📊 データ分析（GPT-4.1による）
## 分析結果
### 時系列推移と全体の傾向
提供されたデータは、2025年7月1日から2025年7月21日までの約3週間のWEIスコアの変動を示しています。この期間には、総合WEIスコアがいくつかの上昇と下降を示しています。特に、7月の最初の1週間から中頃に向かってスコアが上昇し、7月6日から7月11日にかけて一貫して高いスコア（約0.85-0.87）を記録しています。その後はやや変動が見られ、7月19日頃からやや下降する傾向にあります。
### 異常値の検出
異常値が指定日（例えば、7月1日, 7月6日, 7月19日）に確認され、その日のスコアは他の日に比べて顕著に異なるスコアが示されています。これらは異常な外的要因（例: 社会的イベント、政策変更、天候など）が影響を及ぼした可能性があります。
### 季節性・トレンド・残差
STL分解を行った場合、データのトレンド成分が一般的に上昇していることが示されますが、7月中旬以降は変動が大きくなる可能性があります。季節性のパターンは短い期間に基づくため特定しにくいですが、週末や休日の影響を受ける場合があります。残差成分は、予測モデルに含まれない一時的な乱れを示し得ます。
### 項目間の相関
相関ヒートマップは、個別のWEI項目間に中程度から高い相関を示すことが予想されます。個人の心理的ストレスや自由度と自治が総合WEIに与える影響は大きいと考えられます。また、社会的持続可能性と公平性も重要な因子として機能しています。
### データ分布
箱ひげ図の分析では、総合WEIが全体として中間からやや高めに集まっている一方で、いくつかの外れ値が存在する可能性があります。これら外れ値は、特定の個人または集団に特有の出来事や社会的動揺によるものと推測されます。
### 主要な構成要素 (PCA)
PCAの結果から主要変動因子であるPC1が0.75の寄与率を持つことから、大部分のバリエーションを一つの合成変数で表現できることを示しています。PC2の寄与率は0.08と比較的小さく、他の要因はPC1に比べ二次的です。これは、一部の要因がWEIスコアの変動に対して特に強い影響を持つことを示唆しています。
### 結論
総合WEIや個々の詳細項目（経済的余裕、健康状態、心理的ストレスなど）に見られる一貫したトレンドと異常値は、特定の時期における環境の変動や経済動向の影響を示している可能性があります。重要なのは、STL分析やPCAを用いたさらなる分析により、これらの因子をより詳細に理解し、将来の変動予測に役立てることです。異常値を契機に、背景にある要因を探求することで、より深いインサイトを得られるでしょう。
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:
## グラフの分析と洞察
### 1. トレンド
– **上昇と下降**: グラフは、最初の数か月 (2025年7月から9月) にWEIスコアが0.6から0.9の範囲内で横ばいに推移しているように見えます。2026年に入るとスコアが上がり、0.8から1.0の範囲に集中しています。
– **周期性の有無**: 特に周期性は示されていませんが、長期的には上昇傾向が見られます。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 一部のデータポイントは異常値としてマークされていますが、大きな変動は見られません。
### 3. 各プロットや要素
– **色**:
– 青色は実績を示しています。実績データは7-9月に集中しています。
– 緑色は前年の比較データを示します。こちらは2026年に集中しています。
– **灰色の範囲**: 予測の不確かさを示しています。この区間に実績データが収まっていることから、一定の信頼性を示唆します。
– **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)の予測結果を示しています。これらの線が実績データにかなり一致しているのが見えます。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実績データと前年データは、異なる時期に別々に配置されていて、季節性や年次の比較を容易にしています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績データと前年データの間での直接的な相関は見当たりませんが、全体的なトレンドは上向きです。
### 6. 人間が直感的に感じることとビジネスへの影響
– **直感**: WEIスコアの上昇は、電力業界の効率やパフォーマンスが向上しているというポジティブな兆候として捉えられるかもしれません。
– **ビジネスや社会への影響**:
– WEIスコアの向上は、電力供給の安定性や持続可能性を示唆し、新規投資や政策決定にプラスの影響を与える可能性があります。
– 異常値の特定は、予期せぬリスク要因の認識に役立ち、予防策の構築につながります。
全体として、電力カテゴリにおけるWEIスコアは改善傾向にあり、そのデータが信頼できることから具体的な戦略策定に活用できると考えられます。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 最初の約3か月間（2025-07-01から2025-09-30ごろ）に観察されるデータは、比較的一定の範囲で推移しています。ただし、若干の微妙な上昇傾向が見られます。
– 次に、2026年のデータは全体的に高いWEIスコアを示しており、より密集しています。この時期は、最初の時期とは異なり、より安定し、高スコアの地域に集中しているように見受けられます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 始めの期間中にいくつかの異常値が見られます（黒の○で囲まれている）。これらはモデルによって異常とみなされたスコアです。
– 2025年7月から9月にかけてのデータで急激な変動というよりは、予測とのズレがいくつか目立ちます。
3. **各プロットの意味**
– 青いプロットは実績値、緑のプロットは前年とされているデータを示しています。
– 異なる色の線は予測モデルの種類（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）を示しており、精度や乖離の程度を視覚化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測の間には一定の乖離があり、予測が実際にはスコアを過小評価または過大評価している傾向があります。
– 用いられた予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）によって予測の精度に違いがあることが推察されますが、全体として青の実績プロットと紫やピンクの予測ラインが一致していない箇所も見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 2025年のデータと2026年のデータの間で明らかな変化があり、スコアが明らかに増加していることから、何らかの改善またはシステム・プロセスの変更があった可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会的影響**
– 2025年後半から2026年にかけてのWEIスコアの向上は、システム効率の改善、あるいはエネルギー使用の最適化などが考えられます。これが顧客満足度の向上やコスト削減につながる可能性があります。
– 予測モデルの精度が向上すれば、より効率的なエネルギー管理が可能になるでしょう。予測と実績のズレを縮小することが重要です。
このグラフの分析を通して、モデルの精度向上、および外れ値の原因を探ることが、将来のWEIスコア改善のための鍵となるでしょう。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– グラフの左側には過去のデータ（青色の実績値）が密集しています。これらは7月1日から9月1日までの範囲に存在します。
– グラフの右側には緑色のマーカーで表示された前年のデータがあります。こちらも特定の時期に密集しており、かなり高いスコアを示しております。
– 時間経過による明確な上昇または下降のトレンドは見受けられませんが、明確な変化がない状態から予測の範囲が外れている可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青色の実績値に囲まれた黒い円が異常値として示されています。異常値は全体の範囲を超えていないため、大きな問題の兆候ではないかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色のプロットは実際の実績値を示し、緑色は前年のデータを示しています。これにより、異なる年のデータを比較できます。
– 予測の枠が紫色の線で描かれており、緑色の前年のデータと一致していない場合、予測が誤っ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**
– 青色の実績値と緑色の前年データの密集度を比較すると、前年のデータは若干の上昇傾向を示していますが、データの性質が似ていることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測データの間に明確な相関は見られないが、実績データは予測の範囲内に収まっているため、安定した予測が行われ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**
– グラフから直感的に感じられるのは、WEIスコアが特定の期間で安定していることです。これは、電力カテゴリの統計が一定の水準を維持していることを示し、予測が安定しているため一定のリスク低減が可能。
– ビジネスや社会への影響として、電力供給の安定性が改善されている可能性があります。予測が的確であれば、供給の過不足を事前に評価でき、効率的な電力管理が可能となるでしょう。
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:
このグラフについて分析を行います。
1. **トレンド**
– グラフには明確な時系列トレンドが見られます。2025年中頃から2026年初頭までの間に、実績AIによるWEIスコアはほぼ一定の横ばいで推移しており、そこからわずかに上昇の兆しが始まっています。一方、各種予測モデルも横ばいから軽微な上昇を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 黒い丸で示された異常値は、横ばいのトレンドから大きく外れていることがわかります。特に初期と後期に集中していますが、中間期ではほぼ見られません。
3. **各プロットや要素**
– 青色のプロットは実績AIのデータを示し、非常に密集していることから、データが一貫していることを示しています。予測のラインも実績に沿った形で表示されていますが、異なる手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）によるわずかな差異があります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測はほぼ一致していますが、予測の分散が示される範囲（xAI/3σ）はむしろ実績の範囲と近接していることから、全体として予測が実績に基づいた現実的なものであることが分かります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– WEIスコアの範囲は非常に狭く、一部の変動は異常値として扱われています。多くのデータが0.8付近に集中しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– データの見方からすると、このWEIスコアは非常に安定しており、大きな変動要素が少ないことが伺えます。この安定性は、関連するエネルギー政策や市場の需要に対してポジティブな影響を与える可能性があります。しかし、異常値の存在は個別の課題として、特定の条件またはイベントの影響を調査する必要があることを示唆しています。
この分析は、電力分野での経済活動や投資決定における安定した見通しを提供するための基盤となるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 左側の初期（2025年7月）には複数のトレンドライン（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が実績データ（青色の点）に対して描かれています。
– 線形回帰（紫色）は軽微な上昇を示唆しています。
– 決定木回帰（緑色）とランダムフォレスト回帰（赤紫色）は似たような傾向を示していますが、より急激な変動に対応していると推測されます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 赤い×印の予測データが外れ値として表示されています。
– 異常値として黒い丸で囲まれた部分が確認できます。
3. **各プロットの意味**
– 青い点は実績データを示し、予測との比較が可能です。
– 予測の不確かさ範囲（灰色の帯）が示されており、この帯内に収まることが期待されていることがわかります。
– 緑色の点は「前年比（比較）」であり、前年の実績を示していると思われます。
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モデルの比較が可能で、それぞれのモデルが実績とどの程度一致しているかが一目でわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測データの間には若干のズレがありますが、モデルによっては実績をかなり正確に捉えています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 電力カテゴリにおける個人の健康状態（WEIスコア）が安定していることが見て取れ、不自然な急激な変動はなく、全体として安定しています。
– 異常値や外れ値が特定された場合、それが何らかの異常現象や不具合を示唆している可能性があるため、さらなる詳細な分析が求められます。
– 予測モデルの精度は重要であり、電力供給に影響を与える要因の適切なモニタリングと対策が求められるでしょう。社会的に、電力需給の効率化や、健康状態の把握ができる可能性があります。
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:
このグラフについての分析は以下の通りです。
1. **トレンド:**
– 初期の期間（2025年7月から10月）には、実績データ（青い点）が集中しており、安定した値を示しています。特定の時期では、予測データ（紫色、ピンク色の線）と比較していることが分かります。
– その後、2026年に入ってからのデータ（緑色の点）も安定しています。このことから、全体としては横ばいのトレンドが見て取れます。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 冒頭部分に異常値（黒い丸）がいくつか確認できます。これらのデータ点は他のデータから外れており、一時的な異常事象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:**
– 青い点は実績データ、緑の点は前年データ、ピンクや紫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など）を示しています。
– 黒い丸は異常値を示し、灰色の範囲は予測の不確かさを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 実績データと予測データの関係を見ると、予測の精度を確認できるインサイトが得られます。実績（青い点）と予測（各種モデルの線）の相違が少ないほど、予測が精度が高いとみなされます。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– データ全体は特定の範囲内で収束しており、異常値を除けば大きな変動は見られません。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響:**
– データが横ばいで安定していることから、心理的ストレスレベルが大きく変動していないことが確認できます。ビジネス的には、安定したパフォーマンスを維持している可能性があります。
– 異常値が発生した原因を特定し、その要因を解決することで、さらなる安定を図ることができるかもしれません。
– 社会的には、安定したストレスレベルが続くことが健康維持につながると考えられます。
個人WEI（自由度と自治） 時系列散布図（静的）
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**:
– 時系列の初期（2025年7月頃）には、実績と予測のデータポイントが密集して表示されており、比較的安定しています。
– その後、データが急激に減少し、空白期間が続いた後、2026年6月頃に再び増加しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期部分で “異常値” として示されているデータがいくつかあり、そのほとんどが他のデータポイントより高い位置にあります。
– 特に、2025年9月頃のデータが突出していることがわかります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **青の点**：実績データを示しています。
– **赤のバツ印**：予測データを示していますが、予測の範囲外に位置しています。
– **黒の円**：異常値としてマークされたデータです。
– **緑の点**：前年の比較データで、最近は緑色が密集しており、データが増加します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 初期と後期の実績データの散布の間に明確なギャップがあり、データが収集されなかった、または表示されていない期間がある可能性があります。
– 後期の緑色の点は、前年データの密集を示し、安定していると言えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期のデータセットでは異常値がいくつかあり、それが全体の分布に影響を与えている可能性があります。
– 後期データは、前年と一貫しているので、予測が以前のパターンに基づいて行われている可能性が高いです。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– 初期の異常値や値の急激な変動は、電力供給や消費の不規則性を示唆しており、何らかの外的要因（例えば、政策、技術の進展、または経済的なイベント）による影響を受けている可能性があります。
– 後期における前年比較データの安定は、改善された管理や技術的ソリューションの導入によるものかもしれません。これは、電力業界での信頼性の向上を表している可能性があります。
全体として、このグラフは初期の不確実性や不安定性を示し、その後の年での回復と安定が予想されていることを示唆しています。
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:
## 分析
1. **トレンド**
– グラフは、最初の期間（2025年7月-9月）にデータが集中していますが、その後のデータは2026年5月以降に急増しています。
– 2025年のデータはWEIスコアが0.6から1.0の範囲に集中していますが、2026年のデータは0.4から0.6の範囲に集中しています。全体としてスコアが低下していることが示されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年のデータの中には異常値があります（黒丸で囲まれた点）。これらはスコアが特に高いか低い場合を示しているようです。
– 縦方向の変動が2025年に比べると2026年では少なく、全体として変動は減少しているようです。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績AIによるデータを示し、緑の点は昨年の比較AIによるデータを示しています。
– ピンクや紫の線が予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の予測区間を表しており、それらが異なる予測を提供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**
– 予測の不確かさ範囲は灰色で示され、2025年のウェイトが大きいことが分かります。2026年の予測はより低いスコアを予測しているようです。
– 異なる予測手法は、将来のスコア推移について異なる仮説を示しているかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 2025年のデータは広く散らばっているが、2026年のデータはより均一に分布している。
– WEIスコアの分布に大きなシフトが見られ、これは社会的およびビジネス的な要因の変化を反映している可能性があります。
6. **直感的なインサイト及び社会・ビジネスへの影響**
– WEIスコアの低下は、社会的公平性や公正さの評価が過去に比べて厳しくなったか、実際に状況が悪化している可能性を示唆します。
– 電力業界が不平等を解消するための努力を強化しなければならないかもしれません。
– ビジネスにおいては、消費者の信用や評判の低下につながる可能性があるため、迅速な対応が求められます。
全体として、予測と実績を見比べることで、WEIの変動とその背景にある要因をより深く理解することが重要です。
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:
このグラフは、電力カテゴリにおける社会WEI（持続可能性と自治性）のスコアを示しています。以下に視覚的な特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 全体的に、初期から後期にかけてスコアは上昇しています。特に年をまたいで大きな変化があることがわかります。
– 最初のデータ（2025年7月）では多くの実績値が高く、その後のデータでも高いスコアが維持されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータには異常値が存在し、その影響が比較的多くのデータに見られます。
– 予測のデータポイントには急激な変動は見られず、安定した推移が予測されています。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績、赤いバツ印は予測を示しています。
– 緑色の点は前年の比較AIデータを示しており、以前のスコアと比較して今年のスコアが一般的に高いことが示されています。
– 複数の回帰手法（線形、決定木、ランダムフォレスト）による予測が行われており、太い紫の線でビジュアライズされています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 前年のデータと比較して、今年の結果はやや高く安定していることが見てとれます。
– 各予測手法の結果に大きな差異はないことから、様々な手法で安定した予測が可能であることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データの分布は概ね高スコアに集中しており、一貫して上昇トレンドが確認できます。
– 異常値がありますが、それらは全体の分布には大きな影響を与えていないようです。
6. **直感と影響**:
– 一般の人々にとって、このグラフは電力における持続可能性の向上を示すポジティブな兆候と映るでしょう。
– 社会的には、これらのトレンドは持続可能な電力管理の成功を示し、政策や企業戦略の強化に寄与する可能性があります。
このように分析すると、このデータセットは将来の持続可能性対策の成功を示唆しており、さらなる研究や政策立案に役立つと考えられます。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 初期のデータ（2025年7月頃まで）は「実績AI」として青いプロットが示されています。この時期のWEIスコアは0.6から1.0の間に集中し、比較的高い値を示しています。全体的に横ばいで、安定したトレンドのようです。
– その後のデータは予測として示され、「線形回帰」「決定木回帰」「ランダムフォレスト回帰」が異なる傾向を示していますが、平均するとやや上昇傾向にあります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータにおいていくつかの外れ値（約0.6）があり、これが特異点として強調されています。
3. **各プロットや要素**
– 青色の点が実績値を示しており、比較的狭い範囲に収まっています。
– 緑色の点は前年の比較AIで、2026年のデータはやや分散が広いことが確認できます。
– 予測は三つの異なるモデルで示されていますが、特に「線形回帰」と「ランダムフォレスト回帰」の挙動に差があります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測の関係において、実績が高いスコアを持続している場合、予測も比較的ポジティブな傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 序盤では高い相関を持つ可能性がありますが、予測モデルごとに差異があるため徐々に異なる方向に進むことがあります。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人々は実績と予測の差異に注目し、教育機会や社会基盤の変化を懸念するかもしれません。
– 電力カテゴリであるため、電力供給の安定性やそれに関連する社会的インフラの状態が影響を及ぼしている可能性があります。
– 社会政策や教育分野での意思決定において、これらのデータが活用されることで、持続可能な開発や改善を促進するための指針となるでしょう。
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:
### 視覚的な特徴と洞察：
1. **トレンド**:
– グラフは初期に高いWEIスコア（0.7〜1.0）の範囲で、評価日が進むにつれてやや下降傾向を見せています。
– 特に、青い実績データは日にちが進むにつれ一貫してスコアが減少しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青いデータにはいくつかの異常値が見られ、これらは緑の円で囲まれています。
– 異常値は、通常のデータよりも低いスコアを示しており、おそらく特定の外部要因や誤差によるものと考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績（実績AI）を、緑の点は前年の比較データ（比較AI）を示しています。
– 紫や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、それぞれが異なる予測傾向を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 年度ごとの比較データ（緑）は、期間の後半に密集しており、実績データの下降に対する基準として機能しています。
– 紫とピンクの予測ラインは実績の下降トレンドを補完するように表示され、実績データの信頼性を強調しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– WEIスコアの範囲は、時系列メタルレベルである程度の変動を含んでいますが、全体として下降トレンドを示しています。
– 予測の不確かさ範囲（xAI/3σ）は、実績データに対して大きなばらつきを示しています。
6. **人間が直感的に感じること、および影響**:
– WEIスコアの持続的な低下は、社会的な共生や多様性の維持が困難である可能性を示唆しています。
– ビジネスや社会の視点からは、このトレンドは、業界における規制の強化や持続可能性への配慮が必要であることを警告するものです。
– 下降トレンドへの対策は、長期的な競争力を維持するために重要かもしれません。
全体として、このグラフは、電力産業が直面する持続可能性や多様性の課題を反映しており、予測モデルを活用した戦略的改善が求められることを示しています。
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:
このヒートマップからは、複数の興味深い特徴が読み取れます。
1. **トレンド**:
– 午前7時から午前8時にかけて、WEIスコアが安定して高い値を示しています。これはこの時間帯での電力需要が一貫してあることを示唆します。
– 一方、午後16時から17時においてもスコアが高く、一部の期間で特に黄色の高スコアを表示しています。この時間帯でも電力需要がピークになる可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日には、午後18時からの時間帯で特に高いスコアが見られます。これはこの日の特定のイベントや需要の高まりによるものと考えられます。
3. **プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡はWEIスコアの高さを表しています。黄色が最も高く、紫に近づくほど低くなります。色の変化によってスコアの変動を視覚的に理解できます。
4. **時系列データの関係性**:
– 日付が進むにつれ、午前と午後のピーク時に安定した高スコアが示されています。同様のパターンが続いていることから、電力消費の特徴は日ごとに類似しているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– スコアが高い時間帯が午前と午後に集中しているため、電力消費のピークが日中に二回あることが予想され、これがビジネスや家庭のライフスタイルに関連している可能性があります。
6. **直感的に感じること／ビジネスや社会への影響**:
– 人々が仕事に出かける時間や帰宅する時間帯に、電力需要が高まっている可能性があります。これにより、電力供給の調整やエネルギー効率の向上を図るためのポリシーが必要となるかもしれません。
– 電力会社はこのデータを活用して効率的な電力供給や需要の予測を行うことで、ピーク時における電力供給の信頼性を向上させることができるでしょう。
全体として、このデータは電力消費の時間帯ごとのパターンを示しており、エネルギー管理に役立つ可能性があります。
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:
以下の分析を行います。
1. **トレンド**:
– 時間帯ごとの変動には周期性が見られますが、明確な長期トレンドは不明です。特定の時間帯（例えば午前7~8時と午後19~23時）に明るい色が多く、高いWEIスコアを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 午前8時や午後18時など、突然の明度変化が見られる箇所があります。これは急激な変動を示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 色の変化はWEIスコアの大きさを示しています。明るいほどスコアが高く、暗いほど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**:
– 特定の時間帯に複数の高スコアが集中的に発生しており、それらの時間帯は電力消費が集中していると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定時間帯でのスコアが集中的に高くなる傾向が見られます。これはエネルギーの使用が特定の時間に偏っている可能性を示唆します。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– ピーク時間帯が視覚的に明示されており、エネルギー供給の効率的な管理や配布計画に役立つ可能性があります。社会的には、これらのデータを基にエネルギー効率の改善やピークシフト戦略の策定が考えられます。このようなデータは、エネルギー消費の最適化と持続可能性達成において重要な役割を果たします。
グラフは特に特定の時間帯に焦点を当てたエネルギー消費のパターン分析に強く、ビジネスにおいてはコスト削減や効率化に寄与する可能性があります。
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:
電力カテゴリの社会WEI平均スコアの時系列ヒートマップを分析します。
1. **トレンド**:
– 時間帯ごとにスコアの変動が見られます。特に、15-19時の時間帯に高いスコア（黄色や緑）が多く、電力需要が高くなっていることを示唆しています。
– 垂直に見て、特定の日（例: 7月5日から7月10日）にスコアが高く、全体的に均質な高スコア期間がありますが、その後少し変動が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 19時のスコアは他の時間帯と比べて一貫して低く（紫色）、これが外れ値として考えられます。
– 7月20日と7月21日の全体的スコアが低くなっていることも注目点です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色（色相と明度）はスコアの高さを示しています。黄色は高スコア、紫は低スコアを示します。
– ヒートマップの密度は、時間ごとのスコアの集中度合いを可視化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯と日付による電力負荷の違いが明快で、特に午後から夕方にかけて需要が増加している可能性が示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 日中（7-18時）が高スコアを示す傾向があり、これは通常働く時間帯に相応する電力消費の増加と一致します。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 多くの人が働いたり活動する時間帯に電力需要が集中することが視覚的に示されています。特に暑い時期や季節によって昼間の需要がさらに高まることが予想されます。
– ビジネスにおいては、ピーク時の電力管理が重要であり、効率的なエネルギー使用が求められるでしょう。
– 社会的には、電力需要が特定の時間に集中することで、電力供給の安定性と効率性が重要な課題となる可能性があります。
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を分析した結果、以下の洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– ヒートマップは相関を示しているため、トレンドというよりは各項目間の相関度を見て取れます。全体的に赤系統が多く、高い相関が多いことを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 明らかに低い相関、例えば「個人WEI（健康状態）」と「社会WEI（持続可能性と自治性）」の間の0.38は、他の項目と比べて相関が低く、この観点では外れ値として捉えられます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃さが相関度を示しており、濃い赤は高い正の相関を、濃い青は高い負の相関を表します。白や薄い色は相関がほとんどないことを示しています。
– たとえば、「総合WEI」と「個人WEI平均」は0.95で非常に高い相関を示しています。これは全体的な電力の評価が個人の評価と強く結びついていることを示唆します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– このヒートマップ自体は時系列データを示していませんが、項目同士の関連性を示しています。例えば、「社会WEI（公平性・公正さ）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」の相関0.87が高いことから、これらは同じ要因によって変動する可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人WEI（心理的ストレス）」と「個人WEI（健康状態）」は0.81の相関があり、心理的ストレスと健康状態が密接に関連していることを示唆しています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 一般的に、社会全体のWEI（電力評価）は個人の心理的健康や社会的公正と深く関わっていることが示されています。これらは電力産業が社会に与える影響の重要な指標となり得ます。
– 高い相関を持つ項目間は連携して施策を行うことで、より効果的な改善が期待されます。例えば、個人の健康と心理的ストレスの関連を考慮することで、より良い電力供給のあり方を考えることができるでしょう。
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、電力カテゴリにおけるさまざまなWEIスコアタイプの分布を比較しています。以下の視点から分析していきます。
1. トレンド
– 各WEIタイプで明確な上昇や下降のトレンドはなく、個別の分布比較に重きが置かれています。
2. 外れ値や急激な変動
– 個人WEI（経済的合格）のボックスに外れ値が見受けられます。また、他のタイプにもいくつか外れ値が散見されますが、全体の分布には大きな影響はありません。
3. 各プロットや要素
– 各ボックスの長さ（四分位範囲）は、WEIスコアのばらつきを示しています。
– 中央の線は中央値を示し、それに対して、全体的に高い位置にあるものは相対的に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
– 具体的な時系列データは提供されていないため、関係性については分析できませんが、各カテゴリの比較に焦点が当たっています。
5. 相関関係や分布の特徴
– 総合WEIから個人、社会WEIにかけてスコアがやや分散しており、社会的要因の・ばらつきがやや大きいことが見て取れます。
6. 人間による直感とビジネス、社会への影響
– このグラフは、電力に関する異なる要因の影響を直感的に理解するのに有益です。例えば、社会WEI（生活整備・持続可能性）などのスコア分布の広さは、関連するイニシアチブの多様性や影響の幅広さを示唆しているかもしれません。また、外れ値が意味する潜在的なリスクやチャンスに対処することが、ビジネスにおいて重要となるでしょう。
全体として、この比較分析は、電力に関する社会・個人の要因を理解し、それに基づいて戦略を構築する手助けになると考えられます。
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:
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）を用いたデータの視覚化を示しています。以下に、視覚的な特徴とそこから得られる洞察を挙げます。
1. **トレンド**:
– 特定の方向への明確なトレンドはありませんが、第1主成分の値が広範囲に散らばっていることが示されています。
– データは主に第1主成分に沿って分布しており、全体の分散をよく表している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部のデータポイントは、第1主成分や第2主成分の遠方に位置しており、外れ値のように見えます。
– 特に、右上や左下に位置する点が外れ値として注視されるべきです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各点は個別の観測データを示し、第1主成分と第2主成分の値で表されています。
– 主成分分析によりデータの次元が削減され、重要な特徴が強調されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– グラフ内には時系列性は直接的には示されていませんが、各データの相対的な位置と分布から、共通の傾向や異なるクラスタリングが仮定できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分に沿ってデータが集まっているため、この主成分がデータセットのバリエーションを大きく反映しているようです。
– 第2主成分は、比較的小さな寄与率を持ちますが、一定の分散を示しています。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– PCAにより、データの複雑さが簡素化され、分析がしやすくなっています。これは特に、エネルギー需要の分析や効率改善において価値があります。
– ビジネスコンテキストでは、特定のクラスターを特定することにより、異なる消費パターンを示すユーザーセグメントを識別することが可能になり、戦略的な意思決定に寄与するでしょう。
この分析に基づくと、特定のデータポイントは他のものよりも異なる行動を示しており、さらなる調査や解析が必要です。また、PCAの結果から、電力使用の最適化や予測のためのモデル改善が期待されます。
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。
