたヒートマップの分析をまとめます。
1. **トレンド:**
– 時間帯によって色の変化があるため、一定の周期性が見られます。
– 全体として徐々に明るい色（高スコア）に向かって変化しており、電力使用の効率化が進んでいる様子がうかがえます。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 特に朝（8時-19時）の時間は色が明るく、夕方（16時-19時）にかけて特有の急激な変動が見られます。
– 7月1日、7月9日、7月10日には特に高い値（黄色）が観察され、普段と異なるイベントがあった可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 色の濃淡はWEI平均スコアの強度を示しており、黄色に近づくほど高効率を意味します。逆に、紫に近いほど効率が低いことを示します。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 同日に異なる時間帯で異なるスコアが見られ、時間帯による電力使用パターンが浮き彫りになります。
– 特定の日には一貫したパターンが見られますが、一部の日付には異常な変動があるため、これらは深掘りする価値があります。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 夕方にかけてスコアが上昇する傾向があり、高効率な時期と低効率な時期の対照が明確です。
– スコアが高い黄色や緑の時間帯に注目することで、効率的な電力使用方法を考えるきっかけになるかもしれません。
6. **直感的な感覚とビジネス/社会への影響:**
– このデータから、時間帯による電力使用の最適化が重要であることが直感的に理解されます。
– 電力の使用効率が時間とともに向上していることが見られるため、電力コストの削減や持続可能性の促進に貢献する可能性があります。
– 特に異例な高スコアの日には何らかのイベントや特別な施策があったかもしれず、これを基にさらに効率化を進めるヒントとなるでしょう。
これにより、電力の最適管理や持続可能なエネルギー使用の促進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:
1. **トレンド**:
– 時間帯ごとに異なるパターンが見られる。
– 8時と16時の時間帯では、時間が経つにつれて左側から右側に向かうに従い、色が暗めから明るめに変化しており、値が上昇していることがわかる。
– 19時の時間帯には色が一貫して紫色に近く、あまり大きな変動は見られない。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 全体的に色の変化が一定であるが、特定の日付や時間帯で急激な色の変化が見られたり、極端な色がある場合、それが外れ値と考えられる。
– 例えば16時の時間帯で、7月1日は特に暗く、他の日よりも低いスコアを示している。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の変化はスコアの変動を示しており、紫から黄緑にかけての色の変化は、そのスコアが低いから高いへと移行していることを表す。
– ヒートマップの濃い色は低いスコア、明るい色は高いスコアを示している。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 8時と16時の間では、スコアが上昇しているパターンを示しているため、同じ要因が影響している可能性がある。
– 19時には変化が少なく、他の時間帯との関係性は弱い。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 8時と16時の時間帯の間には正の相関が見られる可能性が高い。
– 各時間帯のピーク時が異なるため、電力需要やその他の要因が異なる時間で異なる影響を及ぼしていることを示唆している。
6. **人間が直感的に感じることやビジネス・社会への影響**:
– 社会やビジネス上では、特定の時間帯に最適化した電力供給や需要調整が必要であることを示唆している。
– 電力消費や供給の時間帯ごとのパターン把握が、効率的な資源配分や費用削減に役立つ。
– 午前中や夕方のピークタイムに向けた備えや戦略が重要であると考えられる。
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:
このヒートマップは、電力カテゴリにおける様々なWEI（World Energy Index）の項目間の相関関係を示しています。以下に、視覚的な特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– トレンド自体は時系列データを直接的に反映しているわけではありませんが、異なるWEI項目間の相関を通じて、傾向やパターンが見て取れます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に目立つ外れ値はありませんが、「個人WEI（自由度と自治）」の項目が多くの項目と低めの相関を示しています。これは他の項目に比べ、独立した動きをしている可能性を示唆しています。
3. **プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡が相関の強さを示しており、赤に近いほど強い正の相関、青に近いほど負の相関を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 「総合WEI」と「個人WEI平均」「社会WEI平均」は非常に高い相関を示しており、それらが全体のトレンドに強く影響を及ぼしていると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「社会WEI（公平性・公正さ）」と「社会WEI（持続可能性と自律性）」の間に非常に強い正の相関があります（0.97）。このことは、これらの項目が似たようなパターンで動くことを示唆しています。
– 多くの項目間で正の相関が見られ、各項目が連動して動く傾向にあることが分かります。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– 高い相関が見られる項目間では、同時に見直しや改善が必要かもしれません。特に、社会的なWEI項目は、社会の変化に対する感受性を示しており、それに応じた施策が求められます。
– ビジネスにおいては、リソースを効率的に活用するため、高相関の項目を優先的に強化することが考えられます。
全体として、WEI項目間での密接な関連性が見られるため、これらの指標を包括的に管理し、相互に影響し合う項目については全体像を捉えることが鍵となります。
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:
以下の分析を行います。
1. **トレンド**:
– 30日間のデータを基にした箱ひげ図は、トレンドというよりもそれぞれのWEIスコアの分布を示しています。上昇や下降のトレンドは一見ではわかりにくいですが、各カテゴリの中央値の変化を他の期間と比較することでトレンドが理解できます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「個人WEI (経済余裕)」や「個人WEI (心理的ストレス)」には外れ値がありますが、それ以外のカテゴリでは外れ値は少ないです。外れ値は特定の期間や状況下での異常値を示す可能性があります。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 各箱ひげ図は、WEIスコアの四分位範囲を示しており、箱の上下の線は第1四分位と第3四分位を示しています。箱の中の線は中央値であり、それぞれのWEIタイプの中心的傾向を表しています。
– 色の違いは視覚的な区別をしやすくするためであり、各カテゴリの比較を促進します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各WEIカテゴリが異なる側面を表しているため、直接的な時系列の関係よりも、カテゴリ間の比較が重要です。
– たとえば、「個人WEI (自由度と自治)」と「社会WEI (公平性・公正さ)」が近いスコア分布を持つことから、これらの要素が相互に関連している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各カテゴリの中央値と四分位範囲のばらつきから、社会的要因や個人的要因が電力に与える影響の異なりを示しています。
– 「社会WEI (共生・多様性・自由の保障)」は幅広い四分位範囲を持っており、より多様な評価がなされている可能性を示唆しています。
6. **人間が直感的に感じることや影響**:
– 一般的に、WEIスコアが高いほど、電力の利用や社会的な側面においてプラスの影響を示すと考えられます。
– この分布は、電力業界がどの社会的要因に対して強化が必要かを示す指標になり得ます。
– ビジネスや政策的には、外れ値があるカテゴリに注目し、対応策を講じることで全体のバランスを改善する可能性があります。
全体として、各カテゴリのスコア分布は、電力に関連する社会的および個人的要因がどのように評価されているかを示しており、さらなる詳細な分析や施策の礎になり得ます。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– グラフ全体として特定の上昇や下降トレンドは見られません。データポイントは二次元平面上に広がり、特定の方向性を示していないように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– データは比較的広範囲に散らばっていますが、特に明らかな外れ値は見当たりません。ただし、第一主成分の値が非常に低い領域（-0.5付近）に少数のデータポイントがあり、他の領域から若干離れているようです。
3. **各プロットや要素**
– プロットは主成分分析（PCA）の結果であり、横軸が第一主成分、縦軸が第二主成分を示しています。第一主成分の寄与率が0.76と高く、データの分散の大部分を説明していることがわかります。第二主成分の寄与率は0.08で、データの変動に対する影響はそれほど大きくありません。
4. **時系列データの関係性**
– グラフから時系列による変動を直接観察することはできません。ただし、データが30日間にわたって収集されたものであることから、一部のプロット間で関連性や相関がある可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 第一と第二の主成分間には明示的な相関はないようです。データの分布はランダムで、一定のパターンが見られません。
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**
– PCAによる可視化は、電力データ内の変動要因を理解するのに役立ちます。この結果に基づき、特定の要素が全体の電力供給や需要にどれだけ影響を与えるかを分析する手がかりが得られます。特に第一主成分が大きな寄与をしているため、これに関連する要因が電力供給に影響を及ぼしていると考えられます。電力企業や政策担当者は、この分析を活用して効率的な電力管理を行う可能性があります。
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。