📊 データ分析（GPT-4.1による）
このデータセットを分析すると、以下のような洞察が得られます。
### 総合WEIスコアの時系列推移
– **全体のトレンド**: WEIスコアは全体として上昇傾向にありますが、途中で数回の急激な変動も観察されます。特に7月1日から3日、および19日以降に一時的に低下しています。
– **顕著な変動期間**: 7月6日から8日にかけて、スコアが大きく跳ね上がっています。7月19日から20日にかけては、スコアが不安定な動きを見せています。
### 異常値
– **異常値の検出**: 大幅にスコアが高かった7月6日の0.8625は異常値として認識されます。この背景には、評価基準やデータ収集のエラー、特定イベントの影響が考えられます。
– **低スコアは7月19日から20日**に顕著で、これは通常の生活に影響する経済的または社会的な問題による可能性があります。
### STL分解からの分析
– **トレンド成分**: トレンドは全体として緩やかな上昇を示しています。
– **季節性成分**: 日々の変動は週末と平日間で異なる可能性があり、特定の曜日に連続性があるかもしれません。
– **残差成分**: 説明できない変動がいくつか観察され、高異常値には注意が必要です。
### 項目間の相関
– **強い関連性**: 関連性が強いのは社会WEI（持続可能性と自治性）および共生・多様性です。これは社会的な安定が文化的多様性と関係していることを示唆します。
– **弱い関連性**: 個人の健康状態と心理的ストレスの間には、やや弱い相関が見られ、ストレス軽減策が必要かもしれません。
### データの分布
– **箱ひげ図**: 各項目のスコアの中央値が高めで、一部に外れ値があります。特に社会的公平性と持続可能性の項目で顕著です。
### 主要な構成要素 (PCA)
– **第1主成分 (PC1)** が主要な変動要因であり、74%の分散を説明します。これは、社会および個人の評価スコアで共通して重要な要素があることを示唆します。
– **第2主成分 (PC2)** は8%の寄与率で、次に重要な要素として考慮されます。
### 結論と提言
この分析では、社会環境の変動がこの時期のWEIスコアを大きく左右していることが示されています。異常な高スコアや低スコアの背景には、社会イベントや政策の影響がある可能性があるため、関連要因をさらに掘り下げることが重要です。特に変動の激しい日には、詳細な原因分析を行い、将来のWEIスコアの安定に役立てることが推奨されます。不断の状況把握と迅速な対応が必要で、特に経済および社会的な変化が見積もられます。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 実績（青のプロット）は全体的にやや下降傾向があります。ただし、大部分は0.7から0.8のスコア間に収まっています。
– 将来の予測（直線、決定木、ランダムフォレスト）は全体的に横ばいまたはわずかな上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データには、円で囲まれた外れ値があります。これは通常のスコア範囲から外れているデータポイントです。
– 大きな急変は見られません。
3. **各プロットや要素**
– 青いプロットは実績データを示しており、その傾向を確認できます。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、実績データがこの範囲内に収まっていれば、モデルが比較的精度が高いと言えます。
– ラインは3つの異なる予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）を表します。いずれも多少の違いはあるものの、全体的に似た傾向を持っています。
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位置関係を比較すると、予測が実績に対して十分に追従していることが確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測の間には強い相関があると考えられます。これにより、予測モデルが比較的正確にトレンドを捕捉していると推測されます。
6. **直感的な印象と影響**
– 人々は、実績データが概ね予測範囲内にあるため、使用されているモデルを信頼する傾向にあるでしょう。
– ビジネス的には、電力消費や供給の計画にこの予測モデルを活用することで、効率的な運営を実現する可能性があります。
– 社会的には、エネルギー消費の効率化や適正化を通じて、持続可能な資源利用に貢献する可能性があります。
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:
以下に、このグラフから読み取れる主要な特徴と考察を述べます。
1. トレンド
– 実績（青い点）は最初の部分でレンジ内を上下しており、全体として横ばいの傾向が見られます。
– 期間が後半になるにつれて、若干の減少がある可能性を指摘できます。
– 予測の傾向線（ピンクと水色）は緩やかな上昇を示しています。
2. 外れ値や急激な変動
– いくつかのデータポイントが黒い円で囲まれており、これが外れ値として認識されています。
– 特に、予測区間の下限（灰色の領域）を下回る点があります。
3. 各プロットや要素の意味
– 青い点は実績データを示し、これにより実際のWEIスコアの過去の動向がわかります。
– 外れ値が黒い円で表示されており、通常の範囲から大きく離れたデータを特定するために使用されています。
– ピンクと水色の線は、異なる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
– 実績データと予測データの間に若干の乖離が見られることから、予測モデルには改善の余地が考えられます。
5. 相関関係や分布の特徴
– 実績データの分布は比較的狭い範囲内にあるが、外れ値は存在し、異常値が一定割合含まれている可能性があります。
6. 直感的な洞察と影響
– 一般的に、安定したWEIスコアは電力管理の効率性と信頼性を示していますが、外れ値の増加は管理上の課題を示すかもしれません。
– 予測モデルが上昇を示すことから、将来の管理や施策において今後の改善を反映したものと考えられます。
– 電力に関連するビジネスにおいては、外れ値や予測の乖離を考慮し、未然に対策を講じることが重要です。
このグラフから、人間は特に予測の精度や外れ値への対処に注目し、電力の安定した供給と効率的な管理に向けた戦略を検討することが直感的に導かれるでしょう。
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:
このグラフの分析に基づく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、全体的に横ばいに近いですが、わずかな変動が見られます。大きな上昇や下降のトレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのデータポイントに異常値（黒丸）が見られ、これは通常の範囲から外れた測定値を示しています。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実績のデータポイントで、赤い「×」は予測値です。
– 灰色の帯は予測値の不確かさを示しており、予測値の信頼性の範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 青の実績データと赤の予測データの間には、一部の日付でずれが見られますが、多くのデータポイントは比較的一致しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実際の値と予測値の間には、予測が特定範囲内で行われており全体的に強い相関関係があると見受けられます。
6. **直感的な理解とビジネス・社会的影響**:
– 人間がこのグラフを見た際、実績が比較的安定していることが直感的に感じられるでしょう。
– 電力業界での安定した供給が把握され、予測と実績が近いことから、予測モデルの有効性の確認が可能です。
– ビジネス面では、供給の安定性の確認や異常値への迅速な対応が重要になります。
この分析から、電力の供給や需要に関する予測が、実際の変動に対して適切に行われていることが示されていますが、異常値の発生については特に注意が必要です。
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**:
– 実績データは比較的安定しており、横ばいの傾向があります。
– 予測線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、未来に向けて微妙に上昇する傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値がいくつか見られ、これは大体0.8以下を下回るデータポイントとして表示されています。
– 散布自体は比較的密に集まっていますが、数点の外れ値に注意が必要です。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績AIによるデータを示し、Xマークは予測AIによる将来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表しており、全体的に広く設定されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– すべての予測モデルが同様の上昇トレンドを示しており、特にランダムフォレストモデルがより高い予測を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データ自体は比較的安定しており、WEIスコアが0.8付近に集中的に分布しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 安定した経済的余裕が見られるが、外れ値への注意が必要です。これは特定の期間において個人の経済的状況が不安定になる可能性を示します。
– 予測は概ねポジティブで、経済状況が改善するシナリオを示唆しています。
– 電力カテゴリにおける個人の経済余裕は、将来的には徐々に改善する可能性がありますが、外れ値の原因を特定し、改善することが重要です。
このグラフは、電力使用と個人の経済状況を理解するための重要な指標となり得ます。特に外れ値の原因と影響を解析することで、より安定した予測と計画が可能になります。
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:
グラフを分析すると、以下の点が挙げられます。
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**:
– 実績データ（青い点）は、全体として横ばいであり、大きな変動は見られません。
– 予測の線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の各モデルの線は、若干の上昇トレンドが予測されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の段階でいくつかの異常値が存在します（黒い丸で囲まれた青い点）が、その後は安定しています。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青い点は実績データを表し、赤い「X」は予測値を示しています。
– 予測の不確かさ範囲（灰色の範囲）内にほとんどの実績値が収まっています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 実績データと予測モデル間で多少の差はありますが、大きな乖離は見られません。予測の精度は高いと考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 大部分のデータが不確かさ範囲内にあり、安定した健康状態を示しています。
6. **このグラフから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に関する洞察**:
– WEIスコアは安定しており、大きな健康リスクは見られないことが明らかです。
– 予測モデルが一致しているため、信頼性の高い健康状態予測が可能とされ、これは個人の健康維持や医療リソースの最適化に役立つ可能性があります。
全体的に、個人の健康状態は安定しており、予測モデルによって将来のトレンドを把握しやすい状況になっています。
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、個人の心理的ストレスを示すWEIスコアの時系列散布図です。以下に視覚的な特徴と洞察を述べます。
1. **トレンド**
– データは大体0.6から0.8の範囲に分布しています。
– 全体的に大きな上昇や下降は見られず、横ばいの傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期段階でいくつかの外れ値（異常値）が見受けられます。これにより、この期間に不安定または異常なイベントが発生した可能性があります。
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ており、一定の範囲内に多くのデータが集まっています。
– 黒い円で囲まれたプロットは外れ値を示しています。
– グレーの領域は予測の不確かさを表しており、実データがほとんどそ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**
– 実績データと複数の予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の間で一定の一致が確認できますが、予測モデルはほぼ一定の値（約0.7）を保っています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは予測範囲内に留まっているため、モデルの予測精度は高いと考えられます。
6. **人間が直感的に感じ取ることと影響**
– ストレスレベルが大きく変動していないことから、この期間は比較的安定していると感じられるでしょう。
– 外れ値の存在は、特定の出来事が個人の心理的ストレスに影響を与えることを示唆するため、ビジネスや社会全体でのストレス管理において重要な洞察となります。
このグラフからは、ストレス管理や予測モデルの効果を評価するための豊富な情報が得られます。特に外れ値の要因を特定し、より予測精度を向上させることが今後の課題と言えるでしょう。
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:
このグラフについて以下の観点から分析を行います。
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）は全体的に安定しており、若干の上下動はあるものの、全体のスコアは0.6から0.8の範囲内で保持されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値は黒い丸で示していますが、特段目立った外れ値はないようです。これはデータが比較的一貫していることを示しており、結果の信頼性を高めています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実際のスコアを表しています。
– 赤い×は予測スコアですが、ここには表示されていません。
– 灰色の範囲は予測の不確かさの範囲を示し、この範囲内で実績が安定しています。
– 緑、エメラルド、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）を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 現在の実績値は予測の不確かさ範囲内に収まっており、予測と実績の間に大きな乖離はありません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値の分布はほぼ均一で、大きな偏りは見られません。これはモデルの安定性が高いことを示唆します。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– データの安定性から、電力の自由度と自治に関しては現在の状態が持続的で信頼できることを示しています。このような安定性は、電力供給の信頼性やエネルギーセクターの予測可能性に寄与し、意思決定者や政策立案者に安心感をもたらすでしょう。
– また、予測モデルが多様な手法で提供されていることは、データ分析の多角的なアプローチと精度向上への努力を伺わせます。
この分析から、電力の自由度と自治に関する現在の監視体制は効果的であり、近未来に向けたポジティブな見通しを持てることがわかります。
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:
このグラフの分析についての洞察を以下に示します。
1. **トレンド**：
– 実績のWEIスコア（青いプロット）は、最初の15日間でスコア0.6から0.9の間で変動しています。後半の約15日間では0.5から0.6の間で地味に低下しています。
– 予測線には、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の3つの異なるモデルが示されていますが、いずれも横ばいに近い傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**：
– いくつかのプロットが異常値として黒い円で囲まれています。特に初期の期間（7月の最初の1週間）において、スコアが急激に低下している時点があります。
3. **各プロットや要素の意味**：
– 青い点は実績データを、赤い「×」は予測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、異常値が黒い丸で強調されています。
4. **複数の時系列データの関係性**：
– 実績データは予測モデルの範囲内で動いており、いくつかの例外を除いて予測モデルと概ね一致しています。
5. **相関関係や分布の特徴**：
– WEIスコアは0.5から0.9の間で多くのプロットが集まっています。予測の不確かさ範囲は比較的狭く、安定した予測がされていることが示唆されます。
6. **直感的な理解と影響**：
– このグラフからは、全体としてWEIスコアが高い状態になっていますが、期間の後半で少しの減速が見られます。これは社会的公平性が少しずつ改善されていることを示唆しているかもしれません。
– ビジネスや社会への影響としては、安定した社会的公平性を維持しつつ改善の余地を探索することができるタイミングであると考えられます。
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:
このグラフの分析を行います。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青いプロット）は全体的に安定しており、約0.8から0.9の間に多くの点が分布しています。
– 各予測手法の線（緑、紫の線）はゆるやかな上昇トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのデータポイントが、他より下に位置しており、異常値として黒い丸で囲まれています。この異常値はホットスポットとして注目すべきかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実績AIの実データを示しています。
– ピンクの線はランダムフォレスト回帰による予測を示し、緑の線は線形回帰を、そして別のピンクの線（薄め）は決定木回帰による予測です。
– 灰色の領域は予測不確かさの範囲を表し、予測データの信頼区間を可視化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データは予測を行うための基礎データであり、これを基にした3種類の回帰分析が行われていますが、それぞれで若干異なる予測トレンドが示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データの分布はおおよそ0.8–0.9に集中し、劇的な変動は少ないものの、一部外れ値があります。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 現在の実績データが安定している一方で、今後ゆるやかな成長が期待されているが、この予測が充足されるかは外れ値の状況や予測の不確かさ範囲によって影響される可能性があります。
– 社会的・ビジネス的には、持続可能性の向上を示しているものの、異常値への対処・改善が求められます。これが解決できれば、より安定的な成長が見込めるでしょう。
このグラフを活用して、異常値の原因を特定し、モデルの予測精度を向上させることが重要です。
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**
– 実績（青い点）は主に0.8から0.9の間で推移しており、大きな上昇や下降は見られないため、全体として横ばいのトレンドといえます。
– ランダムフォレスト回帰による予測（紫線）はわずかに上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期に一つの外れ値（約0.6）が存在しますが、それ以降は一貫性のあるスコアに収束しています。他の日には外れ値と見なされるデータ点は大きく目立っていません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績データは青い点で示され、各点には異常値を示す黒い枠があります。
– 不確かさ範囲（灰色の帯）は実データの変動範囲を示しており、おおよそ0.75から0.95をカバーしています。
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（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）と比較され、ランダムフォレスト回帰の予測が実データに近いトレンドを示しているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは実績と予測の間で似た傾向を示しており、ランダムフォレスト回帰が最も実績と高い相関を持っ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**
– このグラフは電力カテゴリーにおける社会基盤と教育機会のスコアを示しており、スコアが比較的安定していることから、電力の供給や利用に大きな問題は発生していない可能性があります。
– ビジネスにおいては、安定したWEIスコアは信頼性のある電力供給を示唆しており、インフラ投資のリスクが低いと考えられます。
– 社会的には、教育機会や社会基盤の改善により一層注力することで、スコアを更に向上させられる余地があるかもしれません。
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:
1. **トレンド**:
– 実績AIのプロットは概ね0.6から0.8の範囲内で変動していますが、全体的に横ばいの傾向があります。
– 一部の期間（特に初期）で変動がありますが、長期的に見ると大きなトレンドの変化は認められません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値として認識されるデータポイントが複数あります。ただし、それらは大きな変動を示しているわけではなく、概ね0.6前後に位置しています。
3. **各プロットや要素**:
– 青のプロットが実績値を示し、異常値は黒い円で囲まれています。
– 紫や青の線は、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）による予測値を示しており、これらが非常に近い値を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値と予測値の間に大きなずれはなく、実績AIと各予測モデルの見解は概ね一致しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績のスコアに対する予測スコアの評価は全体として一貫しており、大きな不一致はありません。モデル間の予測の一貫性が示唆されています。
6. **直感的な印象とビジネス・社会への影響**:
– WEIスコアがこの範囲で安定していることは、関連する電力やエネルギーの供給に関する多様性と自由の保障が安定していることを示唆しています。
– 異常値の存在は、特定のイベントまたは変更が社会的な要素に影響を与えた可能性を示していますが、全体の安定性には大きな影響はないようです。
このグラフから、社会的な安定性が示唆され、予測モデルの高い信頼性が確認できるという判断ができます。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド:**
– 時間帯ごとに異なる色が示されており、特に一定の時間における色の変化が見られませんが、「8時」と「15時」付近に周期的な変動が見られます。
– 特定の日付（例えば、7月12日）では、他の時間帯に比べて高い値（黄色）が観察されます。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 全体的に「7月12日」における「8時」と「15時」の急激な色の変化（明るい黄色）は外れ値として考えられるかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 色の濃淡はWEIスコアの強度を示しています。濃い紫は低い値、明るい黄色は高い値を示します。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– すべての時間帯が同じパターンがあり、特に「8時」、「15時」に色の変動が周期的に繰り返されています。
– 他時間帯は比較的安定した色を保っています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 特定の時間帯に集中する濃淡の変化は、特定の時間が高負荷または高需要の可能性を示唆していますが、全体的に他の時間帯は低いスコアで一貫しています。
6. **直感的洞察とビジネス、社会への影響:**
– 電力使用のピーク時間が「8時」と「15時」に集中していることがわかります。これらの時間帯は、労働や企業活動の開始・終了時間帯と一致している可能性があります。
– 電力使用管理の向上を図る場合、これらの時間帯に特に注力することが必要です。また、エネルギー効率化の施策におけるターゲティングに役立つ情報が得られるでしょう。
このようなヒートマップからは、日常の生活パターンやビジネス活動に基づく電力の使用状況を把握することができ、それに基づいたエネルギー管理の戦略が策定される可能性があります。
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:
このヒートマップについて、以下のポイントで分析を行います。
1. **トレンド**:
– 時間（日にち）ごとに、特定の時間帯で色が変わり、それに応じて新しいトレンドが見られます。
– 8時と15時では、日にちが進むにつれて色が濃くなり、WEIスコアが増加していることを示しています。
– 色の変化には周期的なパターンは見られませんが、特に午前8時と午後15時での変化が顕著です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日と7月10日ではウェイティングスコアが明らかに高く、色が黄緑から黄色に変化しています。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃淡がWEIスコアの変化を示しており、黄色に近づくほど高いスコアを表しています。
– 暗い紫色は、スコアが低いことを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 特に8時、15時、18時の関連性が強く、これらの時間帯でのスコアが同時に変動していることがわかります。このことから、エネルギー使用が特定の時間帯に集中している可能性が考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 一日を通してのスコアの分布は、特定の時間帯に集中しているようです。
– スコアの高い時間帯と低い時間帯がきっちり分かれており、特定の時間に活動を集中させていることが示唆されます。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響**:
– 朝（8時）と午後（15時）は、エネルギー使用がピークになりやすい時間帯である可能性があります。これは、通勤開始や業務開始、または業務の終了に関連しているかもしれません。
– これに基づき、電力供給の最適化や料金プランの策定に役立つかもしれません。
– また、これらの時間にエネルギー使用を分散することで、より効率的なエネルギー消費が可能になるかもしれません。リアルタイムのデマンドレスポンスプログラムやインセンティブ導入の価値が考慮されるでしょう。
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:
このヒートマップについて、以下の視覚的特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 7時から8時と15時から16時にかけて、スコアが高めの時間帯が見られます。これらの時間帯は日にちを通じて比較的一定のパターンを示しており、ピーク時間の可能性があると考えられます。
– 18時以降になると突然スコアが下がり、19時で非常に低いスコアを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 8時、15時台には色の明るさが変わることで、スコアが急増する日（黄色や緑）と、急に減少する日（青や紫）があることがわかります。
– 特に19時や23時に現れる紫色は、顕著なスコアの低さを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色相はスコアの高さを反映しています。黄色から緑は高スコアを、青から紫は低スコアを示しています。
– 特定の時間帯（15時と8時）の色が日により異なることから、日ごとの変動も激しいです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 7時から8時および15時から16時の帯が類似していることから、これらの時間帯は一日を通して安定しており、エネルギー消費が一定する可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯別でスコアの変動が見られ、特に日付によっては同一時間帯でもスコアの差が大きいのが特徴です。
6. **人間の直感とビジネスや社会への影響**:
– 日中の特定の時間帯にエネルギー需要が高まりがちであることから、エネルギー供給の調整が必要かもしれません。この需要パターンは、オフィスの稼働時間や商業活動の影響を受けている可能性があります。
– 夜間の19時から23時にかけてスコアが低いことは、住宅への影響を示唆しており、省エネの意識が高まったり、効率的なエネルギー使用が行われている可能性を示します。
このグラフを基に電力供給の最適化戦略や省エネ施策を検討することが重要です。
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:
この相関ヒートマップは、電力カテゴリのWEI項目間の相関関係を30日間にわたって示しています。以下に視覚的特徴と洞察を示します：
1. **トレンド**
– 相関が高い領域は赤色で表示され、低い領域は青色で表示されています。全体的に見ると、総合WEIはほとんどの項目と強い正の相関があります。このことは、総合WEIが他の要素に影響を及ぼしている可能性を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 色合いが大きく異なる部分が、外れ値や急激な変動を示す可能性があります。例えば、個人WEI（自由度と自治）は個人WEI（経済的余裕）と非常に低い相関を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 各セルは2つの変数間の相関係数を示し、一貫していない色のセルは、他の変数に比べて異なる関係を示し得ます。この例として、個人WEI（健康状態）と個人WEI（経済的余裕）の間の相関が低いことが挙げられます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列データ間の関係性を理解するために、関連のある項目が一緒に変動するかを確認できます。例えば、社会WEI（公平性・公正さ）と社会WEI（持続可能性と自治性）は高い相関が見られ、これらの要素が関連して動いていることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 総合的に0.8以上の正の相関を持つ項目が多いことは、これらが非常に密接に関連していることを示唆します。一方で、個別の項目間に散見される低い相関は、特定の要因が独立して機能している可能性を示します。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– このグラフからは、電力セクターにおいて総合WEIが他の多くのサブ指標と強い関連性を持っていることが直感的に捉えられ、総合的な政策や議論が異なる社会的または経済的要因を含む必要があることを示唆します。このことは、例えば政策改善やプロジェクトプランニングに役立つかもしれません。
このように、相関ヒートマップは多くの重要な関係を視覚的に表示し、さらなる分析や意思決定の出発点として非常に有益です。
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:
この箱ひげ図は、異なるカテゴリのWEIスコアの分布を比較しています。以下はその視覚的な特徴とそこから得られる洞察です。
1. **トレンド**
– それぞれのWEIタイプには、一定のスコア範囲が観察され、特定のトレンドや周期性はありません。それよりも、各カテゴリの分布の違いに焦点が当たっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「個人WEI（職業充実）」や「社会WEI（生態系整・教育機会）」などに外れ値が見られます。これらは、特定の条件やイベントがスコアに影響を与えている可能性を示唆します。
3. **各プロットや要素の意味**
– 箱の内部（第1四分位数から第3四分位数）の範囲が広い場合、スコアが多様であることを示し、狭い場合はスコアが安定していることを示します。
– 中央線（中央値）が上に位置するカテゴリはスコアが高い傾向を示します。
4. **時系列データの関係性**
– データは30日間の分布を表していますが、時系列での変化はこのグラフでは直接示されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各カテゴリで分布の広がりが異なります。「総合WEI」と「社会WEI（共生、多様性、自由の保障）」は比較的安定しており、スコアが高い傾向があります。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**
– 比較的低いスコアや広い分布のカテゴリは、改善の余地がある分野です。特に、外れ値があるカテゴリは異常な条件が改善の機会を示している可能性があります。
– 高いスコアのカテゴリは現在うまく機能している領域を示し、これらを他に適用することで全体の最適化が期待できます。
このグラフは、異なるタイプのWEIスコアを評価することで、エネルギー関連の各側面のパフォーマンスを理解し、改善策を検討する際の重要な指標となります。
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スコアに対するSTL分解を30日間の期間で示しています。以下に重要な視覚的特徴とその洞察をまとめます。
1. **トレンド**:
– トレンドのプロットは全体的に緩やかな上昇傾向を示しています。このことは、期間中の全体的なスコアが向上していることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 観測データに関して特に顕著な外れ値は見受けられませんが、7月9日から7月13日にかけて観察される急激な上昇と下降が、Residualで顕著に示されています。これは、一時的な変動要因が作用した可能性を示唆します。
3. **各プロットや要素**:
– **Observed**: 実際の観測値を示しています。ここでは、全体的なパターンを視覚的に確認できます。
– **Trend**: このデータの長期的な傾向を表し、上記のように緩やかな上昇を示しています。
– **Seasonal**: 季節変動を表し、短期間での周期的な変動を示します。このプロットからは、一定の周期性が存在することが伺えます。
– **Residual**: トレンドと季節変動を除いた変動部分です。ここでの鋭いピークは、特異なイベントや予期せぬ変動を示唆します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– トレンドが上昇する中で、季節成分が繰り返される周期的な変動パターンが確認できます。Residualはトレンドや季節変動で説明しきれない部分の変動を示しており、短期的な異常を反映しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– トレンド成分と観測値の間には強い相関があることが予想されますが、残差はそれらから一定の乖離を示しており、予測モデルの性能評価において重要なインサイトを提供します。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 総合的に見ると、電力カテゴリのWEIスコアは改善傾向にあります。この上昇トレンドは、電力供給能力や効率性が向上していることを示唆している可能性があり、エネルギー政策の成功や技術的革新の影響を反映しているかもしれません。
– 不規則な変動は、需要変動や外的要因（天候の変化、政策の変更など）の影響を考慮する必要があることを示しています。
このグラフ分析の洞察は、電力管理やエネルギー戦略の策定に有用な情報を提供する可能性があります。
個人WEI平均 STL分解グラフ
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このグラフは、個人のWEI平均スコアをSTL分解したもので、電力カテゴリに関連しています。以下に各要素の分析結果を示します：
1. **トレンド**:
– トレンドは全体として緩やかに上昇しています。これにより、長期的には電力使用が増加傾向にあることが示唆されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 残差プロットには、7月4日から10日の間で急激な増加があります。この期間の電力使用に何らかの異常または特別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示す意味**:
– **Observed**: 実際の観測値で、短期間の変動を示しています。
– **Trend**: 長期的なパターンを示します。電力使用が徐々に増えていることを確認できます。
– **Seasonal**: 短期的な周期性を示します。日により小さな変動があることを示しています。
– **Residual**: 観測値とトレンド、季節成分の差異を示し、予期しない変動を捉えます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各データは相補的で、トレンド、季節性、残差はそれぞれ異なる面からデータの特性を特徴づけています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– トレンドと観測値には強い相関があるように見えますが、残差により短期的な異常が示されています。
6. **人間が直感的に感じることやビジネスへの影響**:
– トレンドが徐々に上昇しているため、電力使用の増加が続く可能性があると直感的に感じられます。これによりエネルギー供給の増強や節電の必要性が議論されるかもしれません。
– 短期的な変動（残差）が大きい場合は、どのような条件やイベントがこれに寄与したのかを調査することで効果的な対策が立てられる可能性があります。
全体的に、電力使用の長期的な増加傾向が確認できつつも、短期間の異常変動に留意する必要があることを示唆しています。
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:
### グラフの視覚的特徴と得られる洞察
1. **トレンド**:
– **観測データ (Observed)**: 全体としては安定しており、一定の周期性が観察される。
– **トレンド (Trend)**: ゆっくりとした上昇傾向を示しており、電力需要や供給が徐々に増加している可能性がある。
– **季節要因 (Seasonal)**: 特定のパターンや周期性が見られ、週単位の変動を示唆する。
2. **外れ値や急激な変動**:
– **残差 (Residual)**: 7月5日から7月9日の間に大きな変動があり、外部要因による急激な変化を示している可能性がある。
3. **各プロットや要素の示す意味**:
– **観測データ (Observed)**: 電力の消費や供給の総合的な実際の動きを示している。
– **トレンド (Trend)**: 長期的な変化を示し、政策変更や技術革新の影響を示唆する。
– **季節要因 (Seasonal)**: 季節的な消費パターンや日の長さ、気温などの自然要因による変動を反映。
– **残差 (Residual)**: 突発的なイベントや予測不能な要因を反映している。
4. **時系列データの関係性**:
– トレンド、季節要因、残差がそれぞれ異なる要因に基づいて変動しており、総合的な観測データに影響を与えている。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– トレンドは観測データと一定の相関を持ち、季節要因は周期的変動を補完する形で存在し、残差は短期的かつ予測不能な変動を示している。
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**:
– 直感的には、季節による電力の消費パターンの変動がわかりやすく、需要調整や供給予測のための重要なデータになる。
– 社会的には、急激な変動は外的要因への迅速な対応を必要とすることを示唆しており、政策やインフラ整備への重要な情報を提供する。
– ビジネス面では、安定したトレンドにより、今後の需要予測や投資計画におけるリスクが低くなる可能性が高い。
これらを総合して、電力需要と供給の管理において、計画的かつ柔軟なアプローチが求められると考えることができます。このデータは、電力業界の戦略的意思決定を支える重要な要素となるでしょう。
WEI構成要素 主成分分析（PCA）
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この主成分分析（PCA）のバイプロットを分析すると、以下の洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– データは特定の方向に集中しているというよりは、全体的に散らばっています。ただし、主成分1に対して幅広く広がり、主成分2も分散していることから、データの変動は両方の軸で見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 明らかな外れ値は見られませんが、いくつかのデータポイントが他よりも離れて配置されており、これらは特異な特性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**:
– 各プロットは電力関連のそして期間内データの一部であり、主成分1と主成分2で表現されています。
– 主成分1は74％、主成分2は8％の分散を説明しており、主成分1がデータの大部分の特性を表していると言えます。
4. **時系列データの関係性**:
– 時系列要素はこの二次元空間では直接表示されていませんが、主成分のスコアにおいて一定のパターンがあるかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– Scatterが二次元平面上に広がっており、特に主成分1に沿ってデータが広がる傾向があります。7割の変動がここで説明されています。
6. **直感的な感覚とビジネスへの影響**:
– 多様な電力関連データ要素がなじみ合っていない可能性。特に主成分1が主要な変動を示しているため、これを基にした意思決定が可能。
– 異なるデータ間に潜在的な相関が存在するなら、運用や管理に関連する効率向上の可能性があります。
この分析から、ビジネスの電力運用において特定のパターンや改善点が浮き彫りになり、それがオペレーショナルな改善や効率化につなが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。