📊 データ分析（GPT-4.1による）
**データ分析の結果**
### 時系列推移
– **総合WEIスコア**: 2025年7月1日から始まり、7月中旬にかけて徐々に上昇し、その後やや安定する傾向が見られます。ただし、7月6日以降に顕著なスコアップのピーク（0.8625）と7月11日、12日に見られる高スコア（0.87）が観察できます。
### 異常値
– **検出された異常値**に関して、総合WEIでは明確なトレンド内の揺れではあるものの、特に初期の7月1日の0.625と7月6日の0.8625が目立っています。
– **背景要因推測**: 7月6日のピークには、個人と社会の両WEIが高まり、全般的な社会基盤（社会インフラと持続可能性）および自由度・自治の上昇が影響した可能性があります。7月以降は、上昇する傾向が続き、これが総合WEIに大きく寄与しています。
### STL分解（季節性・トレンド・残差）
– 季節性のパターンは明確ではありませんが、中旬以降の増加トレンドにより、突然の変動が沈静化しウェルビーイングの安定化が示唆されます。残差の存在は、予測のモデル精度を高めるためには考慮が必要です。
### 項目間の相関
– **経済的余裕と心理的ストレス**は強い相関を持ちながらも、自由度と健康状態はそれほど強くない関連が見られます。これは、社会基準がWEI全体により顕著な影響を与えていることを示唆しています。
– 社会基盤と持続可能性が特に他の項目と強い相関を持つことが確認できます。
### データ分布
– **箱ひげ図の観察**: 多くの項目で中央値が比較的一定しているが、個人健康や心理的ストレスでは若干の変動が見られます。これらは社会的影響を受けやすい項目と考えられます。
– 外れ値が指摘された日には、スコアが大きくかけ離れる日があるため、注意が必要です。
### 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1の寄与率74%**は、経済的余裕や社会基盤が主なWEIの構成要素であることを示しています。
– **PC2の寄与率8%**はわずかですが、多様性・公平性が影響を与えていることがわかります。
総括として、7月のWEIスコアの変動は個人と社会的要因が複雑に絡んでおり、特に7月上旬から中旬にかけての高ポイントは社会的インフラストラクチャの向上や自治の自由度に影響されている可能性があります。また、個別要因における変動が、総合WEIの安定性に大いに寄与していることが示唆されます。
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:
このグラフについての詳細な分析は以下の通りです。
1. トレンド
– 実績データ（青い点）は、最初の約2週間で微増後、比較的安定しています。予測の期間では線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰ともにほぼ一定です。
– 期間全体を通じて、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
– グラフ内でマークされている外れ値は複数存在し、これらは実績データの中で予測可能性から外れた点を示します。
– 外れ値は特に初期の数日間に集中していますが、その後改善されています。
3. 各プロットや要素の意味
– 青い点は実績データを示し、黒い円は外れ値を示します。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示していますが、この範囲内に実績データが多く含まれます。
4. 複数の時系列データの関係性
– 予測と実績の比較では、実績データが全般的に予測の不確かさ範囲内に収まっています。
– 複数の予測手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）間での違いは小さく、一貫した予測がされています。
5. 相関関係や分布の特徴
– 実績データは予測と高い相関があると考えられますが、初期における外れ値による影響を若干受けています。
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、実績データが安定しつつあることが人間の直感で捉えられるでしょう。
– 電力に関連する業界では、予測精度が高いことが示唆され、計画や運用に対する信頼性が高まる可能性があります。
– 外れ値の解析を行うことで、特異なイベントや異常値の原因を特定し、さらなる精度向上が期待できます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績（青い点）は、全体的に0.6から0.8の範囲内を維持しており、横ばいのトレンドを示しています。ただし、特定の時期でわずかな上下動があります。
– 将来予測は水平の線として描かれており、0.8付近で安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値として強調されているデータポイントは、最初の方でいくつか見られますが、その後は徐々に収束しています。
3. **各プロットや要素**
– 青い点：実績値を示し、観測されたデータポイントです。
– 黒い縁のある点：外れ値とされ、データの異常値を示しています。
– ピンク色の線：多様な予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の結果を示しており、すべてが0.8付近で一致しています。
– グレーの範囲：予測の不確かさの範囲を示しています。実績データと大部分が重なっています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値は予測範囲内に収まっており、予測モデルは現状を維持すると仮定しています。このことは、予測の安定性を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは予測モデルと強い相関を示し、予測が概ね信頼できることを示しています。
6. **直感的な認識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ことは、現在の運用状況が安定しており、特段の問題がないことです。安定したパフォーマンスにより、今後の経営計画や投資判断を支える材料となるでしょう。
– 外れ値が初期に観測されたため、初期のデータ取得や環境に何らかの異常があった可能性がありますが、その後の安定性は高いです。
– 電力カテゴリにおける個人のWEIスコアが安定していることは、消費者の使用パターンや効率に対する一定の信頼性を与え、持続可能なエネルギー管理に寄与す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:
グラフを分析して、以下のように解釈しました。
1. **トレンド**:
– 実績（青のプロット）は、概ね横ばいですが、複数の短期的な変動があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い円で囲まれたデータポイントは外れ値を示しており、特定の日付での急激な変動を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実績データ。
– 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ており、予測値の信頼区間を示しています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測が色別で示されていますが、これらの予測線は非常に近似しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測と実測データの間の相関を視覚的に確認できますが、大きな乖離は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実測値の分布は一定の範囲に集中しており、極端な値は外れ値として認識されています。
6. **直感的およびビジネス・社会への影響**:
– 人間が直感的に見た場合、全体の安定性と予測の信頼性を感じるでしょう。
– 電力カテゴリにおいて、短期的な変動や外れ値の発生を考慮に入れた予測が重要です。外れ値の原因を特定し、対処することで、業務の効率性を向上させることができると考えられます。
このデータは、予測と実績の一致度を高めるためのモデルの改善や政策決定に役立てられるでしょう。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）は概ね横ばいで、WEIスコアが0.75から0.85の間に密集しています。
– 予測線として表される3つの異なる手法の内、決定木とランダムフォレスト回帰は微増の傾向を示しています。線形回帰はほぼ横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値としてマークされているデータポイントが数個あり、これらは他のデータポイントと比較して低いスコアを示しています。
– 大きな急激な変動は見られませんが、一部のデータポイントは他と比べてやや低めです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績値を示し、これに対して黒い丸で囲まれたものが外れ値です。
– 灰色の範囲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**:
– 実績データと予測データの間に大きな乖離はなく、予測は実績の動向をある程度示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値の分布は狭く、主に0.75から0.85のWEIスコア内に収まっています。この範囲が経済的余裕の安定した状態を示す可能性があります。
6. **人間が直感的に感じることと社会・ビジネスへの影響**:
– 経済的余裕（WEI）のスコアは相対的に安定しており、予測もこれをサポートする形であるため、電力カテゴリにおける経済的余裕は当面安定が期待できると言えます。
– 外れ値として示されているポイントには注意が必要であり、これが何によるものか（季節要因、市場の変動等）を分析することが重要です。
– 線形回帰による予測が横ばいである一方で、他の二つの回帰手法がスコアの改善を示唆しているため、長期的には改善の兆しがあるかもしれません。
このような分析から、経済的余裕のトレンドを監視し、必要に応じて政策や市場戦略の調整を行うことが考慮されます。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は全体的に横ばいの傾向が見られます。特に大きな変動はなく、安定した状態を示しています。
– 予測データ（線）は、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰のいずれも将来的なスコアのわずかな上昇を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月初旬にはいくつかの低いスコアの外れ値（黒い円）が確認されます。これらは異常な状態を示している可能性があります。
– その後は概ね安定しており、外れ値は見られません。
3. **プロットや要素の意味**
– 青い点は実績のWEIスコアを示しており、個人の健康状態の評価を表しています。
– グレーのシェーディングは予測の不確かさを示しており、予測の信頼性を視覚化しています。
4. **複数時系列データの関係性**
– 各予測モデルの傾向はほぼ同様であり、実績データに基づいた今後の安定した健康状態を予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データのばらつきは比較的狭く、分布がかなり一定であることを示しています。スコアが0.6から0.8の間に多く集まっています。
6. **直感的な感じ及び影響の洞察**
– 人間が直感的に感じるのは、全体的に安定した健康状態が維持されているということです。
– ビジネスや社会への影響としては、個人の健康管理の観点から、全体的な健康状態が安定していることは安心材料です。また、外れ値が示す不規則な低下の要因を特定し、今後の予防策を取ることが重要です。
全体として、現状の健康状態が大きな変動なく維持されていることがうかがえますが、早期の外れ値の要因特定と管理が求められます。
個人WEI（心理的ストレス） 時系列散布図（静的）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
グラフを分析し、以下のような洞察を得ることができます。
1. **トレンド**:
– 実績値（青のデータポイント）は、全体的に横ばいであり大きな上昇や下降のトレンドは見られません。ただし、リアルタイムでのスコアが高く維持されていることが分かります。
– ランダムフォレスト回帰による予測（ピンクの線）は、わずかに下降傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部のデータポイントは黒い円で示されており、これは異常値を示しています。これらのデータポイントは通常の範囲を大きく逸脱しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績のAIによる実際のWEIスコアを示し、赤い×は予測AIによるスコアを示しています。
– グレーの背景領域は、予測の不確かさの範囲を示しており、信頼区間内の変動を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測データの関連性において、実績データが予測の不確実性の範囲内に収まっているので、予測が比較的信頼できるといえます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測の点がほぼ同じ範囲に密集しており、予測が実績をよく反映していることが伺えます。
6. **直感的に感じることとその影響**:
– 人々は、WEIスコアが比較的高いことと安定していることから、個人の心理的ストレスが管理されている可能性を感じるかもしれません。
– 下降傾向の予測値は、今後のストレス管理における潜在的なリスクを示唆しており、対策が必要かもしれません。
このグラフの洞察は、個人のストレス管理に関するビジネスや社会的プログラムの計画に役立つかもしれません。例えば、異常値の原因分析や、予測下降に対する早期介入策が考えられます。
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:
1. **トレンド**:
– 実績（青いプロット）は全体的に横ばいが多く、わずかな減少傾向が見えます。
– ランダムフォレスト回帰（紫色の線）は、徐々に下降しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値として黒い円で囲まれたデータポイントがいくつかありますが、全体的にデータのばらつきは小さいです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績を示し、実際のWEIスコアを表しています。
– 赤い「×」は予測値です。
– グレーの範囲は予測の不確かさに基づく信頼区間を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測の間には一部の期間で差異がありますが、全体的には大きな逸脱はありません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– WEIスコアは0.6と0.9の間に集中しており、狭い範囲での変動が多いことが観察されます。
6. **直感的な人間の感じ方とビジネスや社会への影響**:
– WEIスコアが安定しているため、電力リソースの管理や自由度と自治をある程度効果的に維持できていることが感じ取れます。
– ランダムフォレスト回帰による予測が下降傾向にあるため、将来的な改善や調整が必要かもしれません。
– ビジネス上では、今後の戦略を考える上で、予測に基づく改善策の検討が必要となるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績（青い点）は全体的には0.4から1.0の間で変動していますが、明確な上昇や下降トレンドはないように見えます。
– 予測（線）は緩やかな下降を示していますが、大規模な変動は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 0.6を下回る点が外れ値として認識されている箇所があります。これらの点は異常値のため、特異なイベントや計測エラーがあった可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実際の観測データを示しています。
– 黒い丸で囲まれた点は外れ値としてマーキングされています。
– 灰色の領域は予測の不確かさ範囲を示し、多様な予測モデルの不確かさを考慮した幅と見なせます。
– 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）を示しています。
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相対的な整合性があり、予測モデルはおおむね過去の実績に基づいて適切にトレンドを推測していますが、微細な差異が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 外れ値を除けば、WEIスコアは比較的狭い範囲に集まっており、WEIスコアが大幅に変動する要因は大きくは存在しないようです。
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**
– WEIスコアは比較的安定しているが、外れ値の存在は特定の期間や出来事で公平性や公正さが損なわれた可能性を示唆しています。
– ビジネス上では、これらの外れ値の影響を分析し、再発を防ぐための対策が必要です。
– 社会において、公平性の変動は社会改革や監視を強化する理由となるかもしれません。
これらを総合して、WEIスコアの変動原因を特定し、適切な改善策を講じることが重要です。
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:
以下にグラフの分析結果をまとめます。
1. トレンド:
– 実績（青い点）は一定期間、横ばいで安定しているように見えます。
– 予測（ピンクと紫の線）は、微増の傾向を示しており、将来的にはわずかにスコアが上昇する見込みです。
2. 外れ値や急激な変動:
– 外れ値（黒丸）はグラフの初期と中期に数カ所確認できます。これらは通常のスコアから大きく外れた値を示しています。
3. 各プロットや要素の意味:
– 青い点は実績（実績AI）を表し、実際のデータを示しています。
– ピンクや紫の線は予測値を示し、それぞれ異なる手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測を表しています。
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間に大きな乖離は見られませんが、予測が若干の上昇傾向を示しており、実績データもそれに追随する可能性があります。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 実績データは全体的に0.8～1.0の範囲内で安定しており、高い持続可能性と自治性を維持していることが示唆されます。
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:
– グラフは全体的に安定しており、急激な変動は少ないため、持続可能性と自治性が確保されていると感じられます。
– 外れ値の存在はシステムの一時的な要因（例えば管理ミスや自然災害）を示唆しているかもしれませんが、全体の傾向に大きな影響を与えていません。
– 予測が微増を示していることから、持続可能性や自治性が少しずつ改善されていると見られ、ビジネス戦略の見直しや政策の持続的な取り組みが効果を上げている可能性があります。
この分析結果を参考に、さらなるデータ収集やモニタリングを行うと共に、効率的なリソース管理の計画に役立てることができるでしょう。
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
1. **トレンド**
– 実績のデータ（青いプロット）は、主に0.8〜1.0の範囲内で横ばい状態ですが、非常に緩やかに上昇傾向があります。
– 予測線（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）は全て上向きで、今後のスコアがさらに向上する可能性を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 複数の外れ値（丸で囲まれたプロット）が見られ、特に0.6付近のスコアが顕著です。これは一時的な要因やデータ収集の誤差によるものである可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– プロットの青いポイントは実績AIによる実データを示しています。
– グレーの帯は予測の不確かさ範囲を示し、予測の信頼性を評価します。
– 異なる色の線は、異なる予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）の予測結果を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 全体として実績データと予測データは近接していますが、予測データはプラスのトレンドを示唆しています。
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全体的に正の相関があり、実績データが今後もこの範囲で推移する可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**
– 現状維持またはわずかな向上が見込めるため、教育やインフラの品質が安定していると評価される可能性があります。
– 外れ値の存在は特定の期間の不安定性の可能性があり、これを軽減するためにはさらなる調査が必要かもしれません。
### 社会やビジネスへの影響
– 長期的な上昇傾向が示されているため、教育機会や社会インフラの拡充に期待が持てます。
– 外れ値の分析が重要で、電力供給の安定性に不安がある場合には、早急な課題解決が必要かもしれません。
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**
– 実績データ（青い点）は、最初は上下に変動していますが、徐々に安定してきています。
– 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、全体的にほぼ横ばいで、わずかに下降しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月初旬にはスコアが比較的低く、不安定ですが、中旬から下旬にかけて徐々に安定しています。
– 異常値と識別されたデータポイントがいくつか存在しますが、全体的な傾向に大きく影響しているようには見えません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを示し、Xマークは予測値を示しています。
– グレーの帯は予測の不確かさを示していますが、予測ラインと大きく重なっているため、予測の精度が高いことを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと3種類の予測ラインは、全体として一致しており、予測モデルが実績データに基づいて適切に機能していることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測ラインがよく一致しているので、高い相関が期待されます。
– スコアの分布は中盤で濃密になっており、極端な値に偏らない傾向があるようです。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 実績が予測に沿って安定しているのは、電力カテゴリにおける社会WEIの指標が一定水準に保たれていることを示唆します。
– 安定したWEIスコアは、共生、多様性、自由の保障がしっかりと維持されていることを反映しており、ビジネスや政策において積極的な評価材料となるでしょう。特に異常値が少数であることから、重大な問題やリスクが少ないと判断できるかもしれません。
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:
以下にこの電力カテゴリの総合WEIスコア時系列ヒートマップから得られる視覚的特徴と洞察を示します。
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**:
– ヒートマップの色の変化を見て、20日から22日にかけて色が濃くなっている部分があり、スコアが低減している可能性があります。それ以外は比較的一定の色であり、大きな周期的変化は確認できません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月12日において黄色の非常に明るい色が目立ち、スコアが一時的に高くなっていることが示唆されます。他の期間では緑が多く、安定しているようです。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 色の濃淡はスコアの大きさを示しており、青から緑、黄色へと変化します。黄色に近い色はスコアが高いことを示します。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 異なる時間帯におけるスコアの変動を追うと、午後15時から19時にかけての変動が激しく、特定の時間帯に集中した変動が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯（特に15時以降）にスコアの集中が見られ、日中の方がスコアが高い傾向があります。これにより、電力の消費パターンがピークを迎える時間帯を示している可能性があります。
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**:
– グラフは電力消費のピーク時間帯を浮き彫りにし、エネルギー効率向上や需要管理の観点から重要なデータとして活用されます。ビジネスにおいては、このデータを基に需要予測や供給計画を最適化することができます。また、特定の日からの異常値が、特定のイベントや状況によって引き起こされた可能性を検討することが有益です。
このような洞察を基に、電力管理や効率化における課題と解決策を考察す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
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
このヒートマップに基づく分析を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 時間帯ごとに色の変化がありますが、特定の日に色が急に変わることは少ないです。
– 7時から16時の間で、特に7時から8時の間で色が明るくなり、大きなスコアが示されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日と7月11日は、他の日と比較して非常に明るい色（黄色）が現れており、この日が他の日と異なる特徴を示しています。
3. **プロットや要素の意味**:
– 色はWEIスコアの強さを示し、黄色に近いほど高いスコアを示しています。
– 7時から16時の間が特に活発な時間帯であることが色の分布からわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 主に、特定の日の特定の時間帯でスコアが変化するように見えます。これが、人々が電力を多く使用する生活リズムやピークを示している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 16時以降の時間帯ではスコアが低下し、電力使用が減少していることを示しています。
– 全体的に見ると、朝から昼過ぎにかけてスコアが高く、それ以降は低下するパターンが認められます。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 朝から昼にかけての高いWEIスコアは、勤務開始からランチタイムまでの電力消費が高いことを示唆しており、ピーク対策が必要かもしれません。
– これを基に、企業はピーク電力需要を予測し、節電対策やエネルギー効率化を検討することで、コストの削減が期待できます。
このグラフは、特定の時間帯における電力使用の傾向を示しており、エネルギー管理の改善に役立てることができます。
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:
分析のポイント：
1. **トレンド**:
– ヒートマップの色の変化から、時間帯ごとの電力消費の傾向が見られます。特に7時から8時、15時から16時、23時における色の変化が注目されるポイントです。黄色から緑の色にかけて、消費量が時間と共に徐々に変化していることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に19時に記録された紫色のエリアは、他の時間帯と比較して異常値として特筆すべきです。この時間帯での消費が著しく少ないこと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**:
– 色の濃さが電力消費の強さを示し、濃い紫が低消費、黄色が高消費を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 7時、15時、23時において連続的なパターンが見られるため、これらの時間帯が共通して高い活動の時間帯とされる可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯による電力消費の変化が、日によって周期的ではなく不規則な特性を示しています。特定の日に特異的なピークまたはボトムが現れないのが特徴的です。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– ヒートマップは、時間帯別の電力消費のパターンを視覚化することで、ピーク時間帯を容易に特定する手段として活用できます。特に、業務時間前後の電力需要管理が改善されることで、大規模な電力供給の安定化に寄与する可能性があります。業務の開始時間を調整したり、特定の時間帯のエネルギー使用を最適化することにより、経済的でエコロジカルな効果が期待できます。
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:
このヒートマップは、電力カテゴリにおける全WEI項目の30日間の相関関係を示しています。以下に詳細な分析を行います。
1. **トレンド**:
– 時系列データではないため、直接的な上昇や下降トレンドは視覚化されていません。
– 代わりに、各項目間の相関の強さが示されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップでは、外れ値や急激な変動は直接的に示されませんが、相関係数の大きな偏りがある場合、それが目立ちます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色は各項目間の相関係数を表し、1に近いほど（赤色）、強い相関があります。
– 逆に、0に近いほど（青色）、相関が弱いです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各WEI項目間において、全体的な関連性が高いことが分かりますが、特に「総合WEI」と「個人WEI平均」、「社会WEI共生・多様性・自由の保障」との相関が強いです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特に「個人WEI（健康状態）」と「個人WEI（心理的ストレス）」の低い相関（0.32）が目立ちます。
– 高い相関は、「社会WEI（持続可能性と自治性）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」で見られます（0.84）。
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**:
– 高い相関を持つ項目同士は、政策的・社会的活動において一貫性が重要であることを示唆しています。
– 電力関連の健康やストレス管理は、他の社会的・個人的指標とは異なる傾向があるため、独自のアプローチや戦略が必要です。
– 持続可能性や自治性が共生や多様性に強く結びついていることから、これらの観点を重視した社会政策の重要性を示しています。
この種のヒートマップは、関連する項目間の関係性を検討する際に非常に有用であり、戦略的な意思決定に活用することができます。
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:
以下に、この箱ひげ図から得られる分析と洞察を示します。
1. **トレンド:**
– グラフは30日間のデータを示しているため、時系列的なトレンドは明確に示されていません。ただし、各WEIタイプの比較を行うことが可能です。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 「個人WEI（経済安定）」と「個人WEI（心理的ストレス）」には明確な外れ値が見られます。これらは特定の時期における異常な値を示している可能性があります。
– 他のWEIタイプでもいくつか外れ値が見られますが、上述のものほど顕著ではありません。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 箱ひげ図における箱はデータの四分位範囲を示し、中央値がマークされています。髭はデータの最小と最大を表し、円は外れ値を示します。
– 色の違いは、各WEIタイプを区別するために利用されています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– WEIタイプ同士の直接的な時系列関係を述べることはできませんが、社会的および個人的側面の違いを比較することが可能です。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 多くのWEIタイプが0.7〜0.9の範囲に密集しており、全体的に高い数値を示していることが分かります。
– 「個人WEI（経済安定）」と「社会WEI（生態系・持続可能性）」あたりは、より広範な分布を示しており、個別のデータの一貫性が他のタイプほど高くないかもしれません。
6. **直感的な洞察および社会・ビジネスへの影響:**
– 各カテゴリが高いスコアを持っていることから、一般的に評価されている項目であることが示唆されます。
– 「個人WEI（経済安定）」のような広範な分布と外れ値は、経済的要因によって大きく影響される期間があった可能性を示唆します。
– 「個人WEI（心理的ストレス）」の外れ値もまた、ストレス管理や関連する支援の必要性を示している可能性があります。
これらの分析は、特定の政策決定や改善施策の検討に役立つかもしれません。
総合WEI STL分解グラフ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
以下のグラフに基づく分析結果を示します。
1. **トレンド**:
– トレンドのプロットは、初期に上昇し、その後ピークに達してから下降しています。このことから、全体的な電力消費の傾向は、30日間の中で一度ピークを迎え、最近は若干減少傾向にあることが分かります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 残差のプロットには、特に7月5日と7月10日に大きな外れ値が見られます。これらは、一時的な異常なイベントや気象に関連した大きな変動があった可能性を示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 観測値とトレンド、季節性、および残差に分解されたプロットは、それぞれ全体データ、長期的な傾向、定期的な変動、およびランダムな変動の要素を示しています。
– 季節性のプロットは小さな周期的変動を呈しており、定期的な変動が存在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**:
– 観測値は、トレンドと季節性、残差の合計として表されます。これは観測データが、長期的トレンドと季節的パターン、そしてランダムな変動から構成されていることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– トレンドと季節性の変動は、特定の規則性を持っており、電力需要がある程度予測可能であることが示されています。一方で残差には不規則な変動が見られます。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– トレンドのピークとその後の下降は、例えば季節的な電力需要の変化（例: 暑さのピークの終了）による可能性があります。
– 外れ値の時期は、気象条件やその他の社会的イベントが原因である可能性があり、その原因を特定し管理することは重要です。特に、電力供給の安定化が重要な産業や地域では、これらの変動を予測し対応することが求められます。
この分析から、電力の消費動向をしっかりと把握し、必要に応じて計画の調整を行うことが重要であることが分かります。
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分解グラフを分析すると、以下の特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**
– トレンド成分は、月初から中旬にかけて上昇していますが、月末になると下降しています。これは電力消費や生成の一時的な増加と減少を示すかもしれません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 残差には特定の日に急激な変動があります。特に7月中旬のピースが目立ちます。これらは異常気象や予期しない需要の変化によるものかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**
– **Observed**: 実測データで、全体の傾向を示しています。
– **Trend**: 長期的傾向を示し、基本的な増減を把握するのに役立ちます。
– **Seasonal**: 短期的な周期性のある変動。日ごとの変動は自然なリズムである可能性があります。
– **Residual**: トレンドや周期性で説明できない変動部分です。システムの異常や外的要因を示すかもしれません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– トレンドとシーズナルの変動は、実際の観測値の変動と連動しているように見えますが、残差が大きい日はその説明力が低いことを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 観測された上下動の多くは、周期的な影響によるものが大きく、トレンドはもっとも安定した変動を見せています。
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**
– 計画的な電力供給が必要であること。
– 予測不能な需要のピークに対処するために、インフラの柔軟性を検討する必要があるかもしれません。
– 異常値の認識とそれに対する迅速な対策が、安定したサービス提供に不可欠です。
このような分析により、電力消費や生成の管理のためのより良い戦略を構築するための基盤を提供します。
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STL分解グラフを詳しく分析します。
1. トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）
– **トレンド**: 期間の初めから中頃にかけて上昇し、その後わずかに下降しています。全体としては緩やかな上昇傾向にあります。
2. 外れ値や急激な変動
– **Residual**: 約2025-07-06に急激な増加があります。この時期に異常なイベントが発生したかもしれません。
3. 各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味
– **Observed**: 元のデータの動きを示しています。
– **Trend**: 緩やかな傾向を示し、データの長期的方向性を反映しています。
– **Seasonal**: 小さな周期的変動を示し、日ごとの変動を表しています。
– **Residual**: トレンドや季節性では説明できない変動を示します。
4. 複数の時系列データがある場合、それらの関係性
– トレンドと季節性の要素が顕著な関係を持っており、季節性は比較的小さな変動を示しています。
5. 相関関係や分布の特徴
– 季節性とトレンドは互いに大きな偏りは見られませんが、Residualにおける大きなスパイクを見る限り、外的要因による一時的な変動が散見されます。
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
– **ビジネス影響**: トレンドが上昇していることから、この期間は電力需要の増加が見られたと解釈されます。これは新しい政策や電力使用のパターンの変化を反映している可能性があります。
– **社会影響**: 需要が増加していることで、電力供給に関連する新たな施策やインフラの改善が求められるかもしれません。
全体として、電力需要は増加傾向にあり、特定の時期に異常な増加が見られたことから、一時的な用件の可能性も考慮しつつ、長期的な対応が必要です。
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、主成分分析（PCA）を用いて電力カテゴリのデータを視覚化したものです。以下に、視覚的な特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**
– グラフ全体に明確な上昇や下降のトレンドは見られません。しかし、第1主成分が大きくなるにつれて、第2主成分の値が広がる傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフの左上や右下に外れ値と思われるデータポイントがあります。これらの点は、一般的なクラスターの外にあり、異常なパターン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**
– 各点は、データの個々の観測が第1および第2主成分上でどのように分布しているかを示しています。
– 第1主成分は変動の75%を説明し、第2主成分は8%を説明しています。このため、第1主成分がより重要な情報を持っ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**
– PCAプロット自体は時系列データの直接的な変動を示さないため、時系列データ間の具体的な関係性よりも、データの相対的位置を強調します。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは中央よりやや分散しており、強い対角の相関を示していません。いくつかのクラスターは見られますが、全体として大きな相関構造は観察しづらいです。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**
– このデータが表す構成要素には、共通のパターン以外に異常な振る舞いをする要素があることを示唆しています。特に、異常な点は管理が必要なケースを示しているかもしれません。電力業界では、安定供給のために、このような異常を特定し対応することが重要です。
– データの背後にある特定の要素や条件が、少数性を示す外れ値ポイントに影響しているかもしれず、さらなる分析が必要です。
このPCAの結果をもとに、今後は具体的な要因分析や異常検出を行うことで、電力供給における効率的な運用の改善が期待できます。
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。