📊 データ分析（GPT-4.1による）
### WEIスコアデータ分析
#### 1. 時系列推移
**総合WEIの推移**:
– スコア全体は0.625から始まり、最終的には0.8まで上昇しています。全体的なトレンドとしては、試行錯誤ののちに安定して0.8近辺に落ち着いているように見られます。
– 7月1日から7月3日の間で徐々に上昇し、7月6日には0.8625と一時的な高値を示しています。その後、7月15日にかけて0.79から0.8を行き来しながら推移しています。
– 日々の動きに波があることから、何らかの日次変動や日々の影響を示唆します。
#### 2. 異常値の解析
– **7月1日**から**7月6日**にかけて、総合WEIスコアの大きな変動が観察されます。この期間、特に7月6日の0.8625は異常値として登記されており、スコアの急上昇が見られます。可能性として、より強固な社会的要因や外部からのポジティブな影響があったと推測されます。
– 7月11日から12日にも同様に異常値（0.87から0.86の範囲）が特定されており、何か特別なイベントが影響しているかもしれません。
#### 3. 季節性・トレンド・残差
– **トレンド**: 結果的な上昇トレンドが確認できますが、狭い間隔での変動のため、全体的な視野では一定な動向は継続していません。
– **季節性**: 短期的なパターン（例えば週末や月初など）による波形は特に観察されませんが、一部突発的な変動日が繰り返される根拠は不明なままです。
– **残差**: 説明できない短期的な変動は随所に散見されます。これらは予期しない外的要因の影響と考えられます。
#### 4. 項目間の相関
– **相関ヒートマップ**を通じて、個人WEI平均および社会WEI平均と総合WEIスコアの間に強い相関が示唆されます。具体的には、個人の経済的余裕、健康状態による影響が社会全体のWEIと強く結びついていると推測できます。
– 同様に、社会の持続可能性と自治性は他の社会的指標と強い相関を持ち、社会的な持続可能性が高いときに他の指標も好調であることが分かります。
#### 5. データ分布と外れ値
– 箱ひげ図を用いた分析では、健康状態や心理的ストレスのスコアに幅広い変動が見られるものの、多くのスコアが0.75付近で中央値を示します。
– 外れ値も多々観測されていますが、特に社会インフラや共生・多様性の保障において一時的な垂直変動があり、それがデータ全体のばらつきに寄与しています。
#### 6. 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1: 75%**の寄与率を持ち、主に個人及び社会の経済的余裕と健康状態の影響を示唆しています。これらは電力カテゴリの主要な要素であり、それが社会と個人のWEIスコアの潜在的な主成分であることを示します。
– **PC2: 9%**の寄与率は、恐らく他の心理的及び社会的要因を現していますが、その重要性はPC1に比べて低いと考えられます。
この分析から得られた洞察は、個人と社会の経済的及び健康状態
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:
このグラフを分析すると、以下の洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 全体的に初期のデータは0.6から0.8の間で増加傾向を示しましたが、その後は0.8付近で安定しています。
– 予測線は8月以降に上昇し、その後安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部のデータポイントは他と比較して低い値を示し、外れ値として認識されています。
– 急激な変動は、初期の上昇以外には特に見られません。
3. **プロットの意味**:
– 青い点は実績（実績AI）を示しています。
– 赤い「×」は予測（予測AI）を示しており、8月以降の予測は上昇しています。
– グレーの影は予測の不確かさ範囲を示していますが、予測の幅は狭く安定しています。
4. **時系列データの関係性**:
– 実績データと予測データが重なり合っており、連続性が見受けられます。
– 予測が徐々に実績に調整されている傾向が見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期のデータはゆるやかな上昇トレンドで、0.6から0.8の範囲で安定しています。
– 分布は8月以前に集中しており、その後は予測ラインに従って移行しています。
6. **直感およびビジネスへの影響**:
– 電力カテゴリにおけるパフォーマンスが改善されている可能性があります。
– 予測ラインの上昇と安定は、今後の電力供給の安定性や効率化についてのポジティブな予測を示しています。
– ビジネスやエネルギー政策の見直しにおいて、今後の電力供給の計画に組み込むことが考えられます。
このグラフから、人々は電力供給に関する安定性と予測に対する信頼性の向上を感じるかもしれません。これにより、投資家や政策立案者は、長期的な計画を立てやすくなるでしょう。
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:
以下は、提供されたグラフの分析と洞察です。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青いプロット）は、初めに上下にばらついていますが、全体的に0.7から0.8付近で安定しているように見えます。最初の数日から徐々に安定しています。
– 予測データ（紫線）は横ばいで、特定の予測期間を超えるとわずかに上昇していますが、短期間の変化です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期には若干のばらつきが見られ、いくつかのデータポイントが外れ値としてハイライトされています。これらは異常値として黒い丸で囲まれていますが、数や影響は限定的です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色のプロットは実績を示し、黒い丸は異常値を表しています。
– 予測範囲の不確かさはグレーの帯で表され、この中に実績の多くが収まっており、予測モデルの信頼性があることを示唆しています。
4. **予測方法の違い**:
– 線形回帰、決定木、ランダムフォレスト回帰の三つの予測手法が使用されており、それぞれ異なる色で示されています。ランダムフォレスト回帰は、現実的な範囲内で安定的な予測を行っています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの分布はばらついているものの、グレーの帯の中に多く収まっており、全体的に予測と実績に強い相関が見られます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間の直感として、初期のばらつきの後に安定した結果が得られていることから、モデルの改善や外部要因の変動が抑制された可能性が考えられます。
– ビジネスや社会への影響として、電力使用の安定化が示されており、予測精度の向上が電力管理と計画にとって有益であると考えられます。予測の信頼性が高いことは、リソース配分の効率化につながるでしょう。
この分析が、電力消費に関するウェイなどの意思決定に役立つ事を期待しています。
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:
このグラフについて分析を行います。
1. **トレンド**:
– 実績（青いプロット）は比較的横ばいであるが、若干の下降傾向も見られます。特に最初の1週間で顕著です。
– 予測ライン（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の間に差があるが、全体的に予測は安定し、横ばいの傾向にある。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのデータポイントが外れ値として特定されています（黒い円で囲まれた青いプロット）。これらは他のデータポイントと比較して若干低いWEIスコアを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績データは青のプロットで示されており、実際のWEIスコアを表現。
– 予測データはさまざまな回帰手法を使用しており、異なる線で示されている。
– 灰色の領域は予測の不確かさ範囲を示しており、ここに多くの実績データが含まれています。
4. **複数の時系列データの関係**:
– 実績データと各予測手法による予測値の間に大きなギャップはなく、全体的に予測は実績とよく一致している。
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相応の一致が見られます。最初のほうのデータはやや広がりがありますが、後半は集中している。
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**:
– WEIスコアが高く維持されていることから、電力の供給や効率に関する社会的状態は比較的安定していると感じるでしょう。
– 異常値が少しあり変動も存在するため、これに対する注意やさらなる分析が必要である可能性があります。
全体として、実績と予測が大体一致していることから、予測手法がある程度信頼できるものと考えられます。また、外れ値の原因を分析することで、電力供給のさらなる改善につなが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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績（実績AI）のデータは、同じ範囲内でおおむね横ばいで変動しています。
– 予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）のそれぞれの線は、7月後半から8月にかけて上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の日付においていくつかの外れ値が確認されますが、全体の傾向を大きく逸脱しているものはありません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを示し、評価期間中のWEIスコアの実績値を表しています。
– 赤いバツは予測値で、実績データと予測がどれくらい合致しているかが確認できます。
– グレーの帯は予測の不確かさの範囲を示しており、予測の信頼性を測る一つの指標です。
– 異なる色のラインは異なる回帰モデル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**
– 実績データは予測モデルのラインに対して比較的近い位置にあり、一定の相関関係があるとみられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰のモデルにおいて、実績データに対する一定の説明力があると考えられます。
– 分布に大きく偏りは見られません。
6. **洞察と影響**
– 実績が横ばいで予測が上昇していることから、この時期にはポジティブな経済状況が予測されています。
– ビジネス上では、今後の経済的余裕が増加する可能性が示されているため、購入力の向上や投資の増加の可能性が考えられます。
– 社会的には、個人の経済的自信が高まることで消費活動が活発化し、経済全体の活性化につながるかもしれません。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 実績（青の点）は主に0.7から0.8の範囲に密集しており、大きな変動は見られません。
– 線形回帰の予測（紫の線）は緩やかな上昇トレンドを示しています。しかし、決定木とランダムフォレストの予測（シアンとピンクの線）は一定です。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフの左下に外れ値の点がいくつか見られます。それらの外れ値は、他のデータポイントと比較して著しく低いスコアを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青の点は実績データを表しており、円で囲まれた点は外れ値として識別されています。
– グレーの領域は予測の不確かさ範囲を示し、データ分布に対する信頼度の高さを視覚化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 線形回帰、決定木、ランダムフォレストの予測は異なる方法で未来の傾向を示しています。線形回帰は緩やかな増加を予測していますが、他の方法は横ばいの傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データには軽微な変動はあるものの、全体としては比較的安定しています。外れ値が出現しており、これらは要因分析をする必要があります。
6. **人間が感じる直感およびビジネスや社会への影響**
– データが安定していることから、現状維持が続く可能性があると感じられます。しかし外れ値の存在はシステムの予期しない問題やエラーを示唆しており、早急な対策が求められます。
– ビジネスや社会への影響として、安定した結果は信頼性を高めますが、外れ値の原因を特定し対策を講じることで、より一層の精度向上が期待されます。このような健康状態のデータは、電力消費に関連する個人の生活習慣の見直しや改善に寄与する可能性があります。
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:
このグラフは、個人のWEI（心理的ストレス）のスコアが30日間にわたってどのように変化したかを示しています。視覚的およびデータ解析的観点から以下の洞察が得られます。
1. トレンド:
– 最初の7日間程度のスコアは0.6付近から始まり、徐々に上昇しています。
– その後の期間では、スコアは0.8付近で安定しているようです。
– 予測値には異なる回帰モデルが用いられており、特にランダムフォレスト回帰による予測は上昇トレンドを示しています。
2. 外れ値や急激な変動:
– グラフの左下に外れ値があり、初期段階でスコアが低かったことが示されています。これらは黒い円で囲まれています。
3. 各プロットや要素の意味:
– 青い点は実績（実績AI）のデータを示しています。
– 赤い「×」は予測（予測AI）データを表しています。
– グレーのシェードは予測の不確かさの範囲を示し、変動の予測不確実性が視覚化されています。
4. 複数の時系列データの関係性:
– 実績AIと予測AIの結果には多少の乖離がありますが、大きく外れることはないため、予測の信頼性は一定程度あると考えられます。
5. 相関関係や分布の特徴:
– データ全体的には安定しているものの、初期の変動が若干大きいため心的なストレスの初期上昇期と安定期が考えられます。
6. 直感的な洞察とビジネス・社会への影響:
– 初期のストレスは高かったが、その後にストレス管理が効を奏し安定している可能性が考えられます。
– 社会的には、ストレスの傾向を監視し、早期介入が可能であれば健康や生産性向上に役立つでしょう。
– 企業にとっては、社員のストレス管理ツールの導入やメンタルヘルスサポートの重要性を示唆しています。
このような解析により、個人のストレス管理に関する戦略や健康管理政策の立案が支援されるでしょう。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**:
– 実績（実績AI）は、期間の初めに比較的安定した値を示していますが、全体的には軽い上昇傾向を示しているようです。
– 予測（ランダムフォレスト回帰線）は、後半で急激な上昇を示し、最終的には一定の値で横ばいになっています。
– 予測（線形回帰）と予測（決定木回帰）は、安定した横ばいの傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値として示されたデータポイントは比較的少なく、全体的にプロットは一貫した範囲に収まっています。
– 実績のデータには急激な変動は見られないため、顕著な外れ値はデータ内には現れていないと判断できます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績（青いプロット）は過去の実際のデータを示しており、個々のデータポイントはWEIスコアを示しています。
– 予測（赤い「x」）は未来のデータを予測する試みとして、異なる回帰モデルによって異なるトレンドを描いています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績のデータと予測データの間には明確な相関はありませんが、各回帰モデルの予測は実績データの動向を参考にしていることが伺えます。
– ランダムフォレストの予測が顕著に異なる動向を示しているのは、非線形なトレンドを捉えようとする手法の特性によるものです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データの密度は比較的均一で、実績データは特定の範囲（おおよそ0.6〜0.8）に収束しているようです。
– 回帰モデルの予測範囲はモデルごとに異なり、予測の不確かさ範囲が示されていることが、予測のばらつきを表しています。
6. **グラフからの直感的な洞察と影響**:
– このグラフを見ると、人々は電力における自由度と自治がこれから増す可能性を感じるかもしれません。
– ビジネスや社会に対して、電力サービスの向上や分散化が進む可能性を示唆しており、新しい電力管理ソリューションの開発や普及の機会が増えると考えられます。
– また、急激な変動が少ないことから、電力供給の安定性については一定の信頼性があると推測できます。この安定性は、エネルギー政策や計画に対してポジティブな影響を与えるでしょう。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 最初の期間（7月1日から7月15日）は、WEIスコアにおいて上昇トレンドが見られます。その後、7月15日以降は横ばいの傾向にあります。
– 予測ライン（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は最初のデータの変動に合わせて予測されていますが、全般的に安定した高いスコアを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月初旬にはスコアが0.5から0.65の範囲内で変動しているところに、いくつかの異常値が見られます。
– 異常値は大きく標準データとは離れていないが、途中において顕著なスパイクとして現れています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色のプロットは実績値を示し、黒色で囲まれたプロットは異常値を示しています。
– 灰色のシャーディングは予測の不確かさの範囲を示しています。
– 複数の予測モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）にて類似したスコアを保持しているため、予測が一貫していることが示されます。
4. **時系列データの関係性**
– 実績と予測の両者ともに7月15日以降で安定していますが、予測モデル間に微細な違いも見られます。これは異なる分析手法の特性によるものと考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは初期には不安定ですが、途中から安定しており、予測とも一致しています。
– 独立したモデルで共通の高スコアで収束しているので、モデル予測が信頼できると思われます。
6. **直感的な洞察と影響**
– 初期の波のある変動は、システムの調整期または市場の過渡的な状態を反映している可能性があります。その後、安定的なパフォーマンスが続くことは、電力供給における公平性と公正さが保たれていることを示唆しています。
– ビジネスや社会において、この安定したトレンドは信頼性のある供給が続くことを意味し、市場や政策計画における積極的な評価につながるでしょう。
このグラフは、電力セクターにおける公平性の指標が如何にわずかではあるものの、安定した高いレベルにあるかを示しています。これに基づいた意思決定は、さらなる供給信頼性の保証や、政策の最適化に役立つでしょう。
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:
以下の情報に基づいて、グラフから得られるインサイトを提供します。
1. **トレンド**:
– 実績（青色）が前半で0.8から0.9の範囲で横ばいのトレンドを示しています。
– 後半の予測データ（線グラフ）が増加傾向に移行していますが、ほぼ横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期データでの黒丸は外れ値を示しています。これは通常の範囲外であり、異常な状況を反映する可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績を示しており、主に最初の期間で集中しています。
– X印が予測値で、後半の期間にわたって表示されています。
– 灰色の範囲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**:
– 実績データと予測データが一貫しており、予測値が実績に基づいていることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期実績値は0.8から0.9の範囲に密集しており、一定の安定性があることを示しています。
– 予測値は、モデルによって異なるが微増しています。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、およびビジネスや社会への影響**:
– 実績データが安定しているため、現時点での安定性は信頼性があると感じられます。
– 予測の安定性は、システムや政策が持続可能であることの指標であり、社会およびビジネスにおいてポジティブな影響を与える可能性があります。しかし、外れ値の存在は、潜在的なリスク要因を示唆しており、注意が必要です。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– 実績データ（青い点）は全体として横ばいのトレンドが見られる。スコアは大体0.8付近で安定している。
– 予測線（ピンク、緑、紫）は、線形回帰およびその他のモデルによるプラトー状態を示している。
### 2. 外れ値や急激な変動
– グラフにはいくつかの顕著な外れ値（黒い円で囲まれた箇所）が見られる。特に7月上旬に0.6付近の低スコアが複数現れている。
### 3. 各プロットや要素
– 青い点は実績データを示し、全体的には狭い範囲に集中している。
– 灰色の帯は予測の不確かさ範囲を示しており、データの変動幅が小さいことを示唆している。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 複数の予測手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）は、比較的一致した予測を示しており、大幅な変動やトレンドの変化はないことを表している。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績データは主に0.8付近に集中し、安定した分布をしている。一部の外れ値を除けば、全体的には高いスコアが維持されている。
### 6. 直感と社会への影響の洞察
– 実績と予測が一致しており、将来的にもスコアは安定することが予測されるため、社会基盤や教育機会に関しては良好な状態が継続する可能性がある。
– 外れ値については、特異な事象やシステムエラーの可能性が考えられ、リスク管理の観点から注目すべきである。
– 安定したスコアと予測は、電力部門の安定性を示し、計画的な投資や政策決定においても自信を持たせる材料となる。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は、0.6から0.8の間を横ばいに推移しています。大きな上昇や下降は見られません。
– 線形回帰予測（紫線）および決定木回帰（薄青線）は、時間とともにスコアが緩やかに上昇しています。
– ランダムフォレスト回帰（ピンク線）は一定のスコアで安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 幾つかのデータポイントが異常値として認識されています（黒い〇で囲まれた点）。これらは0.75付近で他の点と比較してスコアが低いです。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績（青い点）は実際のスコアを示し、観測ベースのデータに基づいています。
– 予測（赤い×）は、モデルが予測するスコアです。
– 予測の不確かさの範囲（灰色）は、予測の信頼性を示します。
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、ランダムフォレスト）は、異なるスコアの傾向を示していますが、全体的に実績データの傾向に近い進行を見せています。
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大きな乖離は見られませんが、いくつかの予測は実績よりも高いスコアを示しています。
6. **直感的な洞察および影響**
– 実績データが示す安定したスコアは、電力部門における共生、多様性、自由の保障に対して一貫した取り組みが行われていることを示しているかもしれません。
– 異常値の存在は、特定の期間における例外的な事象や問題を反映している可能性があります。
– 総じて、予測モデルはいずれも安定性を示唆しており、電力部門における評価基準が維持されることが期待されます。
これらの分析から、ビジネスや社会において、電力関連事業が持続的に社会的価値を提供し続ける可能性が読み取れます。異常値に対しては、継続的な監視と対応が必要です。
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:
このヒートマップは、電力カテゴリにおける総合WEIスコアの30日間の時系列データを視覚化したものです。各要素を分析します。
1. **トレンド**:
– 全体的に、データは時間帯に応じて異なる傾向を示しています。
– 7時台はほぼ一貫して高いスコアを示しており、特に7月6日以降は高い傾向が続いています。
– 19時台には対照的に低いスコアが見られ、負のピークが7月1日から始まることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 16時台に7月5日だけ大きなスコアの上昇が見られ、その前後では通常の値に戻っています。これは一時的なイベントや影響の可能性があります。
3. **要素（色、密度）**:
– 色の明るさは、高いスコアを示しています。黄色や黄緑が高スコア、青紫や濃い紫は低スコアです。
– 日による周期性はあまり見られませんが、時間帯別の変動が顕著です。
4. **時系列データの関係性**:
– 異なる時間帯でスコアの違いがあるため、電力利用または需要が特定の時間に集中している可能性があります。
– 例えば、午後はスコアが高めである傾向が見受けられ、仕事や活動のピークタイムを示唆している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 着目すべきは時間帯ごとの相関で、特に昼間と夜間でスコアの対比が大きいです。
– このパターンは、人々の活動や電力の消費行動の周期と一致する可能性があります。
6. **直感及びビジネス/社会への影響**:
– スコアの低い時間帯には電力供給の見直しが必要かもしれません。また、高スコアの時間帯における電力消費を抑える対策が求められます。
– エネルギー効率の改善や需給バランスの調整に関する計画を立案する際に、このデータが役立つでしょう。
– 社会的には、特定の時間に集中した電力消費の習慣を特徴づけ、これに対して持続可能な取り組みをするきっかけとなります。
この分析が、電力の使用状況を把握し、改善策を検討する上での参考になれば幸いです。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド:**
– 日付が進むに連れて、特定の時間帯（8時、15時）でスコアが高めの傾向（緑色から黄色）が見られるが、全体的に横ばいの変化が目立つ。
– 19時以降の活動が低め（暗い色合いが多い）で、一貫してスコアが低いことが示されている。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 7月6日の19時に明るい黄色（数値が高い）となり、他の時間とは異なるパターンを示す。これは特定の日の特別なイベントや異常な電力使用の可能性を示唆している。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 色の濃淡は個人のWEIスコア（電力使用効率）の高低を示している。色が明るいほど効率が高いことを意味し、暗いほど低いことを意味している。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 明らかな周期性やパターンは見られないが、昼と夜の間のギャップが一定している。昼間の8時と15時に高いスコアが多く見られることから、昼間の効率的な電力使用が示唆される。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 日中（特に8時と15時）の効率が全体的に高く、特にこの時間帯は人々がもっとも活動的である時間帯とも重なる可能性がある。
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:**
– 昼間の電力使用効率の高さは、ビジネスや家庭でのエネルギー管理が良好である可能性を示す。
– 夜間、特に19時以降の低いスコアは、エネルギー使用の見直しや効率化が求められるかもしれない。
– 特定の日（7月6日）における異常は、特別なイベントや問題をリアルタイムで検出する手がかりがあることを意味する。これにより、エネルギーの無駄を防ぎ、効率を改善するビジネスインサイトの源となりうる。
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:
### グラフ分析:
1. **トレンド**
– **周期性**：ヒートマップの縦方向（時間帯）と横方向（日付）での色の変化により、周期的な変動が見られます。例えば、夜間の時間帯（19時以降）はスコアが低く、昼間の時間帯（8-16時）は高めです。
2. **外れ値や急激な変動**
– **外れ値**：7月1日19時のスコアが特に低い（パープル）ことが目立ちます。
– **急激な変動**：7月5日と6日の間で昼間の時間帯（15-16時）に急激な変動が観察されます。16時が特に明るいイエローに変わるのは、急激な増加を示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– **色**：カラーグラデーションは社会WEI平均スコアの数値範囲を表現しており、暗色は低スコア、明色は高スコアを意味します。
– **密度**：明るい色が続く部分は高スコアが持続していることを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各時間帯ごとに日ごとの変動を見ると、昼間のピーク時間（8-16時）が他の時間帯より顕著であることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 日中はスコアが全体的に高めのため、日中に電力が多く使用され、社会的活動が活発であることが連想されます。
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**
– **直感的洞察**：日中の電力使用量が高いことから、社会活動がこの時間帯に集中していることを示しています。
– **ビジネス影響**：昼間の時間帯に電力需要が集中するため、電力管理や省エネルギーの取り組みが重要であり、夜間の低活動期間を利用した運用が考慮されるべきです。
このグラフの分析により、どの時間帯がエネルギー消費のピークであるかを理解するのに役立ち、効率的なエネルギー管理方策の策定に寄与することが期待されます。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 相関ヒートマップなので、トレンドそのものは表示されていません。むしろ、各項目が30日間でどの程度関連しているかが示されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– ヒートマップには外れ値や急激な変動は直接表示されません。ただし、相関係数が非常に低い場合、一部の項目間における問題点や外れ値の可能性を示唆していることもあります。
3. **要素の意味**
– 色の濃さ：赤に近いほど高い相関を示し、青に近いほど低い相関を示します。1に近い赤色は強い正の相関、-1に近い青色は強い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」の間には非常に高い相関があることがわかります。他にも「社会WEI（持続可能性と自治性）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」も非常に高い相関を持っています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体的に高い正の相関が見られる項目が多いため、これらの項目間には強い関連性があることが考えられます。特に、「総合WEI」と「個人WEI平均」、「社会WEI」同士関係が密接であると人間が感じることでしょう。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**
– これらの高い相関関係は、電力関連のWEI（ウェルビーイング指数）の要素が相互に影響し合っていることを示しています。例えば、個人の健康状態は心理的ストレスと強い関連性があり、このことは個人の健康施策や電力使用の効率化に影響を与える可能性があります。
– 高い相関は、これらの項目が一緒に変動する可能性があることを示しており、政策や取り組みを行う際には、これらが連動して改善もしくは影響を受けることを考慮する必要があります。特に持続可能性や公平性を重視する取り組みが有効に機能する可能性があります。
全体として、このヒートマップは、異なるWEI項目がいかに関連し合い、相互に影響を与え得るかを視覚的に理解するのに役立ちます。それによって、特定の政策や施策の立案において、どの要素に重点を置くべきかの指針が得られるかもしれません。
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、電力カテゴリにおけるさまざまなWEI（Well-being Index）タイプのスコア分布を示しています。以下に視覚的な特徴と洞察を述べます。
1. **トレンド**:
– スコア全体が比較的高い値で安定しているため、特定の上昇や下降のトレンドは見られません。全体として横ばいの傾向です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのカテゴリーで外れ値が観察されますが、大きな急激な変動は見られません。外れ値が多いのは「個人WEI（職業満足感）」や「社会WEI（持続可能性と生活満足）」などです。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃淡で視覚的に識別しやすくなっています。箱の長さが短いほどデータが集中しており、長ければ分散が大きい可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– このグラフは30日間のデータですが、時系列よりは異なるWEIタイプ間の比較が主目的のようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 多くのタイプで中央値が0.8付近にあることから、全体的に高いWEIスコアが維持されています。分布が広がっているタイプと、特殊な要因により集中しているタイプがあります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– WEIスコアが高いことは、電力カテゴリにおける個人や社会の満足度が高いことを示します。外れ値の多いカテゴリは、個別の対応や改善が必要かもしれません。
– ビジネスにおいては、スコアが安定していることから現在の施策が功を奏していると考えられますが、外れ値の原因を解析し、さらなる改善を図ることで全体の満足度を押し上げる余地があるとも言えます。
このグラフから人々が直感的に感じるのは、「全体のスコアは良好であるが、一部の分野に改善の余地がある」ということでしょう。ビジネスや社会では、このスコアを活用して次のステップを計画するのに役立つと考えられます。
総合WEI STL分解グラフ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
このグラフは、電力カテゴリの総合WEIスコアのSTL分解を示しており、以下の点に注目できます。
1. **トレンド:**
– トレンドグラフは全体的に上昇しています。このことは、期間全体にわたって電力の使用量が増加していることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 観測データに大きな外れ値や急激な変動は見られませんが、7月中旬に向けてのわずかな上昇後、横ばいの傾向があります。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 観測値は、実際に観測された全体のデータです。
– トレンドはデータの長期的な動向を示しています。
– 季節性は周期的な変動を示しており、ここでは小さな変動が見られます。
– 残差は予測モデルとの誤差を示し、かなり小さく安定しています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 全体として、観測データとトレンドはかなり一致しており、季節性も大きくないため、トレンドがデータに与える影響が大きいことがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– トレンドと観測データは強い相関があり、季節性と残差は比較的小さいため、主要な動向はトレンドによって駆動されていると考えられます。
6. **人間の直感やビジネス・社会への影響:**
– 電力使用量の増加傾向から、新たな電力需要が予測されるため、電力インフラや供給能力の強化が求められる可能性があります。また、季節変動が小さいことから、電力使用が比較的一定であることを示しており、これはビジネスの電力消費計画において安定性を提供できます。
全体として、このグラフは電力需要が着実に増加していることを示しており、特に急激な変動がないため、予測可能性が高く、計画的な対応が可能であると考えられます。
個人WEI平均 STL分解グラフ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
このグラフは、個人のWEI（エネルギー効率指標）平均を30日間にわたってSTL分解したものです。STL分解は時系列データを3つの要素に分解します。
1. **トレンド**:
– トレンド要素は明確な上昇傾向を示しています。このことは、全体的に個人のWEIが期間中に向上していることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– Observedのプロットでは、急激な上昇や下降は見受けられません。全体的に滑らかな変動です。
– Residual要素は、ピークがありその後減少していますが、外れ値とまではいえません。全体としては比較的安定しています。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– Observed（観測値）は実際のWEIスコアの動向を示しています。これは主にトレンドの影響を受けていますが、季節性やランダムな誤差も含まれています。
– Seasonal（季節性）は、短期的な周期性を表しており、特に7月5日以降に小さな変動があります。
– Residualは、トレンドや季節性に影響されないランダム成分を示しており、全体的に小さい値です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– Observed、Trend、Seasonal、Residualの関係性に基づいて、トレンド要素が強く、観測値の動向に大きく影響を与えていることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– トレンドは一定の増加を示しており、これが最も重要な要素として観測値に寄与しています。季節性の影響は小さいです。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– WEIの向上は、省エネや効率的なエネルギー使用における改善を示唆します。これはビジネスの持続可能性やコスト削減に寄与し、環境負荷の低減にもつながる可能性があります。
– トレンドの上昇は、個人や企業のエネルギー効率の向上への関心の高さを示すかもしれません。また、政策や技術革新がこれを後押ししている可能性があります。
この分析によって得られる知見は、今後のエネルギー管理や効率向上戦略の策定に役立つでしょう。
社会WEI平均 STL分解グラフ
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**
– **上昇トレンド**:
– トレンドのプロットは全体的に上昇しています。これは、電力の社会WEI平均スコアが長期的には増加していることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 観測値のグラフでは、急激なピークが見られず、比較的一定のパターンを示しています。
– 季節的要素では7月9日あたりに明確なピークがあります。
3. **各プロットや要素**
– **Observed（観測値）**:
– 実際のデータが示され、トレンドと季節性が組み合わさっている。
– **Trend（トレンド）**:
– 長期的な変化を示し、背景にある一般的な増加傾向を把握可能。
– **Seasonal（季節性）**:
– 短期の変動を示し、周期的なパターンが明示されている。
– **Residual（残差）**:
– モデルで説明できない変動。7月9日から11日にかけて小さなピークが見られ、モデルに何らかの変動を指示。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 観測値とトレンド、季節性の間に報告されたデータの全体像が形成されている。観測値はトレンドと季節性の影響を受けて上下していますが、長期的にはトレンドの方向に影響されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– シーズナル成分には非常に強い振動が見られ、周期的な変化が電力使用量に影響していることを示しています。
6. **社会への影響および洞察**
– 電力需要が社会において増加傾向にある可能性を示しています。これは経済活動の増加や季節要因による一時的な影響が考えられます。
– 企業や政策立案者にとっては、需要の増加に応じた電力供給の強化や効率的なエネルギー管理が必要となる可能性があります。
– 季節的なピークに対応するための準備が不可欠で、短期的な変動についても対策が必要です。
このグラフからは、電力の社会WEI平均スコアが、季節性と長期的な需要増加の両方によって影響を受けていることが理解できます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– このPCAプロットには明確な時間的トレンドは示されていませんが、データポイントは第1主成分（横軸）に沿って広がっています。このことは、第1主成分がデータの大部分の分散を捉えている可能性が高いことを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左下と右上にそれぞれ外れ値と見られるデータポイントがあります。他のデータポイントから離れているため、これらは注意が必要です。
3. **各プロットや要素**
– 各データポイントは、観測された今のデータサンプルを表しています。プロット全体は各主成分の方向に広がっており、データがどのように主成分空間で分布しているかを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 同一グラフ内のデータポイント間に直接的な時間的関係性は示されていませんが、第1主成分が主要な変動要因である可能性が高いです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 第1主成分に沿って多くのデータポイントが集中しており、この方向に強い相関が存在する可能性があります。
– 第2主成分にはあまり多くの情報がなく、貢献度が低いことが分かります。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 人間的な直感としては、第1主成分が電力データの変動に大きく影響していると捉えられます。このようなPCA分析は、データの次元を削減し、重要な情報を抽出するために用いられます。
– ビジネス上の意思決定や効率化、例えば資源の配分や需要予測における重要なインサイトを提供する可能性があります。
– データ点間の距離や分布を分析することで、異常な動きを特定し、早期対応が可能になるため、運用やセキュリティ上のリスクを軽減することに役立つでしょう。
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。