📊 データ分析（GPT-4.1による）
データの分析結果は以下の通りです。
### 時系列推移
– **総合WEIスコア**は、7月初めの0.6代から中旬にかけて0.8代に上昇し、後半で0.8を維持しながら時折少しの下降が見られます。具体的には、7月6日以降、スコアは大きな成長を見せ、特に7月6日に0.8625、7日に約0.83、8日以降0.85以上を記録しています。
– **個人WEI平均**も同様のパターンを示し、7月6日より向上し0.8以上を保っていますが、その前は0.7台前半で推移していました。
– **社会WEI平均**は全体的に高めで、特に7月6日から急激に向上、0.9近くを維持することが多いです。
### 異常値
– 7月6日を境にスコア全体が急激に良化しており、この2-3日は異常値とみなされる高いスコアが多発しています。この変動の背景には、イベントや政策など外部環境の変化、エネルギー供給の安定性の改善などが考えられます。
– 7月1日の低スコア（個人、社会、および総合WEI）は、月初の不安定要素や月末の報告・データ整理期間などの反映かもしれません。
### 季節性・トレンド・残差 (STL分解)
– 長期的なトレンドは中月からの上昇と7月中旬のピークを示しており、持続的な改善が続いていることが示唆されます。
– 季節性はあまり顕著ではありませんが、月初・中旬・月末に小さなサイクルが見られる可能性があります。
– 残差については、急な変動が７月６日周辺で多発しており、これらは従来のトレンドや季節性とは異なる一時的ショックと見られます。
### 項目間の相関
– 強い相関が見られるのは、個人経済と個人自由度、社会公平性と社会持続可能性などです。これは、経済的な余裕が個人の自由度や選択肢の拡大と関連し、公平性と持続可能性が共和的な社会構造の基盤となっていることを示唆します。
### データ分布
– 箱ひげ図を通じて、特定の項目は他よりも広い分布を持つ（例：社会基盤・教育機会）。具体的には、個人心理的ストレスのスコアはばらつきが大きく、外部要因（例えば、急な環境の変化やストレスイベント）が影響している可能性があります。
### 主要な構成要素 (PCA)
– PC1は0.73の寄与率を持ち、全体の変動の大部分を説明します。これは、例えばエネルギーの供給安定性の変動が総合的なスコアに与える影響が顕著であることを示唆します。
– PC2が0.10の寄与率であり、周辺環境や一時的な施策変更などの影響を示しているかもしれません。
これらの点から、7月6日からの劇的なスコアの向上は、単なる評価基準の変化や報告体制の影響でなく、実質的な改善がなされた可能性が高いと考えられます。一方で、7月19日などに見られるスコアの下落は、基盤的な社会要因の影響を示しているかもしれません。これらを念頭に置くことで、今後のWEI分析の精度向上や政策立案の有効な資料とすることができるでしょう。
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
1. **トレンド**
– 前半は横ばい傾向がありますが、若干の上昇も見られます。後半部分で予測データは様々なモデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）が使用されており、それぞれ異なるトレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データポイントの間に幾つかの外れ値が見られますが、全体的にはクラスター化されています。急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 青いプロットは実績データを示し、予測の不確かさが灰色の範囲で示されています。
– 異常値は黒い円で囲まれています。
– 異なる色の線が異なる予測モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）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の間に比較的一致した部分がありますが、予測モデルにより異なる未来の傾向が示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データ内では、密度が高いゾーンが存在します。予測はモデルによって分布に差がありますが、総じてモデルは実績データの範囲に収まっています。
6. **直感的な印象とビジネスへの影響**
– 人間の直感では、実績と予測がある程度一致しているため、予測モデルが現状をよく捉えていると感じるかもしれません。
– 電力業界においては、安定したパフォーマンスは供給の信頼性に繋がり、戦略的計画に役立つでしょう。予測範囲が狭いことは、予測の信頼性が高い可能性を示唆しています。
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**:
– 実績データ（青色のプロット）は、0.6から0.8の間で安定した横ばいのトレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値とされた点がいくつか確認できます（黒い丸で囲まれているプロット）。これらは非常に少数であり、データ全体の傾向には影響していないようです。
3. **プロットの意味**:
– 青色のプロットは実績AIのデータを示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示し、データが大部分この範囲に含まれていることは、予測が比較的正確であることを示しています。
– 予測線（紫色、青色）は異なる予測手法を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測系（境界、線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）間に大きなズレはなく、一貫して横ばいの傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの分布は主に0.7から0.8の間に密集しており、ばらつきが少ないことが分かります。
6. **人間が感じる直感とビジネス・社会への影響**:
– グラフ全体として安定性を感じさせます。電力カテゴリにおけるWEIスコアが安定していることは、電力供給の信頼性や効率性が維持されていることを示唆しており、ビジネスにとって安全性の指標と考えられます。
– 予測の精度も高く、長期的な計画を立てる上で利用できるデータと捉えられるでしょう。
全体として、このデータセットは安定したパフォーマンスを示しており、予測が信頼できることを表しています。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– 実績のWEIスコアは、0.7から0.9の間で安定して推移しています。全体的に大きな変動は見られず、横ばいの傾向があります。
– 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、特にランダムフォレスト回帰が上昇トレンドを示しており、期待される未来の改善を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値としてマークされた点がいくつか存在します。これらのデータポイントは、通常の動きから外れた動きを示し、何らかの異常や一時的な要因の影響があった可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 実績データが青色のプロットで示され、異常値は黒い円で囲まれています。
– 予想の不確かさ範囲は灰色の影付きエリアで示されています。
– 各色の線（青、水色、紫）は異なる回帰モデルを表しており、それぞれのモデルが異なる予測パターンを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる予測モデル間での比較が可能です。ランダムフォレスト回帰が特に上昇傾向を強調している一方で、他のモデル（線形回帰と決定木回帰）はより保守的な予測を行っています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データが概ね一定の範囲に集まっていますが、外れ値がいくつか存在するため、データの分布には一定の分散があります。
6. **人間が直感的に感じるであろうこととビジネスへの影響**:
– WEIスコアの安定性は、電力カテゴリの関連事業における信頼性や供給の安定性を示唆しています。この安定性は、消費者やビジネスにとって安心材料となり得ます。
– 予測モデルによって示される将来のトレンドは、特に上昇傾向を示すランダムフォレスト回帰に注目するならば、業界全体の成長を見込むことができるかもしれません。
– 外れ値は監視が必要で、特に原因の特定と対応策の検討が重要です。これにより、更なる安定性の確保や予測精度の向上に繋がる可能性があります。
このような視点を考慮に入れ、電力業界の関係者はこのデータを基にした意思決定を行う必要があります。
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:
### グラフの分析結果
1. **トレンド**
– グラフの「実績（実績AI）」は0.8付近で安定しています。これには大きなトレンドや周期性は見られません。
– 「予測（線形回帰）」はやや上昇傾向を示しており、将来的なWEIの増加を示唆しています。
– 「予測（決定木回帰）」はほぼ横ばいで、現在のパフォーマンスが続くとしています。
– 「予測（ランダムフォレスト回帰）」も同様に横ばいを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は1点確認でき、WEIスコアが他のデータポイントから大きく逸脱しています。
3. **各プロットや要素**
– 青のプロットは「実績（実績AI）」を示し、WEIスコアの変動を表しています。
– 赤の×マークは「予測（予測AI）」で、実績からの逸脱を確認できるポイントです。
– 灰色の範囲は「予測の不確かさ範囲」を示し、予測値の不確実性を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績の安定性に対し、予測モデルに差異があります。線形回帰は増加傾向を予測し、他のモデルは安定を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測モデルの間に大きな相関は見られません。予測のばらつきがなく、ほぼ横ばいです。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 実績の定常性により現在のWEIの安定が確認できますが、線形回帰モデルの予測が本当に実現するならば、電力消費における個人の経済的余裕が増加する可能性があります。
– 特に予測の不確かさ範囲が示すように、予測には不確実性があるため、慎重なモニタリングと対応が求められます。
– ビジネスにおいては安定性を活かして新たな戦略を考えることも可能ですが、線形回帰が示すような潜在的な成長可能性も視野に入れると良いでしょう。
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:
以下は、提示されたグラフから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– 実績のデータポイントは、全体的に横ばいであり、0.6から0.8の間で安定しています。
– 予測では、線形回帰はわずかに増加傾向にあり、ランダムフォレスト回帰は段階的な増加を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフの初期にいくつかの外れ値が見られますが、それ以外は比較的安定しています。
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おり、予測のためのベースラインとなっています。
– 赤い「X」は予測値を示し、予測と実績との比較が可能です。
– 灰色の領域は予測の不確かさを示しており、未来の予測の範囲を視覚的に表現しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 三種類の予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が示されており、それぞれ異なる予測パターンを提示しています。
– ランダムフォレスト回帰は実績データの変動に柔軟に対応し、他の回帰手法との差異が見受けられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの範囲は比較的小さく、このデータの健康状態が安定していることを示唆しています。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 予測によると、健康状態は安定的に推移することが期待されます。これは、関係者に安心を与える要素となりえます。
– しかし、外れ値や予測の不確かさがあるため、定期的なモニタリングと分析は重要です。
– この安定した健康状態の推移は、個人の成果やパフォーマンスの一貫性が高いことを示しているかもしれません。
このグラフから、個人の健康状態が比較的安定していることがわかり、方法により異なりますが、将来的に少しずつ改善する可能性も考えられます。
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:
このグラフから得られる洞察を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青のプロット）は、徐々に上昇しています。
– 予測のトレンドは、線形回帰が上昇、決定木回帰とランダムフォレスト回帰では横ばいを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 右側の異常値は少し目立っています。これは予測可能性や外部要因の影響を示唆するかもしれません。
– 異常値として示されているデータポイントは、その他のデータと比較して外れた傾向があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青のプロットは実績データを示しており、実際のストレスレベルの推移を表しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示しており、予測誤差を表現しています。
– ピンクやシアンのラインは異なる予測モデルによる予測値を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測データとの間には大きな乖離は見られず、予測が比較的正確であることを示しています。
– 予測手法間での大きな乖離は見られませんが、線形回帰は異なる成長率を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは全体としては比較的安定していますが、一定の成長傾向があります。
– 実績データの分布はやや収束しており、不確実性範囲内での変動が少なく見えます。
6. **直感とビジネス・社会への影響**:
– ストレスレベルが促進されているのであれば、リソースやケアの面での対策が必要かもしれません。
– 予測精度が高ければ、事前に対応策を講じることができ、心理的ストレス管理を改善するチャンスが広がります。
– ビジネス面では、心理的ストレスを緩和する製品やサービスの需要が増える可能性があります。
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:
以下の点に基づいて分析します。
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）は時間とともにわずかに上昇していますが、全体的に横ばいの傾向にあります。
– 一方で予測（紫色のライン）は着実に上昇しています。
– 決定木回帰（青いライン）は一定を維持しており、安定的です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 縁取りされた青い点として外れ値がいくつか示されています。これは実際のスコアが通常の変動範囲を超えていたことを示します。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示し、黒い縁取りは外れ値を示しています。
– 灰色のエリアは予測の不確かさの範囲を示しており、実績データはこの範囲内に収まっています。
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短期的な乖離が見られるが、全体的には予測範囲内に含まれている。
– 線形回帰とランダムフォレスト回帰のラインは異なるパターンを示しており、ランダムフォレストが上昇トレンドを示しているのに対して、線形回帰は長期的な増加も考慮に入れています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは0.6から0.9の範囲で分布しており、全体として大きな変動はありません。
– 予測は全体的に実績データの上の範囲にあるため、やや上方へ偏っていると考えられます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– WEIスコアが徐々に向上していることは、個人の自由度と自治が改善している可能性を示唆しています。これは、組織内での自由度の向上や効率化の進展を示唆するもので、この流れが続けばさらなる利益や社会的な好影響が期待されます。
– 外れ値の存在は、一時的な問題や変動要因を示しており、これに対処するための柔軟な対応が求められます。
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:
### グラフ分析の特徴と洞察
1. **トレンド**
– **実績データ（青い点）は初期に急上昇し、その後0.8付近で横ばいになっている。** これは、一定期間の後に公平性や公正さが一定の基準に達したことを示唆している。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータにいくつかの外れ値（黒い円で囲まれた点）が存在し、急激に公平性が変動した可能性がある。この時期には何らかのイベントや政策の変更があったかもしれない。
3. **各プロットや要素の意味**
– **青い点**は実績データを示し、電力に関する公平性や公正さの実際の評価スコアを表している。
– **グレーのシェーディング**は予測の不確かさの範囲を示しており、過去の変動が影響していることを示す。
– 線グラフは異なる予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）によるデータの傾向を示している。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測手法（特に線形回帰とランダムフォレスト回帰）は、ほぼ一致しており、0.8付近を予測している。これは、システムが安定期に入っている可能性を示す。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の急激な上昇を除けば、データは比較的安定しており、予測値とも一致する部分が多い。
6. **直感的洞察と社会への影響**
– 初期の動きは、一時的なシステム変動や政策の変更を反映している可能性がある。現在の安定したスコアは、電力供給が公平かつ公正に行われている状況を示しており、社会的にはプラスの影響を与える。
– 外れ値として現れた急激な変動は、注視すべき課題を示しており、潜在的なリスクを評価する必要がある。
このグラフは、電力供給における公平性・公正さが初期の課題を克服して現在は安定していることを示しており、今後の政策決定やシステム監視にも役立つと考えられる。
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（青ドット）**: 散布されたデータは全体として横ばいで、一部に集中的にプロットされています。最後のほうに若干の上昇傾向があります。
– **予測（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）**:
– 線形回帰（青）はフラット。
– 決定木（緑）もほぼ横ばいで安定。
– ランダムフォレスト（紫）は初期の上昇後、やや高い位置で安定。
### 2. 外れ値や急激な変動
– グラフ内に特定された外れ値はないようですが、おそらく直感や他のデータポイントとの比較で見受けられるかもしれません。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **青い点**: 実際の実績値。
– **線の色**: 予測手法別（線形回帰：青、決定木：緑、ランダムフォレスト：紫）の予測値。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示します。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 各予測手法の結果は、基本的には横ばいであり、安定しています。しかし、ランダムフォレストのみ非線形な予測傾向を示しているため、データの変動をより柔軟に捉えている可能性があります。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– データは高いWEIスコア程集中しており、全体として安定している印象。
– 特定の時期には若干のスコア変動が見られますが、これは通常の範囲内の変動と考えられます。
### 6. 人間が直感的に感じることで、ビジネスや社会への影響
– **安定性**: WEIスコアが高く安定していることは、持続可能性と自治性についてポジティブなシグナルを提供します。
– **信頼性の高い予測モデル**: 予測の不確かさが少ないことから、データの一貫性とモデルの精度の高さを期待でき、リスク管理に有効です。
– **意思決定**: 特に新しい戦略や政策を策定する際には、安定した高スコアと正確な予測が信頼を生む要因となるでしょう。
このように、グラフ全体からは、電力カテゴリにおける持続可能性と自治性の改善に向けた効果的な施策が行われているという印象が得られます。
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:
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い円）は比較的安定しており、横ばいの傾向があります。
– ランダムフォレスト回帰（ピンクの線）は緩やかに上昇するトレンドを示しています。
– 線形回帰（シアンの線）と決定木回帰（青の線）はほぼ一定です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値として強調された点がいくつか見られます。特に初期に外れ値があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い円は実績データを表し、黒い円で囲まれたものは外れ値を示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しているようです。
– 各予測モデルの線はそれぞれ異なる予測手法を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測モデルの間には小さなギャップが見られますが、予測の線形回帰と決定木回帰は実績にかなり近いです。
– ランダムフォレストの予測結果はわずかに上昇傾向を示し、他のモデルより楽観的な予測を出しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは主に0.8から1.0の範囲にあり、比較的安定しています。
– 外れ値が存在するため、ランダムノイズや突発的なイベントの影響が考えられます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– グラフは、社会基盤や教育機会に関する電力カテゴリーの安定性を示している可能性があります。
– 外れ値の原因を調査することによって、効率的な資源配分や政策改善の可能性が考えられます。
– ランダムフォレストの上昇予測は、長期的な改善や成長を示唆しているかもしれません。
このような分析を基に、ビジネスおよび社会政策に関する重要な意思決定を助けることができます。社会基盤の安定性や教育機会の拡大に関連する問題を解決するため、特別な注意が払われるべきです。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 実績のデータ（青色の点）はおおむね横ばいに見え、スコアは0.6から0.8の間に集中しています。
– 線形回帰予測（薄い青線）も横ばいを示しており、今後も大きな変動は予測されていないようです。
– ランダムフォレスト回帰（紫の線）は上昇トレンドを示しており、今後スコアが改善する可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフ内の黒枠付きの青色の点が外れ値として示されており、特に初期の日付にいくつか存在します。これは、特定の日において異常な状況が発生したことを示唆しています。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績を示しており、常に0.6から0.8の範囲に留まっています。
– 外れ値が強調され、異常なデータが一目で確認できます。
– 影付きのグレーの領域は予測の不確かさの範囲を示しており、主に実績の変動域をカバーしています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰のそれぞれの予測は異なる動きをしています。特に、ランダムフォレスト回帰が将来の上昇を示唆していることは興味深いです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの分布は比較的均一で、大きな変動が少ないです。予測モデルによっては将来の変動が期待されているため、モデル間の比較が重要です。
6. **直感的な感想と影響**
– 横ばいの実績は安定性を示しており、大きな問題はないように見えますが、外れ値の分析が必要です。
– ランダムフォレスト回帰による上昇予測は、ビジネスや社会にとってポジティブな指標となる可能性があります。特に、社会WEI（共生・多様性・自由の保障）が向上するという予測は、社会的な好影響を期待できます。
このグラフは、安定性を保ちながら徐々に改善の可能性を示しており、外れ値の詳細な分析と将来の予測に基づく対策が今後の鍵となるでしょう。
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:
以下は、グラフから得られる洞察と直感的な分析です。
1. **トレンド**
– 時間帯別に色の変化を観察すると、特定の時間帯（例: 8時、15時）が7月6日以降に色が緑色から黄色に変化していることがわかります。これは、WEIスコアの上昇を示している可能性があります。
– 総じて、16時と19時にかけてスコアが安定した変化を示していますが、他の時間帯に比べて頻度が低いようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月5日以降の19時付近に紫色の異常点があり、この時間帯でのスコアが急激に低下していることが示されています。
3. **プロットや要素の意味**
– 色が紫から黄緑、黄色に変わるにつれて、WEIスコアが高いことを示しています。
– 濃い色ほどスコアが低いことを意味し、特に19日間にわたる連続した日での黄色の増加は、特定の時間でのエネルギー効率の向上や需要のピークである可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時間帯ごとに異なるトレンドが見られることから、各時間帯の利用状況や効率が異なることが示唆されます。
– 特に、朝と夕方の時間帯の間で顕著な変化が見られるため、ライフスタイルの影響を受けている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特定の時間帯における色の変化が連続していることから、一定のパターンや周期性が見られます。これは、季節や曜日、特定のイベントによる影響かもしれません。
6. **人間が直感的に感じること、およびビジネス/社会への影響**
– このヒートマップは、電力使用の効率やピーク時間帯の特定に役立ちます。企業や電力管理者は、これをもとにエネルギー使用の最適化や需要予測を行うことが可能です。
– 社会的には、エネルギー使用のピーク時間が理解され、持続可能なエネルギー管理に向けた重要な手がかりとなるでしょう。
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:
以下は、提供されたヒートマップから得られるインサイトです。
1. **トレンド**:
– 上昇傾向：7月5日から7月10日にかけて、色が濃い紫から黄色へと変化しており、スコアの上昇を示しています。
– 横ばい傾向：7月5日以降は明確な上昇や下降は見られず、やや横ばいのトレンドが続いています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月5日と7月6日にかけて急激なスコアの上昇が見られます。この期間では色が紫から緑、そして黄色に急変しています。
– 他の顕著な外れ値は見られませんが、7月1日と19日は低い値を示しています。
3. **色と意味**:
– 色の濃さと明るさはスコアの高さを表しています。紫が低いスコアで、黄色に近づくにつれスコアが高くなっています。
– 例えば、7月6日の19時のスコアが特に高いことがわかります（明るい黄色）。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 同じ日でも異なる時間帯でスコアが変化しており、特に午後の時間帯（15時と16時）が高いスコアを示しています。
– 午前の時間帯では紫色が多く、一般的にスコアが低いことを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯ごとの分布を見ると、午後（特に15時以降）の方がスコアが高い傾向があります。
– 全体を通して、カラーの密度が似ている時間帯が存在し、ある程度の周期性が見受けられます。
6. **直感的な気づきと影響**:
– スコアが高い午後の時間帯に電力消費のピークがあるかもしれません。この情報は、電力の供給計画や需要予測に役立つ可能性があります。
– 7月5日から6日の急上昇は特別なイベントや異常気象が影響している可能性があります。この時期の背景要因を調べることが推奨されます。
– 社会やビジネスにおいて、このスコアは持続的なエネルギー使用パターンの改善に役立てることができます。
このグラフは、時間別の電力消費パターンを視覚的に示し、長期的なトレンドや異常値を即座に理解するのに役立ちます。
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:
以下に、提供されたヒートマップの分析と直感的な洞察を示します。
1. **トレンド**
– ヒートマップには一日の異なる時間帯があり、それぞれ色で社会WEI平均スコアを示しています。全体的には、色の変化が周期的に現れているように見えますが、特定の日や時間帯で明確な上昇や下降が観察されます。
– 特に、7月5日から19日の間で、スコアはやや安定して高い（色が緑から黄色）傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月1日の19時には非常に低い値が記録されており（紫色）、これが一つの外れ値として際立っています。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 色の変化は社会WEI平均スコアの高さを示しており、紫から黄色にかけてスコアが上昇することを意味します。
– 一般に、緑から黄色への変化は比較的高いスコアを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時間による変化が可視化されており、ピーク時では色が変わるため、期間を通じた利用パターンの把握が可能です。
– 1日を通じた特定の時間帯におけるパターンが複数の日時で一致する場合、何らかの周期性や規則性があることを示唆します。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 明確な相関関係はこの図からは直接読み取れませんが、色分布は時間帯ごとの使用状況の違いを示唆しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– このヒートマップから、人々は特定の時間帯における電力使用パターンを素早く理解できます。特に異常に低い値を示す時間帯や安定的に高い時間帯に着目することで、負荷管理のアプローチを最適化したり、電力需要対応策を講じたりする機会を提供します。
– 例えば、19時の極端に低いスコアの日には何らかのシステム障害や外部要因が影響していた可能性があるため、さらなる調査が必要です。
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:
### グラフの分析と洞察
このヒートマップは、電力カテゴリにおける各項目の相関を示しています。30日間のデータに基づいており、各色が相関の強さを示しています。ここでは、視覚的特徴とそこから得られる洞察を詳述します。
#### 1. トレンド
* 特に周期性や時間的なトレンドを示すグラフではありませんが、多くの項目間に強い正の相関が見られます。
#### 2. 外れ値や急激な変動
* 外れ値のような要素は視覚的には見当たりませんが、「個人WEI（自由度と自治）」と他の項目との相関が比較的低めです。
#### 3. 各プロットや要素が示す意味
* 赤い色調：高い正の相関を示します。値が1に近いほど、二つの項目が強く関連していることを意味します。
* 青い色調：負の相関を示しますが、一般的にこのグラフではあまり見られません。
#### 4. 複数の時系列データがある場合の関係性
* ここでは時系列ではなく項目間の相関をみていますが、全体的にカテゴリ間の関連性が強いことが示唆されています。
#### 5. 相関関係や分布の特徴
* 「総合WEI」と多くの項目が0.9以上の強い相関を持っており、これはカテゴリ全体の傾向を反映しています。
* 「個人WEI（健康状態）」は他の多くの項目と相関が低く、独自の傾向を持っている可能性があります。
#### 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
* **直感的感覚**: この相関関係から、人々は健康状態や自由度と自治が社会的評価とは別の次元で動いていると感じるかもしれません。
* **ビジネスや社会への影響**: 社会政策や電力の管理において、特定の項目がどの程度他の要素に影響を与えているかを理解することは重要です。特に総合的な発展を考慮する際、相関が高い項目の改善が効率的であると考えられます。
このヒートマップからは、特定の項目の組み合わせを重点的に研究し、全体的な効率性や社会的福利を向上させるための施策につなげることができると考えられます。
WEIスコア分布比較（箱ひげ図）
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### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 箱ひげ図は、トレンドというよりはデータの分布とばらつきを示します。
– 全体的にWEIスコアが0.6から0.9の範囲に集中しているため、スコアは安定して高い水準にあると見受けられます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 各カテゴリーでいくつかの外れ値が見られますが、特に「個人WEI（経済的余裕）」と「社会WEI（公平性・公正さ）」で外れ値が多く見られます。これは、これらの領域で特定のサンプルが大きく異なる結果を示していることを示唆しています。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 箱の大きさはデータのばらつきを示し、広い箱はスコアに大きな変動があることを示します。
– 「個人WEI（持続可能性と自律性）」や「社会WEI（生態系整・教育機会）」は分布が狭く、安定したスコアを示しています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**
– 時系列データは直接的に存在していませんが、これらの比較は異なるWEIタイプ間の相対的なパフォーマンスを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 一部の分類において、WEIスコアが高い傾向（箱の位置が上側）にあり、相対的に個人や社会の特定の領域で高い評価がなされていることを示しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 一般に、個人と社会の特定の側面で安定した高いスコアを得ていることは、これらの領域が良好な状態であることを示唆します。
– 経済的余裕や公共の公平性など、外れ値が多い領域では、特定の問題や課題が存在する可能性があります。これらは政策や個別対応が必要かもしれません。
– WEIスコアが高い領域は、ビジネス戦略や政策決定の際に注力すべき領域として考慮されるべきです。
総合WEI STL分解グラフ
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以下は、提示された総合WEI STL分解グラフに基づく分析です。
1. **トレンド**
– トレンドのグラフは、上昇傾向を示しています。これは、30日間の観察期間中、電力の総合WEIスコアが一貫して増加していることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 残差のグラフを見ると、7月上旬に大きな変動があり、その後急減しています。この急激な変動は、特定の日に異常値が発生した可能性を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 観察されたデータは、実際の総合WEIスコアを示しています。
– トレンドは、データの長期的な変化を反映しています。
– 季節性のプロットは、短期的な周期的パターンを示していますが、大きな振幅は見られません。
– 残差はデータの変動やモデルでは説明できない部分を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– トレンドと季節性および残差が組み合わさって、観察データが形成されています。異常な変動（外れ値）は、トレンドラインから大きく外れた残差値として観察されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– トレンドの一貫した上昇は、観察データの全体的な増加と高い相関関係があることを示唆しています。
– 季節性や残差の変動は比較的小さいため、全体の変動に対する影響は限定的です。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**
– 電力使用量の増加を示唆するトレンドの上昇は、需要の増加を意味し、供給やインフラの調整が必要かもしれません。
– 外れ値の存在は、予期せぬ需要の急増や供給の問題を示唆するため、こうした変動に迅速に対応する必要があります。
– 季節性の影響が少ないことから、全体の増加は季節的要因ではなく、他の要因（例えば経済活動の活発化など）によるものと推測されます。
このグラフから、人々は電力の需要が増加していること、そして一部で需要が急変動する可能性があることを直感的に感じ取るでしょう。これらの情報は、エネルギー管理や政策決定において重要な手がかりとなるかもしれません。
個人WEI平均 STL分解グラフ
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このSTL分解グラフを分析します。
1. **トレンド**:
– トレンドは一貫して上昇しています。これは電力の個人WEI平均スコアが増加傾向にあることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 目立った外れ値は確認されませんが、7月中旬にいくつかの急激な変動があります。特に残差グラフにおいて、急激な上昇とその後の下降が見られます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **Observed**は総合的なデータの動きを示しています。
– **Trend**は長期的な上昇を示し、個人の電力使用傾向の増加が推測されます。
– **Seasonal**は周期変動を示し、日々の変動を描いています。これはおそらく曜日や時間帯ごとの変動を示しているかもしれません。
– **Residual**はトレンドや季節要因で説明できない変動を示しますが、大きな変動は少ないです。
4. **複数の時系列データ**:
– 存在しないため、特定の関係性は見受けられません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– トレンドの上昇により、全体の向上を示します。一部の期間で季節要因の影響が強く現れているようです。
6. **人間が直感的に感じること、および影響**:
– このグラフから、電力使用の効率（または評価）が全体的に向上していると感じられます。トレンドが上昇し続けるならば、エネルギー効率の改善が進んでいる証拠と捉えることができます。
– ビジネスや社会においては、ポジティブな変化として、持続可能なエネルギー政策の効果や、個人の省エネルギー活動の成果として評価されるかもしれません。
この分析は、データが示す以上の洞察を引き出すための一つのアプローチです。
社会WEI平均 STL分解グラフ
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このグラフは電力カテゴリの社会WEI平均スコアのSTL分解を示しています。それぞれのプロットについて以下のような洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– トレンドのプロットを見ると、全体的に緩やかな上昇傾向があります。これは、30日間の期間で社会WEI平均スコアが増加していることを意味しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 残差のプロットでは、特に7月9日から11日の間に大きな急激な変動が見られます。この時期に何らかの予期しないイベントや変動要因があった可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **Observed**（観測値）: 全体のWEIスコアの変動を示します。このプロットでの上下動は他の要素（トレンド、周期、残差）によって説明されます。
– **Trend**（トレンド）: 長期的な変動を示します。ここでは上昇傾向。
– **Seasonal**（季節性）: ある程度の周期的パターンが視覚化されていますが、特に突出したパターンは見られません。
– **Residual**（残差）: ランダムな変動を表します。7月の第2週には高い変動があります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– Observe、Trend、Seasonal、Residualが合わさって全体のパターンを形成しています。トレンドは長期的な上昇を示し、季節性は小幅な周期変動、残差は予測不能な変動を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 残差が大きく変動している時期に、観測値の上下動も大きくなることが予測されます。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– トレンドの上昇は、電力に対する社会的な関心や使用が増加傾向にあることを示唆し、政策立案者や企業にとっては注目点です。中でも7月9日から11日の急変動は、将来的な異常に備えた対応策の必要性を示唆しています。
全体として、この解析は電力の需要や社会的な認識が徐々に増加しており、一時的な変動への対応が求められていることを示しています。
WEI構成要素 主成分分析（PCA）
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### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 主成分分析（PCA）による分布で、特定のトレンド（上昇、下降）は直接的に認識されません。データは第1主成分（寄与率: 73%）と第2主成分（寄与率: 10%）に基づいてプロットされており、全体的にばらついています。
2. **外れ値や急激な変動**
– プロットされている点は全般的に均等に散在していますが、第1主成分軸が0.1付近、第2主成分は-0.1付近に濃集する点があり、これらはクラスターとして捉えることができるでしょう。
– 明確な外れ値は見受けられませんが、直感的に最左端と最右端は特異点として考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**
– プロットされた点はそれぞれの観測データを第1および第2主成分上に写し取ったもので、各点の密集度がクラスターを示唆しています。
– 色や大きさの変化がないため、プロット間には視覚的区別がありません。これは全てのデータポイントが同等に扱われていることを示します。
4. **時系列データの関係性**
– 時系列データの直接的な関係性はこのグラフでは顕在化していません。通常PCAは次元削減を目的としており、時系列的なトレンドは別の分析手法で具体化されることが多いです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 第1主成分の寄与率が73%と高いため、この方向に最も多くの変動が含まれています。データ全体の分布は、第1主成分に沿って幅広く、独立して動いている可能性があります。
– 一方で、第2主成分の寄与率は10%と限定的で、この軸は他の要因（例えばノイズや予測変数における少量の変動）を反映していると考えられます。
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**
– このグラフを見て直感的に感じ取ることとして、データが複数の潜在的なクラスターに分かれている可能性があります。エネルギー消費パターンが特定のグループに集約されていることを示唆し、それが何を意味するのか更なる探索を促します。
– ビジネスや社会への影響としては、エネルギー効率化や需要予測の最適化に役立つ情報が得られ、より効率的な資源配分やエネルギー供給戦略の構築に貢献する可能性があります。
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。
