📊 データ分析（GPT-4.1による）
データ分析の結果、以下の点に焦点を当ててWEIスコアを分析しました:
### 1. 時系列推移
– **総合WEI**: 全体的には、0.65から0.86の範囲を行き来するパターンが見られ、若干の上昇トレンドが観察されます。特に2025-07-06から2025-07-08にかけて最も高い増加が記録されています。
– スコアのばらつきが見られるが、明確な長期的傾向を強調することは難しいです。一定の期間に急激な上昇と下降が観察される日々が存在します。
### 2. 異常値
– いくつかの異常値が観測され、多くのスコアが0.7以下もしくは0.8以上に該当しており、特に7月初旬と中旬に頻繁に出現しています。これらは季節のイベントや外部要因の一時的な影響を反映している可能性があります。7月6日〜8日にかけての急上昇や、7月19日および23日の急下降がその例です。
### 3. 季節性・トレンド・残差
– STL分解によれば、明確な季節性やトレンドは観察されないものの、いくつかの期間に説明しにくいぶれが存在することを示唆しています。季節的要因がないことから、他の短期的な影響が動作している可能性があります。
### 4. 項目間の相関
– 各WEIスコア間では、それぞれ強い正の相関があることが示されています。このため、ある項目の変動は他の項目にも近い影響を与える可能性が高いと言えます。特に、社会フェアネス、持続可能性、社会インフラは他の項目に強い影響を与えています。
### 5. データ分布
– 箱ひげ図から観察されるスコアのばらつきは比較的一定しており、主に中央値付近に集中しています。しかしながら、異常値が多く含まれる観測点もあります。
### 6. 主要な構成要素 (PCA)
– PCA による分析で明らかにしたのは、主要な変動の79%がPC1によって説明されており、これは特定の要因が全体のスコア変動に大きく寄与していることを示唆しています。電力の確保や社会的インフラ等がこれに寄与している可能性が考えられます。
総括として、このデータは大局的には一定のフラットトレンドを示し、特定の期間における短期的な変動は環境的または社会的要因の影響を受けている可能性が高いと考えられます。今後はSTLの残差や異常値の異なるパターンを更に追求し、解釈が必要とされる異常値を再確認する取り組みが有効です。
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**
– グラフは2025年から2026年まで360日間にわたるWEIスコアの推移を示しています。
– 実績（青のプロット）は、一定の範囲に収まって変動していますが、特定のトレンド（上昇や下降）は見られません。
– 予測部分（緑のプロット）は、実績よりも後の時点で、やや密集しているように見えます。こちらも明確なトレンドは不明瞭です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データには異常値（黒丸で示される）が含まれていますが、これが大きな変動につながっているわけではありません。
– 予測部分には急激な変動や外れ値は特に見受けられません。
3. **各プロットや要素の意味**
– プロットの色分けと形状により、実績データ（青）、予測データ（緑）、異常値（黒）が視覚的に区別されています。
– 線形回帰や決定木回帰、ランダムフォレスト回帰といった複数の予測手法が色別で区別されて、各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**
– 実績データと予測データは時間軸で接続されていますが、特定の予測手法がどの程度実績を忠実に再現しているかは不明です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各時点のスコアは相対的に範囲が限られており、データが急激に上下することはありません。外れ値を除いて、相関関係について直接見ることはできません。
6. **直感的な洞察と影響**
– WEIスコアに明確なトレンドがないため、電力使用の変動が急増、急減する状況は避けていると考えられます。
– 精度の高い予測モデルが複数使われていることで、実際のデータに対する将来的な変化予測がより信頼性を持って提供されています。
– ビジネスや社会的に、電力の安定した供給を維持できていると解釈できるが、異常値の継続的なモニタリングが重要です。
このグラフから、電力供給の安定性を高めるための予測システムの重要性が伺えます。長期的な視野での改善策の策定に役立つでしょう。
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:
このグラフは、電力カテゴリにおける個人のWEIスコアの時系列推移を示しています。以下に重要な視覚的特徴と洞察を挙げます。
1. **トレンド**:
– 左側には青色のデータ点が集まっており、おおむね0.7から0.8の間での横ばいを示しています。一方、右側の緑色のデータ点はやや上昇の傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青色のデータ点に異常値と判断されるデータが含まれており、黒い丸で示されています。これらは通常のデータから外れているため、特別な注意が必要です。
3. **各プロットや要素**:
– 青色（実績）と緑色（前年）は、それぞれ異なる時期のデータを示しており、予測モデルによってさまざまな手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）で示された予測の結果もプロットされています。
– 紫色の線は予測の線形回帰を示し、明確な下降トレンドが見られます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と前年のデータが異なるシーズンに示されています。これにより、季節ごとの変化を比較することが可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 左側のデータと右側のデータが比較的密に分布しており、それぞれの期間で異なる傾向を見せています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間は左側のデータの安定性に安心感を覚えるかもしれませんが、右側の予測値の上昇は電力の需要増加や利用効率の改善を示唆しているかもしれません。これは、エネルギー政策や電力の需給調整に影響を与える可能性があります。
このグラフから得られることは、特に異常値の原因や予測結果の精度に関するさらなる分析が必要であり、電力消費の管理や改善のための有用な指針を提供できるという点です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフは二つの異なる時期で分かれており、最初の期間（左側）は過去の実績データ、後半（右側）は予測データを示しています。
– 実績データにおいて、WEIスコアは比較的高い位置にクラスタ化しており、一部のデータポイントは外れ値となっています。
– 予測データは期日ごとに異なる回帰モデルによりプロットされており、全体的に一定の範囲に収まっていますが、少しずつ変動しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データ部分には外れ値（異常値）がいくつか観測されますが、全体的なクラスタリングには大きな影響を与えていないようです。
– 急激な変動は特に見られませんが、予測手法による予測値には若干のばらつきが見られます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いデータポイントは実績データで、黒の枠で強調表示されています。
– 緑のデータポイントは前年度の実績を示し、現在の予測と比較するために用いられます。
– 予測手法ごとの色分けされた線（紫、シマ、ピンクなど）は、それぞれ異なる回帰モデルの結果を表現しています。
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時間的なディスコネクトがあり、同じ指標が互いに段階的に移行しているのがわかります。
– 異なる回帰モデルによる予測は、比較のために並行して視覚化されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 左側にある実績データはある程度密集しており、右側の予測データはモデルのばらつきが示されています。
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**
– 人間は、実績データに基づく予測の信頼性と限界を直感的に認識するでしょう。
– 予測精度が重要になる産業（ここでは電力カテゴリ）において、提供されたデータの精密性やトレンドの理解は戦略的意思決定に大きな影響を与える可能性があります。
– 社会的には、電力需要や供給の変動を見越した政策やインフラ投資に役立つと考えられます。
このグラフは、実績データと異なる予測手法を活用して、次年度の動向を視覚的に理解するための有力なツールです。ビジネス戦略や政策形成に有意義なインサイトを提供します。
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:
以下はこのグラフについての分析です。
1. **トレンド**:
– グラフの左右にスコアが分かれており、左側が過去のデータ（実績、異常値）、右側が予測データです。左側は横ばい状態に近く、右側は密集しているものの、視覚的に上昇や下降のはっきりしたトレンドは見受けられません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左側の青いプロット群の中に、黒い円で囲まれた異常値がいくつかあります。これらは群から逸脱している点です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績値を表し、緑の点は前年の実績を示しています。
– 予測値は右側にプロットされ、異なる回帰手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）によって示されます。
– 薄い灰色の帯は予測の不確かさの範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 具体的な内訳は分かりにくいですが、実績データと予測データの間に顕著な変化が見受けられず、比較的一貫したスコアの範囲を維持しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 左右での実績と予測の値の密集度に違いがありますが、相関を確認するにはより詳細な数値データが必要です。
6. **直感的に感じることとビジネス/社会への影響**:
– 経済的余裕の指標であるため、脱炭素化や省エネ、電力コストの変動が個人の経済状況に与える影響を示している可能性があります。
– 予測データが現状維持を示唆している場合、電力業界は大きな経済的リスクが生じないが、新たな改善施策が必要かもしれません。
この分析は、さらなる政策や業界分析の基礎となる可能性があります。
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:
分析を行います。
1. **トレンド**:
– 360日間のデータが表示されていますが、実績データ（青い点）は始点と終点付近にかたまって表示されています。
– 青い点（実績）は概ね一定であることが示唆されます。特定の長期的な上昇や下降トレンドは見当たりません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値は黒い円としてプロットされていますが、多くは見られません。
– 全体的に安定したスコアが示されているようです。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績データ、緑の点は前年のデータ、紫とピンクの線は各予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）のトレンドを示しています。
– 普通、予測結果は全体の傾向を示すため、予測の精度が重要です。
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（緑）は、時系列で比較が可能です。
– 前年データと実績データは、同じ場所にプロットされているため、過去と現在の傾向に大きな変化は見られない可能性があります。
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、明らかな相関関係はグラフから読み取れません。
– 各プロットのクラスターは、評価スコアが特定の範囲に集中していることを示しています。
6. **社会的影響やビジネスへの洞察**:
– この安定したパフォーマンスは、システムが一貫して正常に動作していることを示し、ビジネスにとっては好材料です。
– 健康状態が一定の範囲内にあることは、予測精度の向上やリスク管理に寄与する可能性があります。
– 大きな変動がないため、予測モデルは今後の計画やリソース配分に活用されると予想されます。
全体的に、データは安定しており、過去のデータとの大きな差異はなく、予測モデルも安定しているように見えます。
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:
この電力カテゴリにおける個人WEI（心理的ストレス）の時系列散布図について分析します。
1. **トレンド**:
– グラフの左側（2025年）には、実績データが青色で示されており、おおむね横ばい状態です。しかし、微妙に下降する予測がなされています。
– グラフの右側（2026年）では、前年度のデータと思われる緑色のプロットが密集しており、比較的安定した状態を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値は黒い丸で示されているものの、特定の外れ値は見受けられませんでした。
– 実績データは、比較的均一に散布されているため、大きな変動は見られないようです。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青色の点は実績データを示しており、比較的均等に配置されています。
– 緑色の点は前年データを表していると考えられ、ある範囲に集中しています。
– 予測には複数のアプローチが使用されていますが、特にランダムフォレスト回帰を示すピンクの線がやや下降を予測しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる方法での予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、いくつかのパターンを示していますが、主にゆるやかな下降を予測しています。
– 実績データと前年のデータは比較的近しい位置にあり、安定したパターンが存在しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと前年データの間に強い相関がありそうです。
– 分布は安定しており、大きなばらつきは見受けられません。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– WEIスコアの大きな変動が見られないことから、個人の心理的ストレスは比較的安定しているようです。
– 下降トレンドが示唆されているが、現時点での変化は顕著ではなく、エネルギーマネジメントの改善がある程度行われている可能性があります。
– 長期的にトレンドを注視することで、予測精度の向上や適切な対策の立案に活用できるでしょう。
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の分析は以下のようになります。
1. **トレンド**:
– 初期段階（左側）では、実績データ（青いプロット）はほぼ一定で、急激な変動は見られません。
– その後、予測データ（異なるライン）により、WEIスコアが少し低下する傾向が示されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左側において、いくつかのプロットが「異常値」として記されていますが、大きな外れは感じられません。
3. **各プロットや要素**:
– 実績（青）は過去のデータを示し、予測（赤）は今後の動向を予測しています。
– 前年（緑のプロット）は比較のために使用され、過去の傾向を理解する助けとなります。
– 予測の異なる手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）は、それぞれ異なる予測の見通しを提供しており、特に線形回帰は多少下降傾向を示しています。
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は比較されることで、将来の成長や減少の可能性を見極めるのに役立ちます。
– 緑のプロット（前年）と比較することで、今年の異常値や変動の原因を分析することができます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時系列全体を通して大きな変動はありませんが、予測結果はやや異なった見通しを示しており、予測方法の選択が結果に影響することが伺えます。
6. **人間が直感的に感じることとその影響**:
– 一見して、実績値が比較的安定しているため、依然として安定した経済環境を示唆しているように見受けられます。
– ビジネス上、特に電力業界において安定したパフォーマンスや予測に対する信頼が求められるため、この安定性は重要です。
– 予測の変動が大きくないため、リスクが低いと判断される可能性がありますが、異なる予測手法の結果を比較し、さらなる洞察を得ることが望まれます。
この分析では、データの一貫性と予測の信頼性を高めるために、さらに多くのデータポイントや異なる手法の検討が有効であると考えられます。
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:
### トレンド
– **実績（青点）**: 2025年7月から9月にかけてWEIスコアは概ね安定しており、大きなトレンドは見られません。
– **予測（紫線とピンク線）**: 予測線に従うと、WEIスコアが若干の変動を見せていますが、全体の傾向としては比較的一定です。
### 外れ値や急激な変動
– **外れ値（黒円）**: 青い実績データにおいて、いくつかの外れ値が存在しています。これらは特に高いスコアと低いスコアの間で散見されます。
### 各プロットや要素の意味
– **実績 (実績AI) と予測 (予測AI)**: 実際のデータと各種回帰モデルによる予測を比較するためのグラフです。
– **予測の不確かさ範囲（灰色シャドウ）**: モデルの予測における不確かさを示し、予測範囲内に実績データが収まっていることを確認できます。
### 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でのズレが観察されます。特に、予測AIと実績データの一致度を見て、モデルの精度を評価することが可能です。
### 相関関係や分布の特徴
– 実績データの分布はやや広がっており、予測モデルによるスコアは中央値に寄っている印象を受けます。
### 洞察
– **ビジネスや社会への影響**: WEIスコアが公平性を表すことを考慮すると、電力供給の公平性が概ね保たれていることが示唆されます。ただし、外れ値の存在は特定の地域またはタイミングでの不公平を示唆する可能性があります。これが持続的に続く場合、さらなる分析と改善策が必要です。
– **直感的な感覚**: 大きな変動が見られないため、直感的にはシステムが比較的安定して運用されていると感じられます。モデルの精度を高めるために、外れ値の要因分析が有益かもしれません。
これらの要素から、より具体的な戦略や政策の決定に活かすことができるでしょう。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフは2つの主要な期間に分かれています。最初の期間（2025年7月-9月）のデータはおおむね横ばいで、WEIスコアが高く安定しています。
– その後、大きく期間が空き、2026年5月以降のデータも高いスコアを維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年7月-9月の初期データには外れ値が見られませんが、いくつかの異常値がマークされています（黒い輪郭のプロット）。
– 予測データも示されており、これらは実績データとは離れた位置にあることが観察できます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを示し、安定して高い値を示しています。
– 緑色の点は前年のデータであり、これも高い位置にありますが、若干のばらつきがあります。
– 予測手法別（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の予測値は、それぞれ異なる色で示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– AEI（実績データ）は予測値よりも高い位置にあることが多い。
– 導入されている予測手法によって予測精度が異なるが、全体的に実際の実績データより低めに予測されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと前年同期のデータは高い相関を示しているようですが、若干のばらつきが存在します。
– 予測データは実績とずれていて、将来的な改善が必要とされてい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**
– データが示す高いWEIスコアは、持続可能性と自治性が強固であることを示唆しています。
– 予測技術の精度が向上するにつれ、より正確な計画や施策を推進することができるでしょう。
– 社会的には、持続可能な電力供給がエコシステム全体にポジティブな影響を与える可能性が考えられます。
このグラフから得られる最大の洞察は、電力分野における持続可能性が高いことを示唆している点です。予測手法のさらなる正確化が将来的な対策立案に重要です。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– 左側の青色のデータポイント（実績AI）は、最初の数か月間に安定したスコアを示しています。
– 右側の緑色のデータポイント（前年比較）は、やや高い範囲でのスコアを表示しており、前年に比べて改善している可能性があります。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 青色のデータには異常値が何点か確認されます。これらは特定のイベントや状況が影響した可能性があります。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **青（実績AI）**: 実際の過去の分析結果。
– **赤 ×（予測AI）**: 予測結果の指標。
– **緑（前年比較）**: 過去の同期間の結果との比較。
– 線：予測の方式を示しており、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）が利用されています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実績AIの青色プロットと、緑色の前年比較の間にギャップがあり、これは過去からの向上を意味している可能性があります。
– 各予測モデルの線が示すのは、異なる予測がどの程度実績値に対応しているかの評価です。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績データと予測データのクラスタリングが見受けられ、安定性と変動を評価する材料となります。
### 6. 人間が直感的に感じるであろうこととビジネスへの影響
– このグラフからは、教育や社会基盤の状況が前年に比べて改善方向にあることから、社会的なインフラの発展や教育の機会が増えているというポジティブな感覚を得る可能性があります。
– ビジネス的には、安定的な成長基盤が整いつつあることから、投資の促進や新規プロジェクトの立ち上げが期待できる状況と言えるでしょう。特に、異常値の発生原因への対応が、さらなる改善の鍵となります。
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**
– **実績データ**（青いプロット）は期間の初めで約0.8のスコアで変動し、その後、減少の傾向が見られます。
– **予測データ**では、数種類のモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が示されており、特に決定木回帰はスコアの低下を示している。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータには異常値がいくつか観察されます（黒い円）。これは、実勢と予測モデルが予測した範囲外のスコアを示唆しています。
3. **各プロットや要素**
– **青い点**は実績のスコアを示し、**X**印は予測データを示しています。
– 異常値は、モデルが予測から外れている時期を示しています。
– 各予測モデル（紫、緑、ピンクのライン）は、忘れてはならないトレンドや予測の違いを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実際のスコアが予測範囲内に収まっているかどうかを確認することで、予測モデルの信頼性を評価できます。
– 特に予測データは、実績データの減少に対し、どのモデルが最も正確であるかのヒントを提供します。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の日付のデータ分布には広がりが見られ、その後、予測範囲が狭まっている点が特徴的です。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– スコアが全般的に下降していることから、社会的多様性や自由の保証に関する何らかの懸念が反映されている可能性があります。
– 電力カテゴリにおけるこのWEIスコアの低下は、持続可能性や社会的影響に対する意識の高まり、または制度的な変化を示唆するかもしれません。
この分析は、電力部門での多様性や自由の保証に対する取り組みが、時間と共にどのように変化しているか理解する上で役立ちます。
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:
以下に、グラフの視覚的特徴とそこから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**
– グラフは時系列ヒートマップであり、特定の時間帯におけるWEIスコアの変動を示しています。全体的なトレンドとして、昼間（7時～18時）の時間帯に高いスコア（緑から黄色）が見られ、夜間（19時以降）には低いスコア（青から紫）が目立ちます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に目立つのは、7月6日19時の鮮やかな黄色のプロットです。この時間帯のみ他の夜間と大きく異なるスコアを示しています。これは異常な需要や供給の変動を示唆している可能性があります。
3. **プロットの意味**
– 色の濃淡はWEIスコアの大きさを示しており、緑から黄色が高いスコア、青から紫が低いスコアを指しています。色の密度と分布により、異なる時間帯や日にち間のエネルギー使用のパターンが可視化されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 日時と時間帯を二軸にし、WEIスコアが色で示されることで、期間全体を通じた電力使用のパターンを把握できます。周期的な変動よりも時間帯ごとの特徴が強調されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 昼間のスコアが高く、夜間は低いという明確なパターンが存在し、エネルギー消費のピークが復職時間に一致していると推測されます。これは典型的な人々の活動時間に起因するものと考えられます。
6. **直感的な感じとビジネス・社会への影響**
– 人々は昼間の活動が活発になり、エネルギー需要が高まることを理解しやすいです。夜間に低くなるのは予想される結果ですが、7月6日19時の急激なスコア上昇は、特別なイベントや異常気象などを示唆しているかもしれません。
– ビジネスへの影響として、電力需要がピークを迎える時間帯の予測に基づいてリソースを効率的に管理する必要があるでしょう。また、特定の異常な時間帯は、特别な対策や供給の調整が求められる場合があります。
このような分析により、エネルギー使用のパターンを理解し、最適な電力管理戦略を構築する手助けとなります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– ヒートマップの色の変化から、特定の時間帯が他の時間帯と比較して異なる行動を示していることがわかります。特に昼前（7時〜8時）と夜間（23時）に高い値が観察されます。これは、多くの個人が通常の活動を開始または終了する時間に対応している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 19時に他よりも低い紫色のマスが見受けられます。これは、突発的なイベントや特別な条件による一時的な消費減少を示しているかもしれません。
– また、18時台に一つの明るい黄色のマスが見られ、この時間における消費急増を示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の違いがWEIスコアの変動を視覚的に表現しています。明るい色ほどスコアが高く、暗い色ほど低いことを意味します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時間帯別にデータが細かくわかれていますが、昼間から夕方にかけて高いスコアが見られる一方で、朝と夜間は低いことがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 一般的に、昼間の時間帯にスコアが高く、夕方から夜にかけて低くなる傾向があります。これは、日中の活動量が電力消費に反映されていると考えられます。
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**
– このヒートマップは、個人の生活リズムや電力消費パターンを視覚的に分析するのに役立ちます。特に、ピーク時間や非ピーク時間を明らかにすることで、電力需要のピークシフトなどの対策に利用できます。
– ビジネスにおいては、このようなデータを活用して、顧客の活動時間に合わせたサービス提供や、節電プログラムの最適化を図ることが可能です。
全体として、グラフは個人の電力消費が時間帯により大きく変動することを示しており、これを活用することでエネルギー管理の効率化や顧客サービスの向上が期待されます。
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:
1. **トレンド**:
– ヒートマップの色は、時間帯と日付に沿って変化していますが、全体的な周期性は見られません。特定の時間帯に比較的高い値（黄色）が集中していることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 19時から翌日は、値が変わる（青から黄色へ）、また、20日と23日に特に高い集中が見られます。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 色の濃淡はWEIスコアを示しており、色が明るいほどスコアが高いことを表しています。これは電力需要が大きい時間帯かもしれません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各時間帯での変化は、特定の日に集中して見られ、他の日との違いが強調されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 高いスコア（黄色や緑色）は主に午前8時、午後3時、および午後11時台に見られます。これらの時間帯での分布が他のゾーンに比べて顕著です。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– ヒートマップは特定の時間帯や期間における電力需要の偏りを示す可能性があります。
– エネルギーの供給や需要に関連する業界では、これらのピーク時に焦点を当てた運用が要求されるかもしれません。
– 社会的には、これらの時期に電力節約の必要性が増す可能性があるため、意識を高めるためのキャンペーンが有効かもしれません。
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から、以下の洞察と視覚的な特徴を引き出すことができます:
1. **トレンド**:
– トレンドは直接的には見られませんが、相関が強い項目同士が存在します。総合WEIと個人WEI平均、社会WEI (共生・多様性・自由の保障)との相関が非常に高いです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップ内では外れ値として目立つものはなく、全体的に徐々に変化する関連性が示されています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃さが相関の強さを示しています。赤色が濃い程、正の相関が強く、青色が強い程、負の相関が強いことを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 個人WEI (健康状態) と他のカテゴリの相関が低めである点は注目に値します。また、個人WEI (自由度と自治) が他と比較的低い相関を持つことも特徴的です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 総合WEIはほぼすべての項目で高い正の相関を持っており、特に個人WEI関連で高いです。社会WEI (公平性・公正さ)と個人WEI (経済的余裕)の相関は比較的低く、経済的余裕が直接的には公平性・公正さに結びつかないことを示唆します。
6. **直感的な感じとビジネスや社会への影響**:
– 高い相関を持つ項目は、改善に取り組むことで他の分野への波及効果が期待できます。例えば、社会WEI (共生・多様性・自由の保障) を改善すると、総合WEIの向上にもつながる可能性があります。
– 健康状態は他の多くの要素と弱い相関しか持たないため、個別の政策や戦略が必要かもしれません。
これらの洞察は、エネルギー分野や政策立案において、どの領域に焦点を当てるべきかの方向性を示す助けとなるでしょう。
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:
この箱ひげ図に基づいて、次のような分析と洞察を提供します。
1. **トレンド**
– 各カテゴリのWEIスコアの中央値に明確なトレンドは見られませんが、個々の特徴が観察できます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「個人WEI（心理的ストレス）」や「社会WEI（共生、多様性、自由の精神）」のカテゴリにいくつか外れ値が見受けられます。このことは、特定の期間で異常値があったことを示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– WEIタイプに対応する箱ひげ図の色は、カテゴリを示しています。
– 箱（四分位範囲）はデータの中央値と変動の範囲を示し、ひげはスコアの範囲を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– データは360日間の集計であり、カテゴリごとの相対的なスコア分布を示しています。たとえば「個人WEI（経済状態）」が他の個人WEIよりも中央値が低く、広いばらつきが見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– WEIスコアが高いほど社会的安定や個人の幸福度が高いと推察できます。「社会WEI（社会基盤、対話機会）」が特に高いスコアを示し、社会的な要因が関わっている可能性があります。
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**
– 個人と社会のウェルビーイングが異なる要素で評価されており、エネルギーの効率性や安定性が社会および個人の生活に多大な影響を与えると理解できます。
– ビジネスや政策決定者にとっては、WEIスコアの低い領域に着目し、改善を目指すことが重要です。特に、「個人WEI（経済状態）」は改善の余地があると考えられます。
この分析は、全体的な電力カテゴリの状況をより深く理解し、効果的な政策提案に向けた基盤として役立ちます。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– 主成分分析（PCA）の結果として、特定のトレンド（上昇、下降、周期性など）は明確には示されていません。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 左上（第1成分が-0.5付近）に外れ値と見られる点がいくつか見られます。これらは他のデータから離れており、特異なデータポイントを示している可能性があります。
### 3. 各プロットや要素
– プロットされた点は、データの主成分に応じた位置を示しています。第1主成分の寄与率が0.79とあるため、この成分が最も大きな変動を説明しています。
– 散布の密度が高い領域は、データの中で安定したパターンや共通の特性があることを示唆します。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 単一のPCA結果を示すプロットであり、時系列データ間の直接的な関係は示されていません。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 第1成分と第2成分との間に明確な線形相関は見られません。データは全体的に広く散らばっており、多様なパターンや挙動を示唆します。
### 6. 直感的に感じること・ビジネスや社会への影響
– グラフの散布状況から、電力関連のデータにおいていくつかの一貫したパターンが存在することが直感的に認識されます。これにより、特定の要因や条件が電力の特性に影響を与えていると予想されます。
– 外れ値を分析することで、特異なイベントや異常な消費パターンを発見し、エネルギー効率の改善やリスク管理に役立てることができます。
このPCAの結果に基づき、さらなる詳細な解析や次のステップとしてのデータのクラスタリングが有効と考えられます。これにより、より具体的なインサイトを得ることが可能です。
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。