📊 データ分析（GPT-4.1による）
以下は、提供されたデータに基づくWEIスコアの詳細な分析です。
### 時系列推移
ここ数日間の**総合WEIスコア**は、わずかな上下の変動を伴いながら、全体的には上昇している傾向が見受けられます。提供されたデータから、7月1日には0.625であった総合WEIが、7月11日には0.865に達しています。しかし、この期間の中で特定の上昇と下降のフェーズが見受けられます。
– **7月1日から7月4日**: 緩やかに上昇。
– **7月6日**: 一時的に最高記録の0.86（19:31）を記録。
– **7月8日から7月12日**: スコアは概ね安定し、0.8台後半で推移。
### 異常値の検出とその背景
異常値として特に注目すべきは以下の通りです:
– **7月1日の総合WEI 0.625**: 期間全体で最も低い地点。初日なので、基準点として受け取れるが、その後の急速な上昇は社会的や個人的要因の急変を示唆している可能性があります。
– **7月6日の総合WEI 0.86**: 突然の急上昇は、特定政策の導入や社会的成果の達成が考えられます。
– **7月11日から12日の様々なスコア変動**: これらの日付のスコアが他日と比較して安定している一方、経済的余裕、社会基盤、共生・多様性の項目での急上昇や下落があるため、特定のイベントや外部の影響が短期間に一時的な変動をもたらしたと考えられます。
### 季節性・トレンド・残差 (STL分解)
長期的なトレンドとしては、全般的な昇温傾向を示しています。季節性のパターンは詳しい見解を持つためのデータが不足しているため、短期的に観察される急な上昇や下降を季節的変動と見なすのは難しいかもしれません。
### 項目間の相関
各項目間の相関からは、個人WEIと社会WEIの項目間には顕著な相関が見られ、このことは社会的要因が個人の幸福度に強い影響を与えていることを示唆している可能性があります。例えば、経済的余裕と社会基盤の相関は0.8に近く、これは経済状況がインフラや教育機会と密接に関連することを反映しています。
### データ分布
箱ひげ図によるデータ分布では、**総合WEIスコア**とほかの細分化された項目において、中央値は比較的一定で、全体的に高めに保たれていることが確認できます。外れ値が検出された場合でも、それらは特定イベントの影響として一般的に認識されています。
### 主要な構成要素 (PCA)
PCAによると、PC1が全体の76%を説明しており、これは提供された全データセットについての主な変動要因が集約されていることを示しています。これによって、経済、健康、心理的ストレスなどの個々の要素が独立して比較的強く影響を与えていることが示唆されています。PC2は8%で補助的な役割に過ぎず、多様性や公平性に関連する具体的な側面が含まれているかもしれません。
実用性としては、経済とインフラが個人と社会のWEIスコアに直接的な影響力をもっていることから、それらに対する投資や効果的な政策措置がWEI改善の基盤となると考えられます。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **過去データ**: グラフの左側にある実績データ（青）は横ばいからやや上昇しています。特に、7月から9月にかけて0.7から0.8の間での変化が観察されます。
– **予測データ**: グラフの右側にある予測データ（緑）は、0.7から0.9の範囲でやや上昇しています。特に、2026年の中旬から2026年の後半にかけての上昇傾向が見えます。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 外れ値はグラフ上で特に目立ってはいませんが、いくつかのデータポイント（異常値）は黒い円で示されています。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **青い点**: 実績データを示しています。比較的安定しています。
– **緑の点**: 過去の実績データに基づいた予測データを示しています。
– **黒円**: 異常値を示していますが、明確に目立ってはいません。
– **灰色の帯**: 予測の不確かさを示す範囲です。多くのデータポイントがこの範囲内にあります。
### 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三つの予測手法が用いられていますが、グラフには明確に描かれておらず、視覚的にわかる形では差異がありません。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 現時点でのデータと予測データの間に大きなギャップはなく、一般的には一貫したトレンドが見られます。
### 6. 直感的な洞察と影響
– **ビジネスインサイト**: 電力消費や生産性に関する計画を策定する際に安定したトレンドをもとに予測できるため、リスクを軽減した戦略立案が可能です。
– **社会的インパクト**: 長期間にわたって安定した電力供給の可能性があります。政策決定や市場への影響を考える際に、信頼できるデータポイントとなるでしょう。
全体的な印象として、このグラフは比較的安定した電力消費の状況を示しており、予測に基づいた根拠ある計画立案が可能です。予測の不確実性を考慮した幅も見え、ビジネスや政策において有効なインサイトを提供します。
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:
以下のポイントに基づいてグラフを分析します。
1. **トレンド**
– グラフは二つの時期に分かれており、2025年と2026年のデータが表示されています。
– 2025年のデータは安定して横ばいであるが、2026年にはデータが再び増加しており、上昇傾向にあります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年のデータにはいくつかの異常値が観察されます。その異常値はWEIスコアが急激に高いです。
– 2026年のデータは比較的まとまっていますが、微細に増加する傾向が見られます。
3. **プロットや要素の意味**
– 青い点は「実績（実績AI）」を示しています。
– 赤いバツは「予測（予測AI）」を示しています。
– 緑の点は「前年（比較AI）」で、過去のデータをデータ修正に使っている可能性があります。
– 各種の色付き線は異なる予測モデルによる予測を示しており、それぞれのモデルで若干異なる傾向を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実測値と予測値、前年のデータが比較されています。予測AIは実績とほぼ一致している部分もあり、予測モデルが精度良いことを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 2025年は安定的であるが、単発的に異常値が存在します。
– 2026年のデータはより密集しており、安定した上昇傾向を示しています。
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に関する洞察**
– 2026年には電力使用の増加が見込まれるため、電力供給の計画や効率化が求められるでしょう。
– 異常値が2025年に現れることから、不規則な使用がある可能性があり、対応が必要です。
– 社会的には、電力に対する需要が増える可能性が高く、持続可能なエネルギー源へのシフトが重要となります。
このグラフから、将来の需要に応じた計画と異常パターンの検出の両方を含む、包括的なエネルギー管理戦略の必要性が感じ取れます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– グラフは2つの主要な期間に分かれています。初期の期間（2025年7月頃）は横ばいで安定している一方、後半（2026年7月頃）は急激に数値が上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の期間には、ほとんど変動が見られませんが、いくつかの外れ値が観測されています。グラフ右側の外れ値は、データの急激な上昇を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **青の実績プロット**: 実績値を示しています。初期は集中しています。
– **赤の予測**: 予測された値を示し、初期のデータに対応。
– **黒の異常値**: データの中に含まれる異常値を示しています。
– **緑の前年度データ**: 前年度の実績を示し、後半に集中。
– **紫の予測線**: 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の3つの予測手法の結果を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測の比較が行われ、それぞれの手法による予測の違いが示されています。特に初期の安定期と後半の急上昇期での違いを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の安定したWEIスコアと後半の急上昇は、外的な要因が影響を与えている可能性があります。
– 各モデルの予測範囲が緩やかに広がっており、予測のばらつきが大きくなっていることを示唆しています。
6. **人間が直感的に感じることとビジネス・社会への影響**:
– 初期の安定期から一転してWEIスコアが上昇している点は、電力部門における大きな変化を反映しています。
– 社会的には、電力の需要や供給、あるいは規制の変化が原因であれば、エネルギー市場や政策に影響を与える可能性があります。
– ビジネスとしては、この変化にどう対応するか、例えば、エネルギー効率の向上や新技術の導入など、新たな戦略が求められるでしょう。
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:
画像のグラフを分析します。
1. **トレンド**
– グラフには、大きく分けて実績（青色）と予測モデル（紫、緑、赤）があります。実績のデータポイントは前半に集中しており、その後いくつかのモデルによる予測が続いています。
– 大きな上昇または下降のトレンドは見受けられず、データは概ね安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の実績データに外れ値が存在しますが、その後の予測では見当たりません。
– 予測データには、特定の急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実績を示し、データの過去の実状を表しています。
– 異常値（黒い丸）は特定された外れ値です。
– 緑のデータは前年の比較結果を示しているようです。
– 紫や赤の線は異なる予測モデルによる将来の予測を表しています。
4. **複数時系列データの関係性**
– 実績と予測が二分化されているものの、全体のスコア範囲が0.6から0.9の間に集中しており、予測モデルは実績をおおむね反映していると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは非常に密集しており、予測モデルも大きくそれをはみ出していません。
– 各モデルの予測範囲はおおむね一致しており、相関が高いと考えられます。
6. **人間の直感や影響に関する洞察**
– 電力部門における個人の経済的余裕（WEI）は安定していると予測され、予測モデルが実績を支持しているため、安心感を与えるでしょう。
– 経済的余裕が安定していることは、消費者の購買力や市場の安定に寄与する可能性が高いです。
全体として、このグラフは電力セクターにおける個人経済の健全性とその予測に対する信頼感を示しており、ビジネスおよび政策決定に活用できるでしょう。
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**:
– 全体的な記録は左（初期）では密集していますが、右（後半）では一貫しています。
– 初期の急激な変動が落ち着いて、後半に安定しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の青い実績データに黒い丸印の異常値があります。これらは急激な変動またはデータの異常を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは「実績（実績AI）」を示し、緑色は「前年（比較AI）」を表しています。
– グレーゾーンは「予測の±範囲（xAI/3σ）」を示し、信頼区間を表しています。
– 紫色、青色、ピンクの線は異なる予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 初期の実績データは変動が大きく、異常値も見られますが、予測モデルはいずれも後半で一貫した結果を示しています。
– 前年データ（緑）が中期の動向を垣間見る手助けとなっています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期段階では変動と異常値が見られますが、後半には安定的。
– 初期にはAIモデル間での予測のばらつきがありますが、後半で収束しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 初期の不安定さから見て、システムや環境に予期しない変化があった可能性がありますが、後に安定していることから改善が図られている印象を受けます。
– ビジネスや社会的には、初期の不安定さを解消するための対応やプロセス改善が求められていたことが示唆されます。安定化した後半の結果は、改善策が成功したことを示しているかもしれません。
このグラフからは、データの安定性の変遷と予測の信頼性の向上が見て取れ、これが業務プロセスの改善やAIモデルの最適化に繋がっていると考えられます。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察:
1. **トレンド:**
– 最初の数日間のみデータが集中し、その後は長期間にわたりデータがなく、最後の部分に再びデータが現れています。ただし、データポイント間に連続性がなく、一般的なトレンド（上昇、下降、横ばい）は見られません。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 初期のデータにおいて、黒い枠で強調されている異常値が存在します。
– 日付が進むにつれて、後のデータの分布に比べて初期のデータに多くの異常値が集中しています。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 青色の点は実績値を示し、黒い縁の円は異常値を指しています。
– 紫、青、ピンクの線は異なる予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測を示しています。
– 明るい緑色の円は前年のデータを示しており、基準として比較可能です。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 実績値と予測モデルの間に時間的な重なりがなく、直接比較は困難ですが、異常値の出現や予測範囲との比較が示されています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 最初と最後のデータが時間的に明確に区切られており、特に最終部分は濃い緑の円形で密度が高いことから、前年のデータとの関係性を強調している可能性があります。
6. **直感的な理解とビジネスおよび社会への影響:**
– 短期間での異常値の多発は、特定の出来事や環境の変化がストレスに影響を与えた可能性を示唆しています。
– WEIスコアの変動は、労働環境や個人の精神的健康における課題を反映しており、これにより電力業界の従業員への負担が見積りされ、問題解決のための介入が示唆されるかもしれません。
初期と最終期のデータの不連続性は、データ収集または記録の不一致を示す可能性があり、さらなる情報が必要です。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– **短期間のトレンド**: グラフの初期には、実績（青い点）は0.8前後で横ばいが続いています。その後、予測が始まるとWEIスコアが一気に1.0近くへと上昇しています。
– **長期間のトレンド**: 長期間において、最終的なスコアはかなりの上昇傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期に表示される異常値（黒い縁取り）は、実績のデータ群から若干ずれた位置に見受けられますが、大きな異常値は検出されていません。
3. **各プロットや要素の意味**
– **実績（青い点）**: 過去の実績値を示し、初期のデータとして提供。
– **予測（ピンクの線）**: ランダムフォレスト、決定木、線形回帰により異なる手法での予測を示し、それぞれ異なる色で強調されています。
4. **複数の時系列データ間の関係性**
– 基本的に、すべての予測手法が最終的に0.8から1.0への上昇を示しており、全体としての傾向の一致を表しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測値の間には高い一致性がありますが、異常値が相関を乱している可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネス、社会への影響**
– WEIスコアが自由度や自治性を測る指標であると仮定すると、スコアが1.0に近づくことで、個人や組織がより自律的かつ自由に行動できる状況になることを示唆しています。電力分野におけるWEIの向上は、エネルギー政策や省エネ技術の進展に寄与し、持続可能な社会への移行が期待されます。また、予測精度が向上することで、さらなる最適化や効率化が促進され、コスト削減や資源配分の最適化に繋が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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– **実績（実績AI）**：初期段階で高いWEIスコアが確認され、その後データがなくなります。明確な上昇や下降のトレンドが見受けられません。
– **前年（比較AI）**：直近で高いスコア、1.0に近い状態が示されており、前年との比較でスコアが維持されているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータには異常値として示される点があります。これらは通常とは異なる外れ値を指している可能性があります。
– 予測モデルの範囲から外れたデータポイントもあり、モデルの精度やデータの異常を示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– **実績（青色の点）**：実際に観測されたスコアを示しています。
– **予測（×）**：予測に基づくスコアで、さまざまな予測手法により異なる値を示しています。
– **前年（緑色の点）**：前年度のデータと比較するための指標として役立ちます。
– **範囲（灰色のバンド）**：予測モデルの許容範囲を示し、その範囲からの逸脱は注意が必要です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 違う予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が同時に表示され、それぞれの予測値の違いが視覚的に比較されます。ただし後半は予測のみに基づき、実績データが欠如していることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 予測手法による偏りや分布の違いが見受けられ、それに対する実績データが限られているため、時系列全体の相関解析には注意が必要です。
6. **直感的な感覚とビジネス・社会への影響**
– 高いWEIスコアから、電力カテゴリにおいて公平性・公正さが高く評価されていることが示されています。
– 予測モデルの精度や異常値処理の改善により、より正確な政策やビジネス戦略の策定が可能となります。
このグラフからは、予測および実績の差をどのように埋めるべきか、データの品質や異常値への対応方法が重要であるという洞察が得られます。
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:
以下は、提供されたグラフに基づく分析と洞察です。
1. **トレンド**
– 全体的に、370日時点でWEIスコアは高い水準（0.8以上）で変動しています。
– 左側のデータ（青色）は実績データを示し、右側のデータ（緑色）は予測で、時間が進むにつれてスコアは堅調な状態を維持し続けると考えられます。
– 実績データに対する予測データの安定下での微細な変動が見受けられますが、大きな傾向変化はありません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 黒色の丸で示された部分が外れ値であり、スコアが同期間の他のデータより低くなっています。
– 一部の予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）においてもスコアが高く表示されています。
3. **各プロットや要素**
– 青色のプロット：実績AIによる実際のデータ。
– 赤色の「×」：予測AIによる予測データ。
– 黒色の丸：異常値の指標。
– 緑色のプロット：前年度の結果（比較用として）。
– 各予測線（灰色、紫色、薄紫色）は、それぞれ異なる回帰モデルを使用した予測です。
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を比較すると、予測データが実績データに近く、それを上回る形で安定を示しています。
– 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）がそれぞれの手法で異なる予測を示していますが、全体的には似た動きです。
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は高い相関が見られ、予測が概ね実績データを適切に捉えていることが伺えます。
6. **直感的な感じと影響の洞察**
– WEIスコアは高いレベルで安定しており、予測も堅調にスコアを持続することを示唆しています。
– ビジネスや社会的に見ると、持続可能性と自治性に関しては堅調な状態を維持していることは、信頼性の高い運用が続いていることを示唆します。今後もこの安定性を維持することが重要です。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフには、明確な上昇または下降の長期的なトレンドは見られません。
– 実績や予測のデータがほとんど一定の値に留まっているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値とマークされた黒い円がありますが、それ以外はデータポイントは比較的安定しています。
– 予測範囲内に収まっているデータばかりなので、急激な変動はないようです。
3. **各プロットや要素の意味**
– **青い点**: 実績データ。
– **緑の点**: 前年の比較データ。
– **赤い×**: 予測データ。
– **黒い円**: 異常値。
– **灰色の帯**: 予測の不確かさ範囲。
– **紫の線**: ランダムフォレスト回帰による予測。これが若干上向きの傾向を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと前年のデータは似たような分布を示しているが、相関が強いかは不明です。
– 予測データと実績データは大きく外れていないため、予測モデルは精度が高い可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測データは互いに似たパターンを見せており、予測モデルの妥当性を示唆しています。
6. **直感的感覚とビジネス・社会への影響**
– 電力の社会基盤や教育機会に関連するWEIスコアが比較的安定していることは、電力インフラが一貫していることを示しており、安全で予測可能な電力供給の基盤があると考えられます。
– 時折見られる異常値は、突発的なインフラの問題や需要/供給の不均衡がある可能性を示します。
– ビジネスや社会においては、安定した電力供給が経済活動や社会活動の安定性に寄与するため、特に教育の場での電力供給が確保されることは重要です。
全体として、このグラフは電力における社会基盤や教育機会の安定性を示しており、長期的な計画や政策に反映するための有用なデータを提供しています。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 最初の段階で実績データ（青色）は比較的一貫しており、WEIスコアが0.6〜0.8の間で維持されています。
– 次に予測値（紫色、薄紫色、緑色）がありますが、この予測は将来的な重要な変化を示すように見えます。特に線形回帰とランダムフォレスト回帰では、明確な上昇傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の実績データには「異常値」と示されたデータポイントがありますが、大多数のデータポイントと明確に分かれています。
– 急激な変動はありませんが、予測モデル間で異なるトレンドが示されている点が興味深いです。
3. **各プロットや要素**
– 青色は実績データ、異常値は黒の円で強調されています。
– 予測値（紫色）は異なるモデルに基づいており、特にランダムフォレスト回帰はリニアな上昇を示しています。
– 緑色の昨年の値は、新しい予測と比較する上で基準提示として重要です。
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、互いに補完的な関係で、予測の正確さや将来の方向性を示しています。
– 昨年のデータと比較して、予測データはかなりの上昇を示唆しており、電力業界における社会的指数の向上を暗示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各モデル間での予測値の差異は、異なるアルゴリズムでの視点の相違を示している可能性があります。
– 特に、ランダムフォレストと線形回帰の予測は、揃って上昇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、および影響**
– 予測が示唆するトレンドの上昇は、電力業界における持続可能性や多様性、自由に関連した社会スコアの向上可能性を示しています。
– ビジネスや政策においては、持続可能性を高める行動を促進するためのデータドリブンなアプローチを支持する材料として利用可能です。
このグラフからは、社会WEIスコアがポジティブな方向に向かっていることが示唆され、電力業界における戦略や政策形成において重要なインサイトを提供しています。
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に基づき、以下のような洞察を提供します。
1. **トレンド**
– ヒートマップに示される色合いの変化から、特定の時間帯におけるWEIスコアの変動が確認できます。一般的に、夜間（19時）のスコアは他の時間帯よりも低い傾向があります。これは、夜間の電力需要が高いため、効率が低下する可能性を示唆します。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月6日の19時と23時においては、著しく高い値（黄色）が観察されます。他の時間帯は比較的落ち着いた色調であるため、ここは外れ値と見なせます。これは特定のイベントや異常な需要がこの時間にあった可能性を示唆しています。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 色の濃淡はスコアの高低を示しており、黄色が最も高く、紫が最も低いことを意味しています。こうした色のパターンは、時間帯や日付によるパフォーマンスの違いを視覚的に表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 同じ日の複数の時間帯で色が変化していることから、時間ごとのWEIスコアの変動が確認できます。特に日によっては昼間にスコアが複数のピークを示すことがあるため、昼間のほうが変動が大きい可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– この時間帯と日付ごとのスコアの分布は、夜間と昼間で異なるパターンを形成しており、これは電力需要や供給の変化に伴う可能性があります。
6. **直感的な洞察やビジネス・社会への影響**
– このパターンは、電力消費の最適化を目指す企業にとって、負荷が低い時間帯を狙って電力を利用する戦略を取るべきことを示唆しています。また、電力会社は夜間の負荷を軽減するためのインセンティブプランを考慮する必要があるかもしれません。社会的には、環境負荷の軽減につながる可能性があるため、積極的な対策が求められます。
この解析に基づき、電力の効率的な利用と需要管理への洞察を得ることができます。
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:
このヒートマップは個人のWEI平均スコアを示しており、色の変化からいくつかの視覚的特徴が観察できます。
1. **トレンド:**
– 総じて、日付が進むにつれて、色が紫から緑、そして黄色に変化しており、時間の経過とともにスコアが向上する傾向があります。
– 午後の時間帯（15時以降）はスコアがやや変動している印象です。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 特に19時や15時にスコアが大きく変動している場所があります。特に7月6日に16時台でスコアが下がっていることが注目されます。
– 19時には一貫して高いスコアを示していますが、この理由は特有の行動パターンによるかもしれません。
3. **各プロットや要素:**
– 色の濃淡はスコアの高さを示しており、紫色が低スコア、黄色が高スコアを表しています。
– 水平な列（各時間帯）はその時間帯の活動レベルを示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– すべての時間帯にわたって一貫したトレンドが観察されることから、日々のパターンは大きく変わらないですが、午後の特定の時間に変動が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– スコアが高い時間帯はある程度規則的に出現し、同じ時間帯でも日により変動があります。
6. **直感的な洞察と影響:**
– 直感的には、午後から夜にかけてのエネルギーレベルの向上が目立つため、何らかの活動やインタラクションが活発になっていることが示唆されます。
– ビジネスでは、この時間帯に合わせてエネルギーリソースの調整ができる可能性があり、効率向上が期待できます。
この分析から、個別の時間帯のパフォーマンスを改善するための行動パターンの変更や、計画的な社会インフラの設計にも寄与できる示唆が得られます。
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:
1. トレンド:
– 横ばいから徐々に上昇している部分が見受けられます。特に色が濃い部分が少しずつ明るくなっています。
2. 外れ値や急激な変動:
– 特定の時間帯、特に19時付近で非常に低いスコアを示しています。これは外れ値として注目されます。
3. 各プロットや要素:
– 色はWEIスコアを表しており、明るい色が高いスコア、暗い色が低いスコアを示しています。
– 16時代から18時代にかけて、比較的スコアが安定して高く保たれていることが分かります。
4. 複数の時系列データ:
– 時間と日付の2次元でデータが配置されており、時間帯ごとの変動が分かりやすく表現されています。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 夕方（16時～20時）はスコアが高く、全体的な傾向として日中に向けてスコアが上がる様子が見られます。
6. 人間が直感的に感じることとビジネス・社会への影響:
– 特に18時台のスコアが高いことから、この時間帯の電力需要は安定していると考えられます。
– 19時台の急激な低下は、突発的な電力供給の問題や需要の変化が関与している可能性があります。これが反復した場合にはリスク管理が求められます。
全体として、夕方には電力デマンドが安定しているが、特定の時間帯にはリスクが存在するため、対応策を検討する必要があります。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– ヒートマップは360日間の相関データを示しており、特定の日次トレンドではなく、全体的な相関の強さに焦点を当てています。具体的な上昇や下降のトレンドは確認できません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 相関が著しく低い（青に近い）組み合わせが外れ値に相当する可能性があります。「個人WEI（自由度と自治）」と他の項目は相対的に低い相関を示しており、これが外れ値に類するかもしれません。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 各セルの色は、項目間の相関度合いを示しています。赤に近いほど相関が高く、青に近いほど低いです。「総合WEI」と「個人WEI平均」や「社会WEI平均」は特に強い正の相関があります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各項目の平均値は総合的な指標と高い相関を示しているため、個別の時間的トレンドは明確ではないものの、平均値が大いに影響していることが示唆されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「個人WEI（経済的余裕）」と「個人WEI（自由度と自治）」間の相関は低く、経済的な要因と自由度が独立している可能性を示しています。
– 強い相関を持つ項目には、「社会WEI（公平性・公正さ）」と「総合WEI」、「社会WEI平均」が含まれ、社会的要因が総合的な評価に大きく影響を与えていることを示しています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 強い相関が見られる項目は、これらのエリアでの政策変更や改善が総合的な電力カテゴリの評価に大きな影響を与える可能性があります。特に公平性と持続可能性に関する社会的要因に焦点を当てた施策は、全体的な評価向上に寄与し得ます。
– 一方で、自由度と自治に関連する要因は他の側面とは独立して存在するため、個別の戦略が必要かもしれません。
このヒートマップは、電力カテゴリにおいて、総合評価に寄与する異なる要因間の相関を直感的に把握し、戦略的な方向性を決定するための情報を提供します。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 各カテゴリのWEIスコアは、大きな上昇または下降のトレンドを示していません。スコアの中央値は全体的に高い水準で維持されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 多くのカテゴリで外れ値が見られます。特に「個人WEI (経済状態)」や「社会WEI (公平性・公正さ)」で顕著です。
3. **各プロットや要素**:
– 色の違いは、各カテゴリの視覚的な区別を提供し、箱ひげ図の高さはデータの分散を示します。
– 総合的に見ると、「個人WEI平均」や「個人WEI (心理的ストレス)」は中央値が高く、安定していることがわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数のカテゴリがあるが、特定の一貫した関係性は見られず、各カテゴリが独立しているように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人WEI (自由度と自治)」と「社会WEI (公平性・公正さ)」のスコアが互いに似た分散を示しており、相関している可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人々は「個人WEI平均」や「個人WEI (心理的ストレス)」の高さから、個人の生活の質が比較的高く維持されていると感じるかもしれません。
– ビジネスにおいては、例えば「個人WEI (経済状態)」の外れ値を抑えることで、より安定した市場を実現できる可能性があり、政策や戦略の再評価を促すかもしれません。
– 社会的には、特に外れ値を持つカテゴリに焦点を当て、改善することで全体的な福祉が向上する可能性があります。
この分析を参考に、さらなるデータ解析や戦略的な意思決定に繋げることが考えられます。
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、電力カテゴリにおける360日間のWEI構成要素の主成分分析（PCA）の結果を示しています。以下に分析を示します。
1. **トレンド**
– 明らかな上昇や下降のトレンドはなく、データは散布しています。
– 第1主成分（横軸）が第2主成分（縦軸）よりも多くの分散を説明している（寄与率0.76対0.08）ため、多くの情報が第1主成分に反映されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 目立つ外れ値はありませんが、特定の領域にプロットが集中している箇所があります。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 各点は個別のデータポイントを示し、第1主成分と第2主成分によって説明される異なる特性を持っています。
– 横軸と縦軸の間に明確な関連が見られないため、データ間には複雑な内部構造があると考えられます。
4. **時系列データの関係性**
– PCAのプロット自体からは時系列データの推移や依存関係は直接的に示されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 主成分間に強い相関は見られず、データは全体として均等に分布しています。
6. **直感的な洞察と社会・ビジネスへの影響**
– 電力使用の異なる要因が多面的に影響している可能性を示唆します。
– 主成分分析の結果、特定の要因が特定の動作を強く支配している可能性が考えられるため、その要因を特定することがエネルギー効率化の鍵となり得ます。
– ビジネス的には、電力消費の主要なドライバーを理解し、管理することで、より効果的なエネルギー利用やコスト削減が期待できます。
この分析は、電力使用に関連するデータの基礎的理解を深める手助けとなり、より詳しい要因分析に基づく具体的な戦略立案のための出発点となります。
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。