2025年07月19日 電力カテゴリWEIスコア多角分析(360日間)

📊 データ分析(GPT-4.1による)

**データ分析結果**

1. **時系列推移**
– **総合WEIスコア**において、7月1日から最終日までの期間において緩やかな上昇傾向が見られます。初期のスコアは0.625から始まり、7月10日前後でピークに達し、以後若干の変動を伴って0.8付近を保っています。この上昇は、全体的に社会機能の向上を示唆しています。
– **個人WEI平均**も類似した上昇傾向を示しており、一時的な希少事例による変動を除くと、徐々に上昇しています。
– **社会WEI平均**において顕著な上昇があります。特に、特定の期間(7月6日から7月8日)には最高値の0.91に達し、その後も安定した高水準を維持しています。

2. **異常値**
– 某日の総合WEIスコアや個人・社会WEI平均スコアに突発的な極端値が記録されています。7月1日の0.625から始まる低めのスタートは、異常となり得ないが、その背景要因として、季節性や一時的障害が考えられます。
– 特に7月6日の0.8625は目を引く高値であり、その要因として社会制度やインフラ整備、特異な政策効果が示唆されます。

3. **季節性・トレンド・残差(STL分解)**
– トレンドコンポーネントは、全体として微増傾向にあるが、7月初旬の変動と7月中旬からの安定が指摘されています。
– 季節性には明確なパターンはなく、厳密な周期性を欠いているため、外的環境や予測不可能な外部要因によって影響されている可能性があります。

4. **項目間の相関**
– 経済的余裕と健康状態、心理的ストレスの間では特に強い相関が見られ、それらの向上がWEIの向上に寄与していると考えられます。
– 公平性・公正さや共生・多様性といった社会的指標は、一般に相関が弱いため、個別の要因がそれぞれのWEIスコアに影響を与えていることを示唆しています。

5. **データ分布(箱ひげ図分析)**
– 各詳細項目において、中央値は概ね0.75から0.85の範囲内に集中していますが、経済的余裕や心理的ストレスにはやや多くの外れ値が存在しており、これが全体平均への影響を強く示唆しています。

6. **主要な構成要素分析 (PCA)**
– PC1が0.73の寄与率を示しており、個々の項目が複雑に絡み合う主成分を反映しています。PC2は0.10とし、比較弱めの影響力。
– 主要な構成要素が、主に経済的余裕と社会的持続性、インフラ整備の変動を反映していることを暗示しており、これが全体のスコア変動を最も支配する要因と考えられます。

**結論:** 全体として、この期間のデータは7月初めの低調から、経済的要因と社会的インフラの改善に伴ってWEIの上昇を示しています。ある特定の日の極端な高スコアは、一時的な政策施行や社会的事象が影響した可能性があります。データの変動に影響を与える要因は多岐にわたり、複数の相互作用により変動がもたらされることが示されています。


総合WEI 時系列散布図(静的)

電力 総合WEI 時系列散布図(静的) 360日間 - グラフ

AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
1. **トレンド**:
– **実績(青)**: 初期の期間に集中しており、その後データが途絶えているように見えます。
– **前年(緑)**: 残りの期間に集中し、分布が広がっている様子が見えます。
– 期間全体では、データが異なる集団に分かれているように見えます。

2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値として黒で囲まれたデータポイントがありますが、特定されているのは一つだけです。
– 全体的に見て、WEIスコアの急激な変動はあまり見受けられません。

3. **各プロットや要素**:
– 各モデル(線形回帰、決定木、ランダムフォレスト)は、予測レンジが視覚的に異なる色で示されていますが、密度やクラスターが観察されるような特徴はありません。

4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績(青)のデータポイントと前年(緑)のデータポイントが明確に分かれており、異なる期間でのデータとして示されています。
– 各モデルの予測(線形回帰、決定木、ランダムフォレスト)は一貫性を持たず、異なる場所を示しているようです。

5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の期間にデータが集中しており、そこに高い密度が見られます。
– WEIスコアの分布は安定しているようですが、モデルの予測はそれぞれ異なった分布を示しています。

6. **人間が直感的に感じることとビジネスや社会への影響**:
– データが2つの異なる期間に集中しており、これが何らかの季節性の影響かもしれないと直感的に感じられます。
– 異なる予測モデルが安定した予測を示していないため、予測精度に対する疑問が生じる可能性があります。
– ビジネスにおいては、実績と前年のデータが異なる期間で分布しているため、これらのデータが適切に計画や戦略に活用されることが重要です。


個人WEI平均 時系列散布図(静的)

電力 個人WEI平均 時系列散布図(静的) 360日間 - グラフ

AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
このグラフは、360日間の個人のWEI平均スコアの推移を示しています。以下に視覚的な特徴と洞察を提供します。

1. **トレンド**:
– 最初のセクション(2025年7月~11月):実績AIデータはほぼ一定しており、安定しています。
– 後半(2026年5月以降):前年度データ(緑色)が登場し、WEIスコアは再び安定した高い値を示しています。

2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値として特定されたデータ(黒い円)が初期セクションに集中しています。ただし、重大な外れ値は見当たりません。

3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青い点は実績データで、紫、灰色、緑色の線は異なる予測手法の結果を示しています。
– 紫色の線は線形回帰予測、明るい青色の線は決定木回帰、ピンク色はランダムフォレスト回帰、灰色の領域は予測の不確かさ範囲です。

4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと異なる予測手法が比較されており、すべての予測が前年度データに非常に近い値を示しています。

5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績AIデータと予測手法間で大きなずれはなく、予測精度が高いと考えられます。

6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– データの安定性と高い予測精度は、システムやモデルが信頼性のあるものであることを示唆しています。
– 電力関連のパフォーマンス評価において、継続的な改善や最適化が効果を上げている可能性があり、ビジネスプロセスの効率性向上に繋がるでしょう。

このグラフは、WEIスコアが安定して運営されていることを示し、予測もモデルの信頼性を裏付けています。このようなデータは、戦略的な意思決定に活用されることで、企業の競争力を高める可能性があります。


社会WEI平均 時系列散布図(静的)

電力 社会WEI平均 時系列散布図(静的) 360日間 - グラフ

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**
– グラフは大きく2つの期間に分かれています。2025年7月初頭から2025年12月末までが過去のデータ、2026年1月から2026年7月が未来の予測データです。
– 実績データ(青色のプロット)は横ばいの傾向を示していますが、若干の変動があります。
– 予測データ(主に緑色)は、全体的により高いスコアで安定しているようです。

2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値は黒く輪郭のあるプロットで示されており、ある程度の頻度で現れていますが、大きなスコアの変動はあまりありません。

3. **各プロットや要素**
– 実績データは青いプロットで示され、予測データは緑色のプロットです。
– 予測は直線(線形回帰)、紫色(ランダムフォレスト回帰)などで示されています。
– 灰色の領域は予測の不確かさ範囲を示しています。

4. **時系列データの関係性**
– 実績データと予測データの間に若干の隔たりがあります。予測は過去の実績より高いスコアが期待されているようです。

5. **相関関係や分布の特徴**
– 相関関係としては、時間が進むにつれてスコアが高くなる傾向が見られます。

6. **直感的な洞察と社会・ビジネスへの影響**
– WEIスコアが安定して高いという予測結果は、電力分野での効果的な施策や技術向上を示唆している可能性があります。
– 社会的には、エネルギー効率や持続可能性の向上により、経済的な安定が期待されます。
– ビジネス的には、電力企業が新しい予測モデルを利用してより精度の高いプランニングを行う機会が増えると考えられます。

このグラフからは、電力の効率性が今後も高まっていくことを示唆しており、これに基づいた戦略的な意思決定が求められると考えられます。


個人WEI(経済的余裕) 時系列散布図(静的)

電力 個人WEI(経済的余裕) 時系列散布図(静的) 360日間 - グラフ

AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
このグラフは、電力に関する個人の経済的余裕(WEI)のスコアの推移を示しています。以下に特徴とそこから得られる洞察を述べます。

1. **トレンド:**
– スコアは右方向に移動しており、一定の範囲内に収まっています。しかし、グラフ全体としてトレンドが明示されている部分は少ないです。

2. **外れ値や急激な変動:**
– 左側に「異常値」として示されている点があります。その他の点は比較的一定の範囲に留まっています。

3. **各プロットや要素の意味:**
– **実績(実績AI)**は青いプロットで示され、初期の数日間に集中しています。
– **予測(予測AI)**は赤い「X」で示され、多様な時点で予測されています。
– **異常値**は太い円のように強調されています。
– **前年度(比較AI)**は緑で描かれ、年の後半に表示されます。
– グレーの範囲は「予測の不確かさ範囲」を示し、予測に対する信頼性の指標となっています。

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はそれぞれ異なる予測を提供しており、比較分析が可能です。

5. **相関関係や分布の特徴:**
– 時系列での数値の変化は基本的に一定範囲内に収まり、大きな変動はありません。初期の異常値を除いて、非常に安定しています。

6. **直感的に感じることとその影響:**
– 初期に異常値と思しきデータがあり、それ以外は非常に安定しているため、データの一時的なエラーか特殊なイベントが考えられます。
– WEIのスコアが安定していることから、個人の経済状況にも安定感があるとみなすことができ、将来的な予測の信頼性が高いです。

この安定性は、社会全体に安心感を与える要素であり、政策立案や電力供給の計画において、非常に重要なデータであると考えられます。この観測を基に、経済的な余裕のある層をターゲットにした政策やビジネス戦略の立案が可能です。


個人WEI(健康状態) 時系列散布図(静的)

電力 個人WEI(健康状態) 時系列散布図(静的) 360日間 - グラフ

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**
– グラフは360日間のWEIスコアを示しています。開始からしばらくは比較的安定していますが、少しづつ上昇トレンドが見られます。

2. **外れ値や急激な変動**
– 特定の日付に異常値が見受けられます。これらは異常なイベントや影響を示している可能性があります。

3. **各プロットや要素の意味**
– 実績は青色で示され、予測は赤い×で示されています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰といったさまざまな予測方法が異なる色の線で示されています。
– 例示された範囲(灰色)は予測の不確かさを表している可能性があります。

4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値と予測値の関係を示しています。実績が予測範囲内にあるかどうかが重要な点となります。

5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値と予測値には強い相関が見られるかもしれませんが、異常値や予測範囲外の値も存在します。

6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 繰り返し見られる異常値は、特定の要因(季節性、経済イベントなど)が健康状態に影響を与える可能性を示唆します。
– 電力カテゴリでの健康状態評価が、個人のエネルギー消費や効率に関連する可能性があり、効率的なエネルギー管理を通じて個別の健康も改善できる示唆を与えるかもしれません。

このグラフからの洞察をもとに、個人の健康管理やエネルギー消費の最適化につなげる施策が求められます。


個人WEI(心理的ストレス) 時系列散布図(静的)

電力 個人WEI(心理的ストレス) 時系列散布図(静的) 360日間 - グラフ

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**
– 左側にデータが密集しており、期間の最初の方に集中しています。以降の期間には特にデータは見当たらないため、詳細なトレンドは見られません。

2. **外れ値や急激な変動**
– 期間初期にいくつかの外れ値が見られますが、全体としては大部分が一定の範囲内にあります。

3. **各プロットや要素の意味**
– 青のプロットは実績のスコアで、多くは0.6~0.8の範囲に位置しています。
– 黒の丸は外れ値の指標を示しています。
– 緑のプロットは前年のデータで、こちらも終盤に固まっています。
– 予測に使用されたモデル(線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰)の結果が短いラインとして示されています。

4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと前年のデータが明確に分けられ、実績データについて一部の外れ値が予測とずれていることが見られます。

5. **相関関係や分布の特徴**
– データがグラフの左側と右側に分布しており、中間にはデータがありません。これは年度の変わり目でデータがリセットされている可能性を示唆しています。

6. **直感的な洞察と影響**
– このグラフから、人間は初期のデータが一定の範囲に留まり、外れ値が数多く存在することを直感的に感じ取るでしょう。心理的ストレスの測定において、不安定な要因が影響していることが予想されます。
– ビジネスや社会的側面からは、年度の変わり目にデータが収集されていないなど、データ取得のサイクルや方法に改善の余地があるかもしれません。加えて、外れ値の原因を調査することで、ストレス要因の特定や対策が可能になると考えられます。


個人WEI(自由度と自治) 時系列散布図(静的)

電力 個人WEI(自由度と自治) 時系列散布図(静的) 360日間 - グラフ

AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
1. **トレンド**
– 実績AI(青い点)は、最初の期間において横ばいであり、WEIスコアがほぼ0.8で安定しています。
– 予測データは各手法により異なりますが、ランダムフォレスト回帰(ピンク)など一部の予測が上昇傾向を示しています。

2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の実績データにおいて、いくつかの異常値(黒い円で示される)が観察されます。それらは他のデータポイントから大きく離れていません。

3. **プロットや要素の意味**
– 青い点は実データ、赤い×は予測データ、緑の点は前年のデータ、黒い円は異常値を示しています。
– 各予測手法(線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰)は異なる線で示し、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**
– 実績データと前年のデータとの間に一定の安定性があります。
– 予測データは手法により異なり、特にランダムフォレストは他と異なる上昇傾向を示しています。

5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績のWEIスコアは安定しており、データ間の強い相関を示します。
– 異なる予測手法の間で大きなばらつきがあり、特に将来的な変動に関して異なる可能性を反映しています。

6. **人間が直感的に感じること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から、電力カテゴリにおける自由度と自治が持続可能であると感じられます。
– ランダムフォレストによる上昇予測は、将来的な改善の可能性を示唆しており、新しい方針や技術の導入が考えられます。
– 異常値に注目することで、潜在的な問題点を洗い出し、早期に対応することでシステム全体の安定化が期待されます。


社会WEI(公平性・公正さ) 時系列散布図(静的)

電力 社会WEI(公平性・公正さ) 時系列散布図(静的) 360日間 - グラフ

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は以下の通りです。

1. **トレンド**
– グラフ全体を見ると、2025年7月から2026年7月にかけて急激な変化が見て取れます。特に2026年前半にはデータが少なく、後半にかけてデータの密度が高まっています。

2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年中盤には一部に明らかに異常値が見られますが、全体としては比較的一定の範囲にデータが集まっています。

3. **各プロットや要素の意味**
– 最初の期間(2025年7月頃)は、実績データ(青)が多く集まり、異常値(黒円)も散見されます。
– 後半の期間(2026年)は、前年データ(緑)が多く、過去の予測範囲(灰色影)が示されています。
– 複数の予測手法(線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰)の結果が紫、緑、ピンクの線で示されています。

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を比較すると、予測が過去の実績と一致しない部分が見受けられます。
– 特に実績データと決定木回帰の予測が大きく乖離していることがわかります。

5. **相関関係や分布の特徴**
– データは全体として0.6から1.0の間に集中しており、特に異常値として認識されるデータもその範囲内に収まることが多いです。

6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**
– WEI(公平性・公正さ)のスコアが高いことは良い指標であり、電力分野において社会的公正さが保たれていることを示しています。
– 急激な変動や異常値は問題の早期発見や対策を考える上で重要な指標となり得ます。ビジネスとしては、これらの異常が電力供給の安定性や公正さに与える影響を考慮する必要があります。

このグラフは、電力供給における公平性・公正さの現状を理解し、予測される未来の展開を評価するための重要なツールとして活用できます。


社会WEI(持続可能性と自治性) 時系列散布図(静的)

電力 社会WEI(持続可能性と自治性) 時系列散布図(静的) 360日間 - グラフ

AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
このグラフは、電力分野における社会WEIスコア(持続可能性と自治性)の360日間の推移を示しています。以下に各ポイントに関する分析と洞察を提供します。

1. **トレンド**:
– グラフの冒頭で、実績値はおおむね高い値(0.8~1.0)の範囲で維持されています。最後の部分では、前年の値が示されており、やはり高い値をキープしています。

2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値とされるポイントが初期段階に示されていますが、実績値自体は大きな変動を見せていません。

3. **各プロットや要素**:
– 実績値(青い点)が継続的に高いスコアを示しており、持続可能性と自治性が高く評価されています。
– 黒い丸で示された異常値も考慮されているが、これがスコア全体に大きく影響している様子はありません。
– 複数の予測方法(線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰)が取り入れられており、その予測値もおおむね高いスコアを維持することを示しています。

4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測と実績が共に高い位置で示されており、異常値のポイントを除けば、一致性があることが見受けられます。

5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは限定された範囲で偏りなく分布しているため、全体的な方向性や長期的な安定性を示唆しています。

6. **直感的に感じること、およびビジネスや社会への影響**:
– 社会WEIの高いスコアは、電力部門が持続可能性と自治性を高いレベルで維持している証と言えます。ビジネス的には、信頼性が高いサステナビリティ戦略としてのパフォーマンスを確認できます。
– 社会的には、一般消費者および関連するステークホルダーに安心を与えるデータであると言えるでしょう。

こうした視点から、このグラフは良好な状況と高いパフォーマンスを示しており、今後も持続が期待されることが伺えます。


社会WEI(社会基盤・教育機会) 時系列散布図(静的)

電力 社会WEI(社会基盤・教育機会) 時系列散布図(静的) 360日間 - グラフ

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**:
– 初期の頃(2025年7月頃)のデータは比較的密集しており、安定したWEIスコアを示しているが、その直後に小さな外れ値が見られる。
– 2026年4月から、予測に基づくデータポイント(緑色)が増えており、やや高いスコアの範囲を維持している。

2. **外れ値や急激な変動**:
– 最初のデータ群の中に、異常値として示される点がいくつかあるが、全体に与える影響は少ないように見える。
– 予測の線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰はいずれも、急激な変動を示さない安定したトレンドを示している。

3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績データを示し、灰色の範囲が予測の不確かさ範囲として使用されている。
– 緑色の点は前年の結果を示し、予測モデルは異なる色の線でそれぞれの手法(線形、決定木、ランダムフォレスト)を示している。

4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実測値と予測値がどの程度一致しているかを評価するために、予測モデルの線とそれに対応する実データのプロットを比較するのが有効。

5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績AIと予測AIの間に顕著な相関は見られないが、それぞれのモデルが示す予測と実際のデータの一致度を確認することが重要。

6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– 初期の安定したスコアは、強固な社会基盤や教育機会があることを示唆している。
– 予測モデルを使用して、将来のWEIスコアの変動を見越し、必要な対策を講じることで、社会施策の計画において有用な情報を提供できる。
– ビジネスや行政は、これらの予測を活用することで、電力関連のインフラ改善や教育機会拡充の戦略を立てることが可能である。


社会WEI(共生・多様性・自由の保障) 時系列散布図(静的)

電力 社会WEI(共生・多様性・自由の保障) 時系列散布図(静的) 360日間 - グラフ

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**:
– 最初の時期(2025年7月から9月)には、実績AIのスコアが密集しており、ほぼ横ばいの状態です。
– その後の予測期間(2026年3月以降)では、予測AIによるスコアが高く、全体的に0.8から1.0の間で分布しています。

2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の時期にはいくつか異常値が観察されますが、全体のトレンドには大きな影響を与えていません。
– 急激な変動は特に見られません。

3. **各プロットや要素**:
– 青いプロットは実績AIのデータを示しており、安定しています。
– 緑のプロットは前年の比較AIのデータで、やや分散しています。
– 紫、ピンクの線は異なる予測モデル(線形回帰、決定木、ランダムフォレスト)による予測スコアであり、それぞれのモデルが高い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AIと前年の比較AIのデータは、一部重なりもありますが、やや異なる結果を示しています。
– 予測AIは、将来的にスコアの向上を示唆しています。

5. **相関関係や分布の特徴**:
– 一定の範囲内でのスコアの集中が見られ、特に実績AIと予測AIでは高いスコアが維持されています。
– 分布の中心は0.8から0.9以上の高いスコアに見られます。

6. **直感的およびビジネスや社会への影響**:
– 全体的に高いWEIスコアは、電力カテゴリにおける社会性や多様性の重視が進んでいることを示唆しています。
– 予測ではさらにスコアが向上する傾向が示されているため、今後一層の社会的貢献や政策強化が期待されます。
– ビジネスにおいても、社会的価値の高い取り組みが評価され、長期的な成長に寄与する可能性があります。

このような観点から、電力カテゴリの社会WEIが持続的に高い水準を維持し、社会的信用の向上や多様性の促進に寄与していると言えます。


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

電力 総合WEI 時系列ヒートマップ 360日間 - グラフ

AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
以下に、このヒートマップグラフの分析と洞察を示します。

1. **トレンド**
– グラフには周期的なパターンは見られず、時間ごとの一定した変動があります。
– 一部の時間帯(7時~23時)にかけて、高い数値が見られることから、夜間よりも日中の方が高い傾向がある可能性があります。

2. **外れ値や急激な変動**
– 19時と23時の数値が低く、ここは外れた部分として注目されます。この時間帯で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**
– 色の濃淡はWEIスコアの値を示しており、黄色は高いスコア、紫は低いスコアを示しています。
– 時間ごとのスコアの変化が、異なる時間帯での電力使用の特徴を示しています。

4. **複数の時系列データの関係性**
– 各日での時間帯ごとのスコア比較により、日々の変動を分析することが可能です。ただし、明確な相関は示されていません。

5. **相関関係や分布の特徴**
– 午前中と午後にかけてスコアが高く、夜に低い傾向が観察されます。これは、通常の電力需要のパターンと一致している可能性があります。

6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**
– 日中のスコアが高いため、これは電力需要が高いことを示しており、ピーク時のエネルギー供給に対する注意が必要です。
– 19時と23時に異常に低いスコアの時間帯があることから、メンテナンスや他のイベントの影響を受けている可能性があります。

このヒートマップを基に、電力管理の最適化や、特定の時間帯におけるエネルギー供給の向上を図ることができるでしょう。


個人WEI平均 時系列ヒートマップ

電力 個人WEI平均 時系列ヒートマップ 360日間 - グラフ

AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
以下にグラフの分析結果を示します。

1. **トレンド**:
– グラフに示された期間では、特に昼間(8時から16時頃)に緑から黄色を中心とした色の分布が見られます。色の変化は時期によって一定のリズムを持ち、特定のピークタイムがあることを示唆しています。
– 時間帯によってWEIスコアが変動しているため、利用パターンに周期性があると考えられます。

2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月5日と7月6日の19時付近に濃い色(高いスコア)が見られ、これは目立った外れ値として解釈できます。

3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡で示されるWEIスコアは、濃い紫から黄色に変化しています。紫は低スコア、黄色は高スコアを示しており、エネルギー使用の強度変化を視覚的に示しています。

4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各時間帯におけるスコアの変動は、特定の時間に集中したパターンを持ち、日付によっても変動が見られます。この周期性には、週末や平日などのスケジュールに基づく変化が原因と考えられます。

5. **相関関係や分布の特徴**:
– 一般に、午前中から夕方にかけてスコアが高まる傾向があり、特に特定の時間帯が優勢です。

6. **直感的およびビジネスや社会への影響**:
– 人々がメインで活動する日中はエネルギー消費が増加し、それに合わせてWEIスコアが上がる傾向は、電力需要の高まりを示しています。これらのデータは、電力供給計画やエネルギー効率改善計画の指針として役立つでしょう。
– 急激な変動や外れ値は、異常な使用パターンを示しており、意図的な節電活動や不測の事態を検出する手がかりとなるかもしれません。

このヒートマップは、電力消費のパターンを視覚的かつ容易に理解するための有効なツールとなります。


社会WEI平均 時系列ヒートマップ

電力 社会WEI平均 時系列ヒートマップ 360日間 - グラフ

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**:
– 横ばいで安定している期間が多く見られますが、特定の日付には急激な上昇や下降があります。
– 一部の時間帯では周期的な変動があるように見えます。

2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に7月5日と7月6日頃に急激な変動が見られ、色が明るくなることが確認できます。
– これらの日に何らかの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**:
– 色の違いは社会的なWEIスコアの値を示しており、色が明るいほど高いスコアを示しています。
– 深い紫から青は低スコアを示し、黄緑から黄色は高スコアを示す傾向です。

4. **複数の時系列データ**:
– 各時間帯での変動がわかりやすく表現されており、特定の時間帯に高スコアが集中することが観察されます。

5. **相関関係や分布の特徴**:
– 午前中よりも午後の方がスコアが高くなる傾向があることが示唆されています。
– 日にちが進むにつれてスコアが上昇している時間帯が存在し、特定の曜日に関連する可能性も考慮できます。

6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– 高いスコアが示している日は電力需要が高く、需要に対する供給対策が必要かもしれません。
– 一定の時間帯に高いスコアが続く場合、その時間帯における電力供給の計画が求められます。
– 一部の日付での急激なスコア変動は、電力網への負荷を示しており、安定運用のための対策が考えられます。

この分析を基に、電力供給計画や企業のエネルギー管理の効率化に利用できるデータが多く存在します。


全WEI項目 相関ヒートマップ

電力 全WEI項目 相関ヒートマップ 360日間 - グラフ

AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
以下は、提供された相関ヒートマップに基づく分析です:

1. **トレンド**:
– ヒートマップ自体は直接的な時系列データを含まないため、周期性やトレンドの分析は難しいですが、複数の項目間の相関関係が示されています。

2. **外れ値や急激な変動**:
– 目立った外れ値や急激な変動は見当たりませんが、「個人WEI(自由度と自治)」と「個人WEI(経済的余裕)」の間の低い相関(0.28)は他の関係に比べてかなり低い値として注目されるかもしれません。

3. **プロットや要素の意味**:
– 色の濃さは各項目間の相関の強さを示しており、赤色に近いほど相関が強く(正の相関が強い)、青色に近いほど相関が弱いことを示しています。

4. **時系列データの関係**:
– 各WEI項目間の相関を示しており、強い相関関係があるということは、これらの項目が相互に関連している可能性が高いことを示しています。

5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人WEI平均」と「総合WEI」、および「社会WEI(持続可能性と自治性)」と「社会WEI(公益性: 公正さ)」の間には強い正の相関(それぞれ0.95と0.94)が見られます。
– 「個人WEI(経済的余裕)」と「個人WEI(自由度と自治)」の相関は低く、これらの間にあまり相互関係がない可能性を示唆しています。

6. **直感的な印象とビジネス・社会への影響**:
– 全体として、個人と社会のWEIが密接に関連していることが示されており、これは社会全体の福祉が個人レベルの要素と深く結びついていることを示唆します。
– ビジネス上では、各項目の相関を理解することでターゲットとする施策の範囲を特定し、効果的な介入を行うための基礎情報として活用できます。
– 社会的には、政策がどの領域で特に効果的でありそうかを測る指標として重要な意味を持ちます。特に「持続可能性と自治性」といった項目が他の項目と強く結びついていることが、今後の政策方向性に有用な示唆を与えるでしょう。


WEIスコア分布比較(箱ひげ図)

電力 WEIスコア分布比較(箱ひげ図) 360日間 - グラフ

AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
以下は、示された箱ひげ図から得られる洞察です。

1. **トレンド**:
– 各カテゴリのWEIスコアは、横ばいで明確な上昇や下降のトレンドはありません。
– 箱ひげの高さや中央値の高さを見ることで、各カテゴリ間のスコアの均一性や分散を確認できます。

2. **外れ値や急激な変動**:
– 多数のカテゴリで外れ値が見られます。特に「個人WEI(心理的ストレス)」や「社会WEI(生態整備・教育機会)」の外れ値が目立ちます。
– これは、特定の条件下でそのカテゴリのWEIスコアが異常に低かったことを示します。

3. **各プロットや要素の意味**:
– 各ボックスは四分位範囲(IQR)を示し、中央の線は中央値を表します。
– 箱の範囲が狭いほど、そのタイプのスコアが一貫していることを示しています。
– 色の違いには特定の意味があるかもしれませんが、それはデータの提供時に指定されているものでしょう。

4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各カテゴリのデータが独立してプロットされているため、時系列的な関連性はこのグラフから直接把握できません。

5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人WEI(経済的余裕)」と「社会WEI(共生・多様性・自由の保障)」は中央値が比較的高く、且つ箱が狭いため、スコアが安定していることを示しています。
– 一部のスコアは分布のばらつきが大きく、政策や環境の変化に敏感であ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**:
– 外れ値の多さは、特定の時期や地域において、何かしらの問題が発生した可能性を示しています。
– 高い一貫性を示すカテゴリは、現状の取り組みが奏効しているか、安定した状況にあると考えられます。
– ビジネスと社会の両方において、安定性と変動性の原因を理解し、改善を続けることが求められます。

この分析を基に、さらなる詳細な調査や施策が求められます。例えば、外れ値がゲシュケした背景を調査することで、特定の改善策を導き出すことができるでしょう。


WEI構成要素 主成分分析(PCA)

電力 WEI構成要素 主成分分析(PCA) 360日間 - グラフ

AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
このグラフは、電力カテゴリにおけるWEI構成要素の主成分分析(PCA)を示しています。以下に詳細な分析と洞察を示します。

1. **トレンド**
– 第1主成分に関しては、右(プラス)の方向に多くのデータが集中しており、やや正の傾向が見られます。
– 第2主成分は、データがほぼ均等に広がっているため、大きなトレンドは見られません。

2. **外れ値や急激な変動**
– 特に第1主成分の左側や第2主成分の上部にいくつかの外れ値が存在しています。このような点は、特定の要因によって異常を示している可能性があります。

3. **各プロットや要素**
– 各ポイントは個々のデータサンプルを表しており、第1主成分と第2主成分の位置に基づいて特徴付けられています。色や密度の変化は見られませんが、第1主成分の寄与率が高いことから、この主成分がデータの分散を大きく捉えていることが分かります。

4. **複数の時系列データの関係性**
– このプロット自体は時系列の動きを示していませんが、異なるコンポーネントに対する位置によって、それぞれのデータポイントの分布の傾向を捉えています。

5. **相関関係や分布の特徴**
– 二つの主成分間に特に強い相関は見られませんが、分布としては第1主成分がやや広範囲に分布していることが分かります。

6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**
– 法規制や市場の動きなど特定の要因が、電力消費や供給に異常をもたらしている可能性があります。
– 企業は、第1主成分の高い寄与率を活用し、異常データを分析することで運営効率を改善できるかもしれません。

このグラフからは、データの多様性と一部の異常を発見することができ、これらを考慮に入れた戦略がビジネスの改善に役立つでしょう。


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。