📊 データ分析（GPT-4.1による）
データ分析において、以下の重要な点を深掘りして分析します。
### 時系列推移とトレンド分析
– **総合WEIスコア**は、冒頭の数日間では比較的低かったものの、日を追うごとに改善しており、特に7月6日から急上昇し、8日にピークの0.87に達している。中盤には一時的に低下するものの、再度最高値付近に回復している。
– **個人WEI平均**と**社会WEI平均**についても、全般的に同様のトレンドを示し、社会的要因が個人のスコアに影響を与えていることが伺える。
### 異常値の検出と背景要因
– 異常値は、特に冒頭と期間の終わりにかけて多く検出されています。**総合WEIの初めの日付(7/1)**や中盤(7/6)の異常値は、**社会的な動揺**や**政策施行による変動**などが影響している可能性があります。
– 異常値として検出された要因には、個人WEIや社会WEI項目の大幅な変動が影響していると考えられます。
### STL分解による分析（季節性・トレンド・残差）
– **長期的なトレンド**としては、中盤からの上昇傾向が見られ、特に社会WEI平均の上昇が総合スコアに寄与。
– 季節性は見られず、期間は短いが一定の周期的波はある。
– **残差成分**には、不説明の変動が含まれており、予測困難な突発的なイベントが影響する可能性。
### 各項目間の相関
– **高い相関を持つ項目**：個人の経済的余裕と健康状態、社会の持続可能性と社会基盤が相関しています。これらは、生活の質および社会的安定が共に変動することを意味。
– **低い相関を持つ項目**：心理的ストレスと他の項目は比較的低い相関を示し、個別に対処が必要。
### データ分布と外れ値
– **箱ひげ図**の分析から、個人WEIと社会WEIのスコアで外れ値が存在する項目には注意が必要。特に経済的余裕では外れ値が多く、その期間には個人の経済状況にばらつきがあった可能性。
### PCAによる主要構成要素
– PC1が0.73の寄与率で主要構成要素となる一方、PC2は0.09と低く、主に経済および社会的情勢がWEIに大きく影響。
– これは、環境変化や政策転換がWEIスコアにおいて主要な変動源であることの示唆。
### 結論：
この分析より、**社会的施策**や**市場条件**など、外的要因がWEIスコアに強く影響していることが分かります。特に、7月初旬と中盤のスコア変動は、政策の実施や大組織の行動が影響として考えられ、WEIスコアの未来予測においては、社会の基盤強化策の検証がキーです。
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、提供されたグラフの分析です。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青色のプロット）は全体として横ばいですが、わずかに増加しています。
– 予測（直線回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）はいずれも若干の増加を示していますが、ランダムフォレストは急な変化を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値はありませんが、予測のラインに対する実績のズレが見られます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色のプロットは実績データを、紫色、黄色、薄紫色のラインはそれぞれ異なる回帰モデルによる予測を示しています。
– 灰色の範囲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間の関係性**:
– 予測モデルによるデータは、実績を踏まえた上で異なる方法で将来の数値を推定しています。
– ランダムフォレスト回帰は他よりも敏感に変化を捉えている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの相関は低く、ランダムに見えますが、予測モデルは過去データに基づいた一定の傾向を示しています。
6. **人間が直感的に感じること、および社会への影響**:
– 現在のWEIスコアは安定していますが、予測により若干上昇または変動の可能性があります。
– ビジネス的には、エネルギー管理や効率性の向上に注力する必要があるかもしれません。
– 社会的には、将来的な電力需要や供給への影響を考慮して、政策の見直しを含む対応が求められる可能性があります。
全体的に、実績データは安定していますが、予測が示す将来的な変動に備える必要があります。
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:
1. **トレンド**:
– 最初の数日間、WEIスコアは0.6から0.8まで上昇しています。
– その後の日々は0.7から0.8の間で横ばい状態を示しています。
– 予測線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は異なる傾向を見せており、特にランダムフォレスト回帰は増加傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値として特定された点が数箇所ありますが、全体のトレンドには大きな影響を与えていません。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績AIによる実際のWEIスコアを示しています。
– 赤い十字は予測AIによる予測値です。
– グレーの囲み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**:
– 予測値と実績値の間にいくつかの乖離が見られます。特に線形回帰と決定木回帰の予測は横ばいを保とうとしています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績の分布は、予測不確かさの範囲内に概ね収まっており、予測と実績の間に一定の相関関係が提案されています。
6. **直感的およびビジネス/社会への影響**:
– WEIスコアの安定感は、多くの消費者にとって電力供給の信頼性を高める要因となります。
– ランダムフォレスト回帰が将来の上昇を示唆しているため、電力需要の増加が予測され、一貫した供給が必要となる可能性があります。
– 企業は、今後の電力需要の増加に備えた調整や準備を考慮すべきかもしれません。
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
1. **トレンド**:
– グラフには二つの時系列があります。一つは青い点で示された実績データ、もう一つは予測データです。
– 実績データは0.6から0.85の範囲で、約1週間程度横ばいで推移しています。
– 予測データは期間の後半に向けて直線的に上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い円で示された外れ値は少数存在し、全体のトレンドから大きく外れている値は少ないです。
– 全体としては急激な変動は見当たりません。
3. **各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×印が予測（予測AI）を示しています。
– 灰色の影は予測の不確かさ範囲を示しており、xAI/3σで表現されています。
4. **複数の時系列データ間の関係性**:
– 実績データと予測データで観測される相関関係は、初めのうちは強く、期間が進むにつれて予測が上昇傾向にあるため、乖離が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは、密度が高く、0.75付近に多くのデータポイントが集まっており、安定した状態が長期間続いているように見えます。
– 予測データは時間と共に増加し、予測モデルによって回帰直線やランダムフォレスト回帰の違いが示されています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人々はこのグラフから、実績データが比較的一定で安定している一方で、予測は将来的なシナリオで電力の需給バランスが逼迫する可能性を示唆していると感じ取るでしょう。
– ビジネスや社会への影響としては、電力需給が逼迫する可能性があるため、電力供給の増強、効率化、代替スマートエネルギーの導入などの施策の検討が求められるでしょう。
この分析から、実践的な施策や計画策定のための貴重な洞察が得られるでしょう。
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:
以下に、グラフを分析した結果を示します。
1. **トレンド**:
– 実績のデータは全体的に横ばいで、特定のトレンドは見られません。
– 予測データには異なるモデルの使用により、若干の上昇があります（特にランダムフォレスト回帰）。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データでは、一部のプロットが他と比べてわずかに低い値を示していますが、重大な外れ値ではありません。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実際のデータを示しており、安定しています。
– 赤い×は予測を示しており、異なるモデルによって結果が異なります。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、比較的均一です。
– それぞれの予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）で異なる色の線が用いられています。
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軽微な差があり、予測モデル間でも若干の差異があります。特に、ランダムフォレスト回帰がやや高い予測値を示します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データの分布は狭く、強い相関関係が見られます。予測と実績とのズレは小さいです。
6. **直感的な洞察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ことは、電力カテゴリにおける個人の経済的余裕（WEI）が一定であることを示唆しています。
– 予測モデルによる若干の誤差や変動は、将来的な経済状況の変化に対する早期の警鐘を鳴らす可能性があります。
– 特に、ランダムフォレスト回帰によるやや高い予測値は、楽観的な見通しを示す可能性があり、経済政策の策定に寄与するかもしれません。
これらの分析により、電力消費に関する経済的な計画や個人の消費行動への理解を深めることができるでしょう。
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:
## グラフの分析と洞察
### 1. トレンド
– **実績：（青色プロット）**
– 初めのうちはスコアが0.7〜0.8付近で比較的一定。
– 最後の方は若干のばらつきが見られる。
– **予測：（色線）**
– 予測には三種類のモデルがあります。
– **線形回帰（青線）** は横ばいで、今後の変動が少ないことを示唆。
– **決定木回帰（薄紫線）** は最初は横ばいで、その後やや上昇。
– **ランダムフォレスト回帰（ピンク線）** は全体的に上昇トレンドを示している。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 外れ値（黒丸で囲まれた部分）は、冒頭付近に集中。
– WEIスコアの急激な変動は、特に見られないが、外れ値が示す異常なデータに注意が必要。
### 3. 各プロットや要素
– **灰色の領域（予測の不確かさ範囲）**
– 実績データの多くがこの範囲内にあることから、予測の精度が比較的高いことを示唆。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– **実績 vs 予測**
– 実績のデータと、多くの予測が似た傾向を示しており、特に線形回帰予測が正確なように見える。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **分布の特徴**
– 実績データは0.7付近が中心であり、右肩上がりの細かい分布が見てとれる。
### 6. 直感的な考え、ビジネスや社会への影響
– **健康状態の維持と安定**
– WEIスコアが安定していることは、健康状態が良好であることを直感的に感じさせる。
– ビジネスとしては、この安定性を維持しつつ、予測に基づいた改善策を引き続き実施することで、さらなる健康増進が見込める。
– **リスクの管理**
– 外れ値の存在は、予期せぬ健康状態の変動があることを示しており、リスク管理の重要性を再認識させる。
全体として、このグラフはヘルススコアの安定と、将来の変動予測に基づく価値ある見解を提供しています。これにより、個人や企業がより健康的なライフスタイルを追求するための指針が得られるでしょう。
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:
以下の視点からこのグラフを分析します。
1. **トレンド**:
– グラフ序盤（7月1日～7月15日）は、WEIスコアが比較的安定しています。しかし、徐々に上昇傾向が見られます。
– 予測AIによるスコア（紫色の線）は、7月22日以降で上昇し、直線的に増加し続けています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月1日～7月8日の間に複数の外れ値が観察されます。これらは異常値として、黒い円で囲まれています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実績データを示し、全体的には徐々に増加するトレンドです。
– 紫、青、緑の線はそれぞれ異なる予測モデルの結果を示しています。予測モデル間のスコアの差異は小さいです。
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が類似していますが、予測データは全体としてよりなだらかな上昇を示します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– WEIスコアは、時間が進むにつれてわずかに増加する傾向が見受けられ、モデルの予測もそれを支持しています。
– 予測モデルは実績データの範囲内に収束しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このグラフからは、個人の心理的ストレスが時間とともに増加する可能性が示唆されます。特に、電力などの特定のカテゴリに関連する要因が影響している可能性があります。
– ビジネスや社会において、ストレス管理や対策が必要であることを示唆しています。企業や社会団体は、このトレンドに対して予防策を講じることが重要になるでしょう。
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:
## グラフ分析
1. **トレンド**
– 実績データ（青いプロット）は全体的に横ばいで、大きな変動は見られません。
– 予測データ（線）は、予測種類により異なるトレンドを示しています。線形回帰と決定木回帰のプロットはほぼ一定ですが、ランダムフォレスト回帰ではわずかに上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 黒い円で示された外れ値がいくつかありますが、全体的なトレンドに大きな影響を与えていないようです。この外れ値の存在は、データの一部に異常がある可能性を示唆します。
3. **プロットや要素が示す意味**
– 青い点は実績データを示し、安定性を持っています。
– グレーの背景は、予測の不確かさ範囲を示しています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測は異なる線で示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– すべての予測手法が一貫した時系列データの安定を示しているため、実績データの変動があっても基本的に一定またはわずかな上昇傾向を保つと予測されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– WEIスコアは0.6から0.8の範囲で高密度に分布しているため、全体としての変動性は少ないです。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– WEIスコアの安定性は、電力カテゴリにおける自由度と自治が確立されつつあることを意味します。さらに、予測が安定していることから、今後もこの状況が持続する可能性が高いです。
– ビジネスにおいては、安定したスコアが信頼性を示し、クライアントやエンドユーザーへの安心感を提供します。
– 社会的には、電力関連の自治に関する問題が抑制されていることを反映しています。
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**
– 実績データ（青い点）は最初のほうで0.6付近に散在し、その後徐々に上昇して0.8に近づいています。全体としては上昇トレンドが見られます。
– 予測データ（線）はどのモデルも最初からかなり高い値（0.8以上）で横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の段階でいくつかの外れ値が存在していますが、それ以降は外れ値は見られません。
– 外れ値は特に濃い青の丸で囲まれています。
3. **各プロットや要素**
– 青のプロットは実績データを示しており、黒の円は異常値（外れ値）を示しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示しています。初期にはこれが広がり、その後狭まっています。
– 予測モデルは線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の3つが使用されており、それぞれが異なる値を示しています。
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下限から始まり、徐々に上昇して予測に一致するようになります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測モデル線との相関があり、特に後半部分ではそれが強化されています。
6. **直感的に感じること、およびビジネスや社会への洞察**
– 初期の実績と予測の乖離は改善されており、予測精度が向上しています。
– データの改善は、電力の公平性や公正さが向上していることを示唆しており、政策の効果かもしれません。
– ビジネスにおいては、この改善トレンドが続くならば、電力カテゴリーでの公平性が高まり、より持続可能な戦略の策定に役立つでしょう。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）は概ね0.8から1.0の範囲で横ばい。期間中、WEIスコアは安定している。
– 予測（線形回帰）はゆるやかに上昇するトレンドを示す。その他の予測モデル（決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）はほぼ一定。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフの初期に数個の外れ値（大きな黒丸で囲まれた点）が見られる。早期に異常なスコアがあったと考えられる。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **青い点**: 実績のWEIスコア。現在の状態を示す。
– **赤い十字**: 予測されるスコア。
– **黒い丸**: 異常値として認識された点。
– **灰色の帯**: 予測の不確かさを示す範囲。若干の変動が予測されている。
– **色付きの線**: 各予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による未来のスコア予測。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと各予測は近い推移を見せており、各方法の予測の精度も高いと考えられる。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測値の相関が高く、一貫性がある。
6. **人間が直感的に感じること・社会への影響**:
– WEIスコアは全体的に安定しており、持続可能性と自治性が確保されているという安心感を与える。
– 予測ではさらなる改善が示唆されており、エネルギー関連の取り組みが進んでいる可能性を示す。
– 外れ値を早期に察知し対応することで、安定供給が見込まれる。
– ビジネスにおいては、環境負荷の低い運用が維持されており、社会的信用を高める一因となりうる。
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:
以下は、このグラフから得られる視覚的な特徴と洞察です。
1. **トレンド**:
– 実績のデータポイント（青色の点）は主に0.8から0.9の範囲で安定しています。全体的に横ばいの傾向が見られます。
– 予測データ（線）において、線形回帰は途中で緩やかな上昇を見せ、他の予測モデル（決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は一定の値を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の一部のデータポイント（0.6付近）は他と比較して明らかに低く、外れ値として視認できます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績を示しており、安定性を示唆しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさを表しており、実績値の多くはこの範囲内に収まっています。
– 異常値は黒い円で囲まれています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と各予測モデルの間での関係性は、それぞれのモデルの特徴を反映しています。線形回帰が上昇傾向を示す一方で、他のモデルが一定であることが、その違いを明確にしています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの多くは0.8-0.9に集中しており、しっかりとした集中があります。
6. **直感的な感想と社会的影響**:
– グラフからは、電力におけるWEIスコアがこの期間にわたって安定していることが分かります。予測が比較的安定していることから、今後も安定した状況が続く可能性があります。
– ビジネスや社会においては、この安定性はプランニングやリソース配分において安心材料となり得ますが、外れ値が示す潜在的な問題には注意を払う必要があります。
全体として、今後の情勢を予測する際には、予測モデルの違いを理解しつつ、データの安定性を活用することが重要です。
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:
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**
– 実績データ（青点）は概ね0.6から0.8の範囲にあり、時間とともに大きな変動は見られません。
– ランダムフォレスト回帰による予測（紫線）は途中で上昇の傾向が見られますが、最終的には一定の値に収束しています。
– 決定木回帰（緑線）と線形回帰（ターコイズ線）は、それぞれ異なり、一定の水準を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 黒い円で示された外れ値があります。これらは他のデータポイントと比べて異常なスコアを持っています。
– 複数の外れ値が初期に存在し、それ以降は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点と黒い円は実績データを示しており、異常な値が強調されています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示し、予測の分散を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと三種類の予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）がありますが、ランダムフォレスト回帰のみが時系列的な上昇を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは比較的一定の範囲に収まっており、分布に大きな偏りは見られません。ただし、外れ値の影響で若干の分散があります。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 実績データは安定しており、通常の状況下ではこの水準が維持されると予測されます。
– ランダムフォレストの予測が上昇を示していたことから、今後の動向に注目すべきかもしれません。特に多様性や自由の保障が改善される可能性があります。
– 外れ値の存在は、特定の時期や条件で異常が発生するリスクがあることを示唆しています。
これらの洞察は、政策立案や社会的施策の策定において、どのように対策を講じるべきかについての指針を提供するかもしれません。
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**
– 色の濃淡で見ると、特定の時間帯で色の変化が見られます。特に、7時と16時以降の時間帯で色が変わっています。一般的には一定のパターンが見られるものの、周期性というよりは日による変動が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 19時の7月1日の紫色のプロットは、全体から大きく外れた低い値を示しています。これは異常なイベントやデータエラかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色のグラデーションは、数値の大小を示しています。緑や黄色は高いスコア（0.750以上）を示し、青や紫は低いスコア（0.750以下）を示しているようです。全体を通して、深夜と朝の時間帯で緑（高スコア）が多いことがわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 7時と16時の時間帯は、他の時間帯と比較して高スコアを頻繁に示しており、固定的な活動や需要があることを示唆しています。これらの時間帯が電力需要のピークである可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 日中や夜間の特定時間帯でしばしばスコアが高いことから、電力使用のピークタイムが固定しているか、特定の日に集中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**
– 特定の時間帯に高い電力使用が集中するというパターンは、電力管理や計画に影響を与える可能性があります。特に、7時と16時以降の需要に対しては、エネルギー供給の強化や効率的な調整が求められるでしょう。また、外れ値は潜在的な異常を意味するため、異常検知の改善が必要です。
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:
このヒートマップは、個人のWEI平均スコアを示しており、電力の使用パターンを視覚化しています。以下に特徴的な点と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 水平方向（時間軸）において午前7時から午後11時までのデータが観察されます。
– 一般的に、時間が進むにつれて、スコア（色の緑や黄への変化）が高くなる傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 午後7時から午後8時の間、および午後11時に暗い色が目立ちます。これは他の時間帯とは異なる低いスコアであることを示唆しており、何か特別な要因がある可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色が濃い青から緑、黄色に変化することでスコアの上昇を示しています。濃い色は低スコア（使用量が少ない）、明るい色は高スコア（使用量が多い）を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯が朝から夜にかけて、より高いスコアが観察されることから、時間帯による電力使用の増加が示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 夜間にかけての顕著な増加傾向が見られるため、一般的な生活パターン（例えば、照明や電気機器の使用）が影響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**:
– ヒートマップからは、エネルギー消費のピーク時間帯が明確に視覚化されており、供給側にとって効率的なエネルギー管理の鍵となる情報を提供しています。
– ピーク時の電力消費がシステムに負荷をかける可能性があるため、需要サイドマネジメントやピークシフトの施策が有効かもしれません。
このグラフは、電力消費のパターンを理解し、ピーク時の負荷軽減策を考える上で有用です。
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**:
– ヒートマップの色が時間帯によって異なるが、日付が進むにつれて色が比較的一貫している。これは、一定期間中に特定の時間帯で電力使用のパターンが変わらないことを示している。
– 全体的に比較的安定したパターンが見られるが、周期性があるようには見えない。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月1日から7月3日あたりの一部の時間帯（特に19時）は、他の日と比べて色が異なる（紫や青）。これは外れ値として認識でき、この時間帯に何か特別なイベントや異常な使用があった可能性がある。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色は電力使用の強度または効率を示していると考えられ、濃い紫から黄緑にかけて強度が異なる可能性がある。黄色に近いほどスコアが高いことを意味する。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 特定の時間帯における色のパターンは、一貫して高いスコアを示す場合とそうでない場合があり、時間帯ごとに異なる使用パターンが存在することを示唆する。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 夜間（特に19時以降）に色の変化が見られることから、特定の時間帯での使用パターンに特徴があると考えられる。
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**:
– 社会やビジネスにおいて、ピーク時間帯の電力使用を最適化することでコスト削減や効率の向上につながる可能性がある。
– 外れ値として特定された時間帯に注目することで、異常な電力消費を引き起こす要因を特定し、対応することで持続可能性を向上させることができる。
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:
### 分析と洞察
1. **トレンド**
– このヒートマップは具体的な「トレンド」よりも、異なるWEI項目間の相関度を示します。色が濃い赤に近いほど高い正の相関を、青に近いほど負の相関を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– ヒートマップには個別の時系列データの変化や外れ値についての情報は含まれていませんが、期待する相関関係の中で著しく低い相関があれば、それが異常とも考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 各セルは、2つの項目間の相関係数を色で表現しています。+1に近いほど強い正の相関、-1に近いほど負の相関です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– データは30日間のもので、時系列の関係性よりも項目間の関係性の強さを示します。「個人WEI（経済的余裕）」と「社会WEI（持続可能性と自治性）」が高い相関を持ち、両者の相関係数は0.94です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「社会WEI（持続可能性と自治性）」と他のWEI項目、特に「個人WEI（経済的余裕）」との関連性が高いです。
– 「個人WEI（心地度と自治）」は、他の項目と比較して相関が低く、特に「個人WEI（経済的余裕）」や「個人WEI（健康状態）」とは相関が低いです。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会的影響**
– 強い相関がある項目は、一方の改善がもう一方の改善にもつながる可能性を示唆しています。例えば、「経済的余裕」と「持続可能性と自治性」は高い相関を持つため、経済的支援が持続可能性の改善につながる可能性があります。
– ビジネス面では、調査対象となる電力に関連する項目が社会的要素と強い相関を持つことから、電力供給の安定や持続可能性への取り組みが社会全体の福利に貢献する可能性を示唆しています。
全体として、各カテゴリーの間でどのように相互関係があるかを理解することで、より効果的に社会的、個人のニーズに対応したエネルギー政策を立案する助けになるでしょう。
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、電力カテゴリのWEIスコアの分布を比較しています。以下に視覚的な特徴とそこから得られる洞察を述べます。
### 1. トレンド
各ボックスプロットは横ばいで、特定の「WEIタイプ」が他よりも大きく異なることはありません。周期性や特定の増減の傾向は見られません。
### 2. 外れ値や急激な変動
– いくつかのカテゴリで外れ値が見られますが、それほど極端ではありません。
– 「個人WEI（経済的余裕）」「社会WEI（共生・多様性・自由の尊重）」などは外れ値が存在します。
### 3. 各プロットや要素
– ボックスの位置や幅は、各WEIタイプのスコアの中央値と分布の広がりを示します。
– 色による違いは、カテゴリ間の違いを識別しやすくしています。特に注目されるのは、WEIスコアの高いカテゴリと低いカテゴリの違いです。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– この箱ひげ図では時系列データの関係性は示されていませんが、各WEIタイプ間の比較が行えます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 全体的なWEIスコアは0.7から0.9の間に集中しているようです。この範囲内で多くのカテゴリが類似した分布を示しています。
– 公正性に関連するタイプが、他の項目と比較してやや狭い分布を持つ傾向があります。
### 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
– 多くの人は、WEIスコアの全体的な安定性を評価し、どの分野が重点的に改善すべきかを理解しやすく感じるでしょう。
– 「社会WEI（生態系・資源豊かさ）」は比較的広い分布を持ち、改善の余地がありそうです。
– ビジネスや社会への影響として、特にスコアの低いカテゴリにリソースを集中させることで、全体的なパフォーマンスを向上させることができるかもしれません。
この分析が、WEIスコアの改善や電力カテゴリにおける戦略的な意思決定に役立つことを期待します。
総合WEI STL分解グラフ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
この総合WEI STL分解グラフからの洞察は以下の通りです。
1. **トレンド**:
– トレンドは30日間を通じて緩やかに上昇しています。これは、電力カテゴリのWEIスコアが全体的に改善していることを示唆しており、長期的にプラスの傾向があると考えられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 残差プロットを見ると、7月7日頃に大きな正の残差が見られ、異常な変動があったことを示しています。このような外れ値は、特定の突発的なイベントが影響した可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– **Observed**: 全体的な観測データを示しており、トレンドと季節性の影響を受けた実際のデータの動きを反映しています。
– **Trend**: 基本的な上昇傾向を示しており、電力指標の安定した成長を示唆しています。
– **Seasonal**: 季節成分がプラスマイナスで周期的に変動しており、短期的な季節要因が電力利用に影響を与えている可能性があります。
– **Residual**: 上述のように異常変動を捕捉しています。
4. **複数の時系列データの関係**:
– ObservedデータはTrend、Seasonal、Residualの要素の合成であり、各要素が協調して全体のデータを形成しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– トレンドが上昇している中で、季節性は一定の周期で上昇と下降を繰り返しており、短期的な波と長期的な成長が同時に見られます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間が直感的に感じるのは、基本的には安定した成長と周期的な変動の調和です。ビジネスや社会的には、このトレンドが続くなら、電力供給や消費が今後も拡大することを示し、インフラの拡充や需給調整がより求められるという理解が得られるでしょう。また、7月7日のような異常変動が再発しないような対策も必要です。
個人WEI平均 STL分解グラフ
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以下にグラフの視覚的特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– トレンド（Trend）プロットは、全体として緩やかな上昇を示しています。30日間の期間では電力の使用傾向が少しずつ増加しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 残差（Residual）プロットにおいて、特に7月10日前後で急激な変動が見られます。これは異常な外れ値があることを示唆し、この期間に何らかの特異なイベントがあった可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 観測値（Observed）は、全体的な動きを示す主要なデータであり、トレンド、季節性、残差の要素が合わさっています。
– 季節性（Seasonal）は、周期的なパターンを示し、一定のリズムがあることを表しています。
– 残差（Residual）は、観測値からトレンドと季節性を差し引いたもので、予測不能な変動を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– トレンドと観測値は全体的に一致し、上昇傾向にあります。ただし、季節性要因が加わることで周期的な変動を示し、残差が小さい期間も多く、トレンドや季節性が主な要因であることがうかがえます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 季節性の変動と観測値のピークにはある程度の相関が見られます。残差が0に近い時期には、トレンドと季節性が主要な説明因子として働いているようです。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間がこのグラフから感じ取るのは、電力使用が日に日に増えていっているということです。これは季節的な需要の変化や特定の時期における電力の消費パターンの変化を示している可能性があります。
– ビジネスや社会的には、電力の需要が増加していることから、持続可能な電力供給の確保や、省エネ対策の強化が求められるでしょう。
– 特に、7月10日のような急激な変動に対しては、電力供給の柔軟性や非常時の対応策を検討する必要があるかもしれません。
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:
以下に、グラフ分析の詳細を示します。
1. **トレンド**
– トレンド部分は一貫して上昇しています。これは、電力に関連するWEI平均スコアが30日間にわたって徐々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**
– Residual（残差）グラフでは、特に7月6日から7月9日にかけて急激な変動が見られます。この期間に何らかの一時的な要因があった可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– Observed（観測値）は実際のデータを表しています。
– Trend（トレンド）は基本的な上昇傾向を示しています。
– Seasonal（季節要因）は毎日の変動を示し、小さな周期的パターンが見られます。
– Residual（残差）はトレンドや季節要因では説明できない部分で、短期間の変動を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– Trendが上昇しているのに対し、SeasonalやResidualの変動は短期的な変化を捉えています。これにより、全体的な上昇傾向の中にも一時的な揺らぎがあることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– トレンドが主要な方向性を示しており、季節的な変動や残差はその上での短期的な動きを表現しています。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– 観測データの上昇傾向は、電力関連の指標が改善していることを示しており、これはエネルギー効率の改善や持続可能性に向けた取り組みの結果かもしれません。
– 一時的な変動（外れ値）は、季節的な需要変動や天候などに影響を受けている可能性があります。
– これらの情報は、エネルギー政策やインフラ整備に影響を与え、より効率的な資源配分を可能にするための指針を提供するかもしれません。
WEI構成要素 主成分分析（PCA）
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以下にグラフの視覚的な特徴とそこから得られる洞察を分析します。
1. **トレンド**
– グラフ全体に明確な上昇や下降のトレンドは見られません。
– データは分散しており、特定の方向性を示していないため、周期的なパターンも見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 主成分が-0.5から0.2の範囲内に収まっていますが、明らかに離れた外れ値は見受けられません。
– データが比較的一様に分散しています。
3. **各プロットや要素**
– 第1主成分（寄与率: 0.73）と第2主成分（寄与率: 0.09）の2軸で表され、主に横方向に広がりを持ちます。
– 高い寄与率の第1主成分がデータに大きく影響を与えており、これがデータの主要な分散要因であることが示唆されます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 30日間のデータが対象ですが、個々のデータポイント間に明確な時系列の関連は確認できません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 分布は各主成分の範囲内に均等に広がっているように見えます。
– 第1主成分がデータのバリエーションに大きく寄与しているため、横軸方向の分散はデータの主要な情報を示唆しています。
6. **直感的な洞察とビジネス社会への影響**
– 主成分分析を通じて、電力データの主要な変動因子が特定できたことは、電力消費の要因を理解する上で有意義です。
– これにより、電力の需要予測や供給計画の最適化に役立つ可能性があります。また、分散のパターンをより詳細に分析することで、潜在的なリスクや機会を発見する助けとなるでしょう。
この分析が電力業界のさらなる洞察と意思決定に役立つことを期待します。
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。