📊 データ分析（GPT-4.1による）
### WEIスコア全体の傾向と解析
– **時系列推移**: 総合WEIスコアは監視期間（2025年7月1日から21日）にいくつかの顕著な変動を示しました。序盤は不安定であり、特に7月1日から3日にかけて変動が大きく、0.62から0.78の範囲でスコアが大きく上下しました。その後、7月6日以降は0.85以上で安定する傾向が見られます。7月6日、8日、11日にはスコアが非常に高く、安定した値を保持しています。
– **異常値**: 特定の日（例: 7月6日と9日など）で異常に高いスコアが記録されており、これは個別の要因（例えば、社会のイベントや政策の変更）が影響した可能性があります。逆に、7月1日や20日などの一部の日には低いスコアが見られ、これも特定の事象によるものと考えられます。
### STL分解と季節性
– **STL分解**: 明確な長期的トレンドが見え、特に後半は高い安定した状態を示しています。初期の不安定さは季節的要素というよりも突発的な要因（社会的または経済的状況の変化）が影響している可能性が高いです。季節性や残差は検出されていないため、主にトレンドがデータの特徴です。
### 各項目別の概要
– **個人WEI平均と社会WEI平均**: 個人WEI平均は比較的安定している一方で、社会WEI平均はより高いスコアを示し、特に7月6日以降は非常に高く持続しています。この差は、社会的な支持または政策が個々の状況に関わらず全体で高く評価されていることを示しているかもしれません。
– **詳細項目（経済、健康、ストレス、自由度など）**: 経済的余裕と健康状態が比較的高いスコアを示しているのに対し、心理的ストレスは変動が大きく、個人により強く影響を及ぼしている可能性があります。公平性や共生に関するスコアの変動も大きく、社会的不平等や多様性の受容性に課題があることを示唆します。
### 項目間の相関とデータ分布
– **相関ヒートマップ**からは、持続可能性と社会基盤の項目が強い相関を示す可能性があります。これは、政策や社会インフラが持続可能な社会の推進に関連していることを示唆します。
– **データ分布**: 箱ひげ図を通じて、各項目の中央値はほぼ均等に見えますが、特筆すべきは健康やストレスにおいて分布が広くばらつきが大きいことです。これは異常な状況やストレス要因に対する個人の対応が異なることを表しています。
### PCA解析
– **主要な構成要素**: PC1は総変動の75%を占めており、全体的なデータの振り返りや適応力を示しています。PC2は8%を占め、より特定の要因が少数の観測に大きな影響を与えていることを示唆します。これは、政策変更や社会イベントなどが特定の指標に強く影響したと考えられます。
### 結論
全体的に見ると、7月の中盤から後半にかけて全体的なスコアの改善が見られ、持続可能な政策や社会的なサポートが有効であることが示されています。しかしながら、個人の健康や心理的なストレスにおける不安定さは依然として問題となっており、さらに深い解析と適切
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
– グラフ全体で見ると、実績（青い点）は概ね安定しており、微小な上下の変動はありますが、全体的には大きな上昇または下降のトレンドは見られません。
– 予測データは線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の3つのモデルがありますが、特にランダムフォレスト回帰（紫色ライン）が安定した水平の線を描いているため、今後のWEIスコアが横ばいで推移する可能性があることを示しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 外れ値は黒い円で強調されており、全体的に修正範囲に収まるデータが多い中で、わずかに外れた点も存在します。
– 大きな急激な変動は特に見受けられません。
### 3. 各プロットや要素の意味
– 実績（青点）は過去30日間のデータの実測値を示しています。
– 赤い「×」印は予測AIによる予測データです。
– 灰色のエリアは予測の不確かさ範囲を示し、モデル予測の信頼度を示唆しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実績AIと予測AIの比較を見ると、実績データは大体予測の範囲内に収まっています。
– 各モデルの予測は少しの違いはあるものの、全体として安定したWEIスコアを示しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績と各予測モデルの間には相関があり、モデルが過去のデータパターンを適切に捉えていることが示唆されます。
– WEIスコアの分布は狭い範囲に集中しているため、一定の安定性が認められます。
### 6. 直感的に感じること、人間・ビジネス・社会への影響
– 人間の視点から見ると、総合WEIスコアは安定しており、予測もそれを支持しています。これは電力カテゴリーにおけるサービスやパフォーマンスが安定していることを意味します。
– ビジネスへの影響としては、大きな変動がないため信頼性が高く、リソースの計画や予算の見通しが立てやすい状況です。
– 社会的には、安定した電力量の供給や制度的な安定が期待できます。
このグラフから、今後の電力業界における安定性を確認し、戦略的な意思決定に役立つ情報を得ることができます。
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:
グラフには、個人のWEIスコアの30日間にわたる推移が示されています。このグラフについての分析は以下の通りです。
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）に大きな上昇や下降のトレンドは見られません。スコアは期間を通して比較的一定していますが、7月初めと7月末に少し変動があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– スコアが0.6を下回る異常値がいくつか確認され、これらは黒い線で囲まれています。特に、7月初旬に外れ値が集中しています。
3. **要素の意味**:
– 青い実績の点々が、日ごとのWEIスコアを示しています。
– グレーの背景は、予測の不確かさを示しており、その範囲内での変動が多いです。
– 赤い×印が予測値を示しており、実績と比較してより一定した値を示しています。
– 予測には異なる回帰手法が使用されており、それぞれ異なる色の線で示されています（線形回帰：青、決定木回帰：緑、ランダムフォレスト回帰：紫）。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測値の間には若干のズレがありますが、全体として大きく異なるわけではなく、予測は比較的一貫しているように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは不確実性の範囲内で比較的一様に分布しており、明確な周期性は示されていません。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– このデータは電力使用の効率性や安定性を評価するためのものである可能性があります。外れ値や急激な変動は特定のイベントや要因に対応しているかもしれず、そうした要因の特定が効率性改善につながる可能性があります。
– 予測モデルが安定していることは、今後の電力需要や供給計画の精度向上に役立つかもしれません。
この情報に基づき、さらなる分析やアクションが求められる可能性があります。
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:
以下に、グラフから得られる視覚的な特徴と洞察を示します。
1. **トレンド:**
– 実績（実績AI）のデータは全体として横ばい傾向を示しています。若干の上下動はあるものの、急激な変化は見られません。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 幾つかのデータ点が外れ値として強調されています。これは突発的なイベントやデータ取得のエラーが原因である可能性があります。
– 7月15日ごろに下方向への外れ値が目立ちます。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 青いプロットは実績値を示し、黒い円で囲まれているものは外れ値です。
– グレーの領域は予測の不確かさ範囲を示しており、これにより実績値の予測値に対する信頼性が視覚的に理解できます。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 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）が重なり合っており、特にランダムフォレストと決定木の予測値は非常に近いです。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績値と予測値の間には相関があり、予測モデルは実績値に基づいておおむね良好なフィットを示しています。
6. **人間の直感とビジネスへの影響:**
– 実績値は予測不確実性の範囲内に収まっており、予測精度は適切と考えられます。
– 突然の外れ値があるため、電力供給の安定性に対する注意が必要です。
– ビジネスにおいては、外れ値の発生原因を特定し、予測モデルの改善を図ることが重要でしょう。また、安定した電力供給を図るためのリスク管理が求められます。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– グラフの左側にプロットされた実績データ（青色ドット）は、全体として横ばいです。スコアの平均は約0.8付近にあり、特に大きな変動は見られません。
– 予測データ（線）は、ランダムフォレスト回帰においてわずかに上昇していますが、他の予測モデル（線形回帰、決定木回帰）は安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部のプロットは異常値として表示されていますが、多くはないため、全体のトレンドに大きな影響を与えていません。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青色のドットは実績データを示し、黒い円で囲まれたドットは異常値です。
– グレーの範囲は予測の不確かさの幅を表しています。これにより、予測の信頼性についての情報が得られます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと各予測モデルとの間に大きな乖離は見られませんが、将来的にランダムフォレスト回帰によるスコアが若干の上昇傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは安定した分布を示しており、集中しています。予測データもこの分布を大枠で捉えています。
6. **直感的な洞察とビジネス/社会への影響**:
– 人々は現在のままの経済的余裕を維持する可能性がありますが、電力カテゴリにおける個人の経済状況がわずかに好転する兆しも感じられます。
– このデータは、電力消費者の負担感に影響を与える可能性があり、特にエネルギー価格の変動が少ない期間では安定性が維持されることを示唆しています。
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:
### トレンド
– **実績データ**：おおむね0.6から0.8の間で安定していますが、急激な変動が少し見られました。
– **予測データ**：線形回帰（ピンク色）はわずかに上昇傾向。決定木とランダムフォレスト（青と紫色）はほぼ横ばい。
### 外れ値や急激な変動
– グラフの左側にいくつかの外れ値があります。これらは初期の急激な変化を示しています。
– その後の実績データは比較的一定しており、大きな変動はありません。
### 各プロットや要素の意味
– **青い点**：実績データを示しています。
– **黒い丸**：外れ値を示しています。
– **予測モデルの線**：それぞれ異なる予測手法による将来的な傾向を示します。
### 複数の時系列データの関係性
– 実績と予測は近しい範囲で推移しており、予測モデルの信頼性がある程度確認できます。
– 各モデル間の差異は小さく、これもまた一定の予測精度を持つ可能性を示唆しています。
### 相関関係や分布の特徴
– 実績データは0.6から0.8の間で集中し、予測区域もこの範囲内に収まっていることから、現状維持が見込まれます。
### 人間が直感的に感じるであろうこととビジネス・社会への影響
– **直感的な印象**：個人のWEI（健康状態）は比較的安定しており、大きな改善や悪化の兆候はありません。実績と予測の一致度から、今後も安定を期待できるでしょう。
– **ビジネス・社会への影響**：安定した健康状態は、電力消費におけるリスクを下げ、信頼性の高い計画を可能にします。急激な変動が少ないため、リソースの最適配分を容易にするでしょう。
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:
このグラフについて、以下の洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は、0.6から0.8の範囲に集中しており、大きなトレンドの変動は見られません。ただし、日により多少の上下動があります。
– 予測（ランダムフォレスト回帰と線形回帰）は、若干の下方傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値として識別された点（黒丸縁の点）がいくつか存在し、これらは主にグラフの左側に集中しています。これらの点は、他のデータポイントよりWEIスコアが低いことを示しています。
3. **各プロットの意味**:
– 青い点は過去の実績を示しており、灰色の陰影部分は予測の不確かさ範囲を示しています。
– 予測データ（ランダムフォレスト回帰と線形回帰）は、それぞれ異なる線で示されています。
4. **時系列データの関係性**:
– 実績と予測データは30日間の期間を通じて、一定の変動範囲にありますが、予測手法により将来的にさらなるストレスの低下が予想されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績スコアは、比較的狭い範囲に収まり、安定した心理的ストレス状態を示唆しているように見えます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間はこのグラフから、一般的には安定した心理的ストレス状態が続いていると感じるでしょう。ただし、予測が下方傾向を示しているため、将来的にはストレスの軽減が見られる可能性があります。
– ストレスレベルの変化は、労働の効率や個人の健康状態に影響を与える可能性があるため、企業はこの傾向を監視し、メンタルヘルスサポートの強化を検討する必要があるかもしれません。
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:
以下がグラフの視覚的特徴とそこから得られる洞察です。
1. **トレンド**
– 実績AIのデータ（青い点）は0.6〜0.9の間で比較的安定しているものの、期間の初頭にはわずかに上昇し、その後減少傾向にあるように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値がいくつか見受けられ、特に初期の段階でのデータ点がいくつかの異常値（黒い円）として示されています。これらは特定のイベントやエラーの可能性を示唆します。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績値を、赤いバツは予測値を示しています。黒い円で囲まれた部分は異常値を示唆しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさ範囲を示し、この範囲はデータのばらつきを反映しています。
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、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が示されています。これらの予測値は全体として実績値と一致しない傾向があり、特に予測曲線は下降トレンドを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値は比較的一定である一方、予測値、特にランダムフォレスト回帰は下降を示しています。この乖離はモデルの改善の余地を示しています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 実績と予測の乖離は、モデルの精度やデータの質に問題がある可能性を示しています。特に、自由と自治が高いWEIスコアの持続可能性について懸念が生じるかもしれません。
– ビジネス面では、予測の改善が必要であり、それによって安定したオペレーションが可能になります。また、異常値の原因を追求することでリスク管理が向上する可能性があります。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 最初の部分は0.5～0.8の間での変動が見受けられる。中盤には一時的にスコアが下がり、その後は概ね横ばいとなっている。
– ランダムフォレスト回帰と線形回帰の予測では、将来的に未だに緩やかな下降トレンドを示している。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかのデータポイントが特に目立っており、これらは異常値として識別されている。0.6を下回るデータポイントの存在は注目に値する。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績（実績AI）は青い点で示され、現時点の公平性・公正さを示している。
– グレーの影は予測の不確かさの範囲を示し、予測の精度に対する自信を表している。
– 異常値は黒い輪で囲まれており、通常のパターンから外れた値であることを強調している。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと予測の動向を比較すると、予測数値は概ね安定しているが、実績データは周期的な変動を示しており、異常値の存在が周期に影響を与えている可能性がある。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの大部分が0.6以上に集中しており、一定の基準を維持していることがわかる。ただし、いくつかの異常値が分布に歪みをもたらしている。
6. **直感的洞察と影響**
– 人間がこのグラフを見たとき、特に異常値に目が行き、そこから問題点や改善の必要性を感じるかもしれない。
– ビジネスや社会においては、公平性・公正さの継続的な改善が求められ、このような異常値を減少させるための施策が重要となるだろう。
全体として、この分析は電力業界における公平性と公正さに関する課題を反映しており、これらのメトリクスを改善するための継続的な努力が必要であることを示唆している。
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
1. **トレンド**
– 実績のデータ（青い点）は、全体として横ばいの傾向が見られるが、若干の変動があります。
– 予測データ（紫の線）は、時間とともに緩やかに上昇しています。特にランダムフォレスト回帰の予測がより高い傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値（黒い円で囲まれた点）がいくつか見られ、これらは通常の範囲から逸脱したデータポイントを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを表し、実際の観測値です。
– 紫の線は予測データで、異なるモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）を使用しています。
– グレーの領域は予測の不確かさを示し、その範囲内での変動が予想されます。
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は、全体的には似た傾向を持っているが、予測は徐々に上昇しています。
– 違うモデルの予測により、今後の傾向がわずかに異なる可能性があります。
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り、予測モデルは実績の動きを比較的正確に捉えているようです。
– 一部の外れ値が全体の相関を弱める可能性があるため、これらの理解が重要です。
6. **直感的な洞察と社会・ビジネスへの影響**
– 社会WEIスコアが高い状態で維持されていることから、現在の電力カテゴリにおける持続可能性と自治性が安定していると考えられます。
– 予測される上昇トレンドが続けば、今後さらに持続可能性が向上する可能性があります。
– ビジネスにおける意思決定者は、この安定性と改善の予測を考慮に入れることで、持続可能な投資や政策を検討するタイミングであると言えます。
外れ値の原因を更に調査し、不確実性の範囲を考慮することが、さらに正確な予測を行うためには重要です。
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:
このグラフは、電力カテゴリにおける社会WEI（社会基盤・教育機会）のスコアを30日間で示しています。以下に分析と洞察を示します。
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は、主に0.7から0.9の範囲内で横ばいです。
– 線形回帰、決定木、ランダムフォレストの予測線は、全体として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**
– 見たところ、1つの明確な外れ値が確認できます（7月1日付近、スコアが約0.6）。
– それ以外は、急激な変動や多くの外れ値は見受けられません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点：実績AIによる実際のスコア。
– 赤いXマーク：予測AIによるスコア予測。
– 黒い円で囲まれたものは外れ値とされています。
– 灰色の帯は、予測の不確かさを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値と予測値は、ほぼ一致しており、予測モデルの精度が高いことを示唆しています。
– 予測の不確かさ範囲は狭く、予測誤差が小さいことを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 時系列全体で、データは0.8付近に密集しており、高い安定性を示しています。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– 現状のスコアからは、電力カテゴリにおける社会WEIは安定しているものの、改善の余地があります。
– ビジネスや社会基盤において、今後の改善が長期的な利益をもたらす可能性があります。
– 外れ値は、特定の問題やイベントを示している可能性があり、さらなる調査が必要です。
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:
1. **トレンド**:
– 実績AI（青いプロット）は、期間の開始から横ばいの状態にあるようです。しかし、若干の上下動があります。
– 回帰予測 (線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰) のそれぞれは緩やかな上昇または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**:
– 初期段階で異常値とされるデータがいくつか観察されます。グラフ上では黒い円で囲まれています。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青いプロットは実績のデータを表し、赤いバツ印は予測された値を示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、AIによる不確実性の幅を表します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測値はおおむね一致しており、予測手法間のレンジの違いがわずかに見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データの大部分は中間値付近 (0.8付近) に密集しています。異常値が一部で観察されるが、全体の傾向には大きな影響はないようです。
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に関する洞察**:
– WEI指数が中程度かつ安定していることは、電力カテゴリにおける共生・多様性・自由の保障が安定していることを示唆しています。
– 異常値があるため、これらのデータポイントの背後に潜む要因を特定し、対応策を講じることが必要かもしれません。
– 全体として、予測モデルの結果は安定しており、政策決定や対策において信頼性のあるデータとみなすことができそうです。
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:
以下にこの時系列ヒートマップについての分析を示します：
1. **トレンド**
– グラフ全体として、特定の時間帯（特に7時から9時と15時から17時の間）において、30日間を通じて変動があることがわかります。
– 期間の中盤（7月6日から7月14日）では、高いスコア（緑から黄色）が見られ、その後少し低くなる傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 19時の時間帯では7月5日に突如として高いスコアが見られ、その後すぐに低くなっています。
– これは、特定の日に異常な電力需要または供給の変化があった可能性を示唆しています。
3. **各プロットや要素**
– 色の濃淡がスコアの高低を示しており、明るい色（黄色）は高いスコア、暗い色（紫）は低いスコアを表しています。
– 密度の変化を通じて、時間と日付によるスコアの変動パターンを視覚化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 7時と15時台が比較的高いスコアを示し、他の時間帯と比べて異なる挙動を示している可能性があります。例えば、ライフスタイルやビジネス活動に関連する電力使用のピークかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特定の時間帯におけるスコアのピークと谷が他の日付にも波及することはなく、その日独特の要因に依存しているように見受けられます。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– これらのデータは、特定の時間に高い電力需要があることを示唆しています。電力会社やエネルギー管理者がピーク時の負荷を軽減するための措置を講じることが可能です。
– また、異常な変動が観測される場合、それは自然災害や大規模イベント、技術的問題などが要因となっている可能性があり、時々の対応が必要です。
このように、ヒートマップは電力消費のパターンや潜在的な問題を可視化する強力なツールとなります。
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:
以下のヒートマップグラフの視覚的な特徴と洞察を分析します。
1. **トレンド**
– 時間帯別に色の変化が見られます。例えば、午前8時や16時台では、比較的低いスコア（涼しい色）が目立ちます。
– 逆に、午後15時や19時には、スコアが高い（暖かい色）傾向がありますが、日によって差があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に7月6日と7月13日には、19時台に非常に高いスコア（黄色）が見られ、それ以前やそれ以後の時間帯とのコントラストが明確です。
– その他の日には、一日の中での急激なスコア変動は少ないようです。
3. **プロットや要素の意味**
– 色の変化はスコアの大きさを示しています。カラー バーから、黄色が最も高いスコアを示すことがわかります。
– 密度が高いエリア（色が連続している部分）は、一定の時期または時間帯にパターンが見られることを示しています。
4. **時系列データの関係性**
– 特定の時間帯に高スコアの傾向がみられますが、それが連続的ではなく、散発的であることが観察されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 一定の日付で午後の時間帯に高い相関を持つ部分がありますが、短期間に限られます。
6. **人間が直感的に感じることとビジネス、社会への影響**
– このデータから、ピーク時間の電力消費や関連する活動が時期的に（特に午後遅い時間に）増加する可能性があります。
– ビジネスでは、電力の需要が高まる時間を考慮して効率的な運営や節約策を講じることが重要です。
– 社会的には、エネルギー消費のピークを避けるための意識向上が考えられます。
これらの洞察から、エネルギー消費の効率化や最適化への具体的なアプローチが可能になるでしょう。
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:
以下にこのヒートマップから得られる視覚的な特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**
– ヒートマップは主に時間（0時から23時）と日付の組み合わせで示されており、その色の変化によりスコアの変動が示されています。
– 期間全体で見ると、特定の時間帯において、特定の日付でスコアが高くなる（黄色）傾向があることが分かります。特に7時、15時、23時に黄色が多く、これが周期的に表れています。
2. **外れ値と急激な変動**
– 19時の時間帯に特に低いスコア（暗い色の部分）があります。
– 大部分は0.80から0.90の範囲に集中しているため、これらの低スコアは外れ値と見なせます。
3. **色、密度、意味**
– 色の濃淡がスコアの高さを示しており、黄色が最も高く、紫が最も低いスコアを示しています。
– 特定の時間帯（例：7時、15時）は、他の時間に比べて一貫して高いスコアであることが示されています。
4. **時系列データの関係性**
– 複数の時間にわたるデータがあるため、どの時間帯で高スコアが得られるかのパターンを見つけることができます。例えば朝7時と午後15時、深夜23時などで高スコアが多く、これが月を通じて一様に現れています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– スコアが高い時間帯は一定の日付ごとに現れる可能性があり、これが結果的に電力利用のピークを示している可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**
– 高スコアの時間帯は電力利用が最も効率的または需要がピークになる時点を示しているかもしれません。
– 低スコアの時間帯は逆に、特定の時間帯で電力の効率が低下している可能性があります。
– 社会的にはこれらのピーク時間を効果的に管理することで、電力の最適化が図られる可能性があります。また、外れ値に対する原因調査が必要かもしれません。
このような分析を通じて、電力消費の最適化や需要管理の改善に役立てることができそうです。
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、各WEI項目間の関連性を視覚的に示しており、以下の洞察を得ることができます。
1. **トレンド**:
– ヒートマップの色に上昇や下降のトレンドそのものは示されませんが、色の濃さで相関の強さを示しています。赤が濃いほど高い正の相関、青が濃いほど負の相関を表します。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 相関の強いペアは特に目立つ外れ値を示す可能性が低く、安定した関係があると考えられます。
3. **要素の意味**:
– 例えば、「総合WEI」と「個人WEI平均」との間に非常に高い相関（0.95）が見られます。同様に、「社会WEI（公平性・公正さ）」と「社会WEI（持続可能性と自治性）」も高い相関（0.93）があることがわかります。
4. **関係性**:
– 「個人WEI（心配的ストレス）」と「個人WEI（健康状態）」は0.46と比較的低い相関を示しており、これらの項目は他の指標に比べて独立した動きをしている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 多くの項目間には高い正の相関が見られ、特に個人および社会の指標は密接に関連していることが伺えます。
6. **直感的な洞察とビジネス、社会への影響**:
– 高い相関が見られる項目同士は統合的に扱うことで、より効果的な施策を打ち出せる可能性があります。例えば、総合的なWEIを向上させるためには、個人の心理的健康や社会的公平性を同時に強化することが有効と考えられます。
– ビジネスにおいては、複数の要因が同時に変動することで予測可能性が向上し、戦略的な計画に活用できるでしょう。
このヒートマップから、社会および個人のウェルビーイング指標が相互に関連していることが示されており、包括的なアプローチが求められる可能性が示唆されています。
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、電力カテゴリにおける異なるWEIスコアの30日間の分布を示しています。いくつかのポイントに基づいて分析します。
1. **トレンド**:
– 特定のWEIタイプが時間とともにどのように変化しているかは確認できませんが、箱の高さ（四分位範囲）が異なるため、各WEIタイプのスコアのばらつき具合を比較できます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値が見られるWEIタイプがいくつかあります（例えば、「個人WEI（健康状態）」や「社会WEI（共生、多様性、自由の保障）」）。
– 外れ値は、極端に高いまたは低いスコアを示しており、特定の期間で異常な現象があった可能性があります。
3. **各プロット要素（棒、色、密度など）**:
– 箱の中央にある線は中央値を示し、箱の上下の境界は第1四分位と第3四分位を示しています。
– 色の違いは、視覚的区別を提供しているだけで、具体的な意味があるかはわかりません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各WEIタイプ間でスコアの分布やばらつきが異なることが観察されますが、直接的な関連性を示すデータはありません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 一部のWEIタイプは他に比べて狭い範囲で Skewing（偏り）がなく、ばらつきが少ないです（例: 「社会WEI（公正さ、公正さ）」）。
– 他のタイプはばらつきが大きく、特定の問題領域が存在する可能性を示唆しています（例: 「個人WEI（健康状態）」）。
6. **直感的な印象とビジネス・社会への影響**:
– 全体的なスコアの幅広さと外れ値の存在は、電力カテゴリーにおけるパフォーマンスや状況が多様であることを示しています。
– 政府や政策立案者にとっては、外れ値が示すような課題に焦点を当てて対策を考える必要があるかもしれません。
このグラフにより、電力セクターのWEIスコアの多くの側面を解析し、改善すべき特定の課題や傾向を理解するための助けとなります。
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、電力カテゴリに関連するデータをSTL分解して解析したものです。以下に直感的な分析を示します。
1. **トレンド**:
– トレンドを見ると、全体として上昇しています。特に月初から中旬にかけての増加が顕著で、中旬からはやや減少傾向にあります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 残差（Residual）のグラフで、7月8日から急激な変動が見られ、その後は安定しています。これは一時的な異常事象を示している可能性があります。
3. **プロットや要素の意味**:
– 上から順に、観測データ（Observed）、トレンド（Trend）、季節要因（Seasonal）、残差（Residual）を示しています。
– 季節要因は、特定の日においてわずかな周期的変動を示していますが、大きな変動はありません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– トレンドの上昇に季節要因が反映される形で変動していますが、大きな影響は与えていないようです。
– 残差の異常がトレンドにはあまり影響を与えていない点が興味深いです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 観測データの変動が、主にトレンドに大きく左右されていることがわかります。季節要因と残差の影響はそれほど大きくないようです。
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**:
– グラフからは、全体的に電力消費（または生成）の増加傾向が読み取れます。これが続く場合、電力供給の計画や需要管理に影響を与える可能性があります。
– 短期的な外れ値や急激な変動には注意が必要で、これがシステムの安定性に影響を与える可能性があります。
これらの洞察は、電力の供給や需要を管理する部門での戦略的な意思決定に役立つでしょう。
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STL分解グラフについて、以下のように分析できます。
1. **トレンド**:
– 観察されたデータ（Observed）とトレンド（Trend）の両方で、全体的な上昇が見られます。特に、7月初めから中頃にかけては上昇していますが、後半には緩やかな減少に転じています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 残差（Residual）グラフでは、7月初旬と7月中旬に急激な変動が見られますが、その後は安定しています。
3. **プロットや要素の意味**:
– 季節成分（Seasonal）のデータは、一定の周期で変動しており、小さな周期性があることを示しています。
– 残差部分は、データの不規則な変動や説明できない部分を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 観察データは、トレンドと季節性の影響を受けており、それらの相互作用が総合的な動きを形成しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– トレンド成分は滑らかな上昇を示し、季節成分は周期的かつ小幅な変化を示しているため、これらが観察データにどのように影響するかを分析できます。
6. **人間が感じる直感およびビジネスや社会への影響**:
– データが電力関連であるため、上昇トレンドは季節的な需要増加や市場の拡大を示す可能性があります。例えば、夏場の電力需要の増加を反映しているとも考えられます。
– 急激な変動は、特定の外的要因（例えば気候の変化や経済状況の変動）による外力を示唆しているかもしれません。
全体として、このグラフは市場の変動や需要の季節性のパターンを明らかにし、電力供給戦略の策定に役立つ可能性があります。
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:
以下の点について、このSTL分解グラフからの洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– トレンドは全体的に上昇しています。特に、7月初旬から中旬にかけて明確に上昇傾向が見られ、その後わずかに横ばいから下降に転じています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 残差（Residuals）において、7月5日から7月10日にかけて大きな変動があります。この期間はデータの変動が通常より激しいことを示しています。
3. **要素の意味**:
– 観測された値（Observed）は、全体的な電力使用傾向を示しています。
– トレンド（Trend）は、長期的な変動を表し、電力使用が増加していることを示しています。
– 季節性（Seasonal）は、短期間の周期的な変動を示しています。このグラフでは約1週間の周期性が見られます。
– 残差（Residual）は、予測不可能なランダムな要素を表しています。
4. **時系列データの関係性**:
– トレンド上昇に伴い、季節性の変動が観測された値のピークや谷を強調しています。残差の急激な値は、具体的な出来事や外的要因による可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– トレンドと季節性の要素が強く関連しており、両者が合わさることで、観測された値の全体的な形状が決まります。
6. **人間の直感やビジネスへの影響**:
– この期間の電力使用が増加するトレンドにあるため、エネルギー供給の確保が重要になります。
– 急激な変動がある日は、外部要因（例えば、天候の変化や一時的な需要の急増）が影響している可能性があり、それに対応する迅速な対策が求められるでしょう。
全体として、このSTL分解グラフは、エネルギー使用のトレンドと周期的な変動を明示しており、それに基づく計画や対策が重要であることを示唆しています。
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:
### 視覚的特徴と洞察
#### 1. トレンド
– **水平と垂直の分布**: グラフ全体を見ると、データポイントは第1主成分に沿って広がっており、第2主成分に関してはそれほど広がっていない。これは、第1主成分にもっと多くの情報が含まれていることを示唆しています。
#### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 大きく離れた点は見られません。データポイントは比較的均等に分布しており、特に目立った外れ値はないようです。
#### 3. 各プロットや要素の意味
– **密度とクラスター**: プロットされている点は、右上と下部中央にかけて多少のクラスターを形成しているように見えます。これは、異なる特性や状態に基づいたグループ化がある可能性を示しています。
#### 4. 複数の時系列データの関係性
– **相関**: 主成分1と主成分2の間には特に明確な相関関係は見られませんが、主成分1はより多くの分散を説明するため、データ内の主要な変動要素を表しています。
#### 5. 相関関係や分布の特徴
– **分布の特性**: 主成分分析の結果として、データは概ね楕円形に分布しており、特に特定の方向への偏りはなく、全体的なデータバランスが取れていることを示しています。
#### 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
– **直感的な洞察**: PCAによる次元削減の結果、特定の要因（第1主成分）がデータの変動の大半を説明しており、分析を進めるにあたってその要因に注力することが有益であると感じられます。
– **ビジネスや社会への影響**: 電力に関するデータであることから、効率的なエネルギー使用や供給側の最適化に役立つ可能性があります。また、この分析結果を元にしてリソースの配分を最適化することができれば、コスト削減やサービス向上に寄与するでしょう。
この分析により、効率やリソース配分の改善を目指す戦略を立てるための基盤データを提供することができ、有意義な意思決定を促進する準備が整ったと言えます。
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。
