📊 データ分析（GPT-4.1による）
**データ分析結果:**
1. **時系列推移**
– 全体のトレンドとしては、WEI総合スコアは最初に上昇し、その後小さな変動を伴いながら、大まかに高位で持続していることが見受けられます。特に7月中旬以降はある程度の高位水準を保っています。
– 途中で顕著な変動としては、7月6日頃に急激にスコアが上昇していることが目立ちます。この時点で、個人および社会WEIのいくつかの項目での急激な改善が共鳴している可能性があります。
2. **異常値**
– 提供された異常値の中で特に重要な日付として、7月6日と7月19日があります。7月6日では「総合WEI」と「個人の心理的ストレス」が急上昇し、7月19日では一部の項目で急低下が見られ、ストレスレベルの改善による影響が考えられます。これらは、当日のイベントやニュース、社会的出来事、政策の発表などが関与している可能性があります。
3. **季節性・トレンド・残差 (STL)**
– STL分解を仮定すると、長期的には個人および社会ベースのWEIの「経済」や「健康状態」の改善が顕著に見える一方、特に「持続可能性」と「心理的ストレス」には季節性のパターンが少なからず見られます。
– 7月中旬の動きはおそらく様々な要因（社会イベント、人々の行動変容、政策施行など）があり、ある程度説明できない残差が影響している可能性を示します。
4. **項目間の相関**
– 相関が高い要素として、個人の経済的余裕と健康状態が高い相関を持っており（一般的な経済状態と幸福度の関係性）、また社会的公平性と持続可能性も関連が深いです。このことは、経済と健康のバランスが重要であること、および公平性の確保が持続可能な社会建設に影響を与えることを示唆しています。
5. **データ分布**
– 箱ひげ図分析において、個人WEI総合平均がもっとも広いばらつきを示し、外れ値が多く存在することがわかります。これにより、当該期間やイベントの影響を受けやすい脆弱性を示します。
– また、社会平均における項目のばらつきは比較的安定しており、社会システムの堅牢性を示していると解釈されるべきです。
6. **主要な構成要素 (PCA)**
– PCA分析より、PC1がほとんどの変動を79%説明していることから、WEIにおける主要な要素は非常に集中している可能性があります。ここから、WEI全体として一部の重要な要因（例えば、持続可能性や社会的多様性）が特に支配的になっている可能性を示唆します。
– PC2はわずか6%の寄与に留まっているため、二次的な要因も存在するものの、大きく影響している要因は、それほど多岐にわたらない可能性が指摘できます。
**要約**
– WEIスコア全般には、特定の日付において高まりを示す傾向が見られ、特定の社会的出来事がその変動に影響を及ぼしている可能性があります。
– 経済状態と健康スコアが主に幸福度を左右し、社会的公平性が持続可能な社会を支えていることが確認されます。
– 主要な構成要素の分解により特定の要因が総合スコアに大きな影響を持つことが示されました。
この分析結果をもと
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:
### グラフからの洞察
1. **トレンド**
– **実績AI**データは初期に上昇し、その後やや変動を伴いながら横ばいからわずかな下降トレンドを示しています。
– **予測AI**による線形回帰は、今後のWEIスコアが横ばいを示すとしています。対照的に、**ランダムフォレスト回帰**は下降を予測しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値がいくつか観測されていますが、全体のデータ範囲内に収まっています。
– 急激な変動は見られず、比較的一貫したパターンが見られます。
3. **各プロットや要素**
– **実績AI**データ（青色プロット）は実際に観測された値を示しています。
– **予測AI**データは将来のWEIスコアを予測しており、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）によって異なる将来予測を提供しています。
– **不確かさ範囲**（グレーの領域）は、予測に対する信頼性の幅を示しています。
4. **複数の時系列データの関係**
– 実績データと予測データの間には一貫した相関が見られ、特に線形回帰と実績データに密接した予測が示されています。
– ランダムフォレスト回帰は将来的な下降を示し、この点で他の予測と異なります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 観測されたデータは0.6～0.9の範囲で比較的一様に分布しています。予測は現状維持または下降を予期しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 現状維持から下降を示す予測は、電力分野における得点の減少を暗示しており、電力管理の効率性や効果に関して改善の余地があることを示唆しています。
– もし将来的にWEIスコアが下がるとすれば、これはエネルギーマネジメントまたは技術革新における潜在的な課題を意味し、経営者への警告とも捉えることができます。
このグラフの分析から、人間が直感的に感じるのは、これまでの状態を維持することが容易でないことと、何らかの予防措置が必要である可能性です。ビジネスとして、電力の効率性向上には新しい技術の導入や運用の見直しが求められるかもしれません。
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:
このグラフについての分析を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 実績（青いプロット）は全体として大きな上昇や下降のトレンドは見られず、横ばいな傾向です。一定の範囲内を維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 多くのデータポイントが異常値（黒い円）としてマークされています。これらは通常の範囲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**:
– 実績は青いプロットで示され、予測には3つの異なる線（線形回帰、水色、決定木回帰、紫色、ランダムフォレスト回帰、マゼンダ）が示されています。
– 預測の幅（灰色の範囲）は、目立つ過大または過小幅はなく、予測の信頼性を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 現状の実績データと予測線（特にランダムフォレスト回帰）は、将来的にスコアが減少する可能性を示唆していますが、線形回帰はほぼ横ばいを示しているため、モデル間に異なる見解があることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 散布プロットの分布は比較的均一ですが、一部の期間には実績データの急激な変動が見られます。この点で予測がどれほど正確かを評価することが重要です。
6. **直感的な感じおよびビジネスや社会への影響**:
– このグラフから直感的に分かることは、時間経過とともにWEIスコアが安定しているものの、異常値が頻繁に発生していることです。ビジネスや社会において、このような異常値の存在はシステムの信頼性や安定性に影響を及ぼし得るため、原因究明が重要です。また、予測の範囲に基づく慎重な計画が求められます。定量的に安定性を保持するための対策が必要であることを示唆しています。
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:
以下の分析を行いました。
1. **トレンド**:
– 実績データは比較的安定しており、0.7から0.9の範囲で推移しています。しかし、最後の数日は0.7前後に若干低下しています。
– 予測（特にランダムフォレスト回帰）は今後の期間でWEIスコアが減少する傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データにいくつかの外れ値が見られますが、全体的にはWEIスコアは大きな変動がないようです。
– 外れ値は黒い円で囲まれた点で示されています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色のプロットが実績データを示し、Xマークは予測されたデータポイントです。
– グレーのエリアは予測の不確かさ範囲を示していますが、実績値はこの範囲内に大半が収まっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測データは、全体として一致しているように見えますが、今後の予測はWEIスコアが低下することを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの分布は安定しており、大きな変動は見られません。しかし、予測モデルは減少傾向を示しています。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 現在のWEIスコアは安定していますが、予測は低下を示しており、今後の対策が必要です。
– 特に、予測された低下が実際に発生した場合、電力供給や消費者の信頼に影響を及ぼす可能性があります。そのため、リスク管理策やエネルギー効率の改善が求められます。
このグラフから、今後の対策や計画に反映させるべき課題や注意点が浮き彫りになります。
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:
このグラフを見ると、以下のような特徴と洞察が得られます。
1. トレンド:
– グラフは主に横ばいで、WEIスコアが0.8付近で安定しています。全体的に大きな上昇や下降は見られません。
2. 外れ値や急激な変動:
– 外れ値は特に1か所、多く見られます（黒い縁取りの円で強調されています）。全体的にスコアが低いサンプルが散見されますが、多くは0.8付近に集中しています。
3. 各プロットや要素:
– 青い点は実績データを示しています。
– 塗りつぶされた灰色の部分は、予測の不確かさの範囲を表しており、これは主に予測の信頼区間や変動を示します。
– 赤い「×」は予測値を示しています。
– 線形回帰、決定木、ランダムフォレストの三種類の予測線が使われており、どれも類似した予測を示しています。
4. 複数の時系列データの関係性:
– 実績値と予測値は概ね一致しており、予測モデルがデータをよく捉えていることを示しています。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 実績データの分布は0.7から0.9に集中しており、安定したWEIを維持しています。
6. 直感的でビジネスや社会への影響:
– WEIスコアが比較的一定しているため、電力の経済的余裕に関して短期的なリスクは少ないと考えられます。
– 外れ値がいくつか見られるため、特定の日や条件下での問題が想定され、これらの要因を特定し、取り除くことが経済的な安定を保つのに役立つでしょう。
– また、予測モデルが良好な精度を持っていることから、将来的な需要やリスク評価に役立つと考えられます。
このグラフを分析することにより、電力供給の経済的安定性についての理解を深めることができます。予測と実績が一致していることから、現在のモデルは信頼できると言えます。
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:
このグラフを分析すると、以下の点が見られます。
1. トレンド:
– グラフ全体を通して、青のプロット（実績）はおおよそ横ばいです。特に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:
– 外れ値として黒い円で囲まれているプロットが複数見られます。特定の日付には急激な変化があることを示唆します。
3. 各プロットや要素の意味:
– 青のプロットは実績値であり、実績AIによる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、紫の線は線形回帰による予測を示しています。これらはほぼ平行で、予測される安定した健康状態を表しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさを示し、実績プロットがこの範囲内に収まっていることから、予測の信頼性が高いと言えます。
4. 複数の時系列データの関係性:
– 実績プロットと予測プロットは概ね同じ範囲に収まっていますが、一部の外れ値を除けば予測と実績は一致していることが多いです。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 実績値はおおよそ0.6から0.8の間に密集しており、一定の範囲で収まっています。
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:
– 実績と予測が安定しており、電力関連のヘルススコアが大きく変動しないことは、信頼性や安定性が求められるビジネス環境において好ましい状況です。
– ただし、外れ値があることから、特定のイベントや異常な状況に注意が必要で、これらを調査し予防策を講じ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。
これらの分析を通じて、データに基づく計画や対策を立てるための基礎情報が得られるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフの初期から中盤にかけて、WEIスコアは0.6から0.8の間で横ばいになっています。
– その後、わずかに減少し、安定した値に戻る傾向があります。
– 予測値では、線形回帰は安定を示し、ランダムフォレスト回帰は下降傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は黒い縁取りで囲まれていますが、グラフの初期と中盤にいくつか見られ、心理的ストレスが一時的に増加した可能性を示唆しています。
– 急激な変動はありませんが、軽微な変動が一定期間続いています。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績のデータを表し、比較的一貫性があります。
– 赤い「×」は予測データで、実績値と比較し将来の傾向を示しています。
– グレーのエリアは予測不確かさの範囲を示し、今後の変動の可能性を視覚化しています。
4. **複数の時系列データ**
– 実績と予測には異なる手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が使われており、それぞれ異なるトレンドを提案しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは0.6から0.8の間に集中し、通常の範囲内での変動を示しています。
– 予測手法によって異なる未来の傾向が示されており、特にランダムフォレストでは下降傾向が顕著です。
6. **人間が直感的に感じることとビジネス・社会への影響**
– WEIスコアの安定性は、個人の心理的ストレスが比較的制御されていることを示唆します。
– しかし、予測データが示す異なる未来の傾向は、状況が変わればストレスが増減する可能性があることを示しています。
– 社会やビジネス環境でのストレス変動を前提に、支援策や改善策の立案が求められるかもしれません。
このように、30日間のデータと予測を通して、今後の心理的ストレス傾向を把握し、個人や組織が対応策を準備するための指針とすることができます。
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:
### グラフ解析と洞察
1. **トレンド**
– 初期の期間では、WEIスコアはおおよそ0.8付近で安定しているように見えますが、後半にかけて0.6付近まで低下しています。明確な下降トレンドが観察され、特に7月15日以降に一貫して低下傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかのプロットは黒い円で囲まれており、これらが外れ値を示しています。特に、評価日7月8日と7月21日において目立った外れ値が観察されます。
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、赤い「×」は予測データです。灰色の範囲は予測の不確かさを示しています。青、シアン、紫のラインはそれぞれ異なるモデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）の予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各モデルでの予測は似たような水準ですが、ランダムフォレストの予測のみが緩やかに下降しています。他のモデルは比較的一定を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 視覚的には、実績データのトレンドに沿った下降を示すモデルはランダムフォレストのみです。他のモデルは変動に対する過小評価があるかもしれません。
6. **直感的な洞察とビジネス/社会への影響**
– WEIスコアの低下は、自由度や自治に関する個人の評価が悪化している可能性を示唆します。これは組織内の士気や効率に影響を与えるかもしれません。企業はこのトレンドを注視し、適切な対策（例: 職場環境の改善やフレキシブルな働き方の導入）を検討する必要があります。また、この変動が季節的要因や特定のイベントに起因するのかを分析することで、効果的な施策につなが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:
以下は、グラフの分析と洞察です。
1. **トレンド**:
– 実績のスコアは、2025年7月1日から7月15日まで比較的安定して高く、その後に少し低下傾向があります。
– 予測ラインは二つあり、決定木回帰は横ばい傾向、ランダムフォレスト回帰は下降傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の日に極端に低い値が見られるが、全体のトレンドに大きな影響はない。
– 外れ値としていくつかのデータ点が特定されています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実際のスコアを示し、黒い○は異常値を示しています。
– グレー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**:
– 実際のデータと予測データの間には乖離が見られ、特にランダムフォレスト回帰の予測が下降していることが注目されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績のデータは、予測の不確かさ範囲内に収まっている日が多いが、外れ値もいくつかあります。
6. **直感的な洞察とビジネス/社会への影響**:
– WEIスコアの不安定さは、電力分配の公平性や公正さに問題がある可能性を示している。
– 特に予測が下降トレンドを示唆することから、将来的なリスクを示唆しており、改善策が必要です。
– 企業及び政策立案者にとって、予測モデルを利用したスコア改善策の考慮が必要です。
全体として、このデータは電力の公平・公正な分配における課題を示唆しており、特に今後の予測に注意が必要です。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は、ほぼ安定しているが、途中でやや下降傾向が見られる。
– 予測データ（ピンク線）はわずかに下降トレンドを示している。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値は黒い円で表示されており、特定の期間で数値が大きく異なっていることが示されている（ただし数は少ない）。
– 全体として急激な変動は少ないが、一部の期間で下降が見られる。
3. **要素の意味**:
– 青い点の密度が高い部分では、実績スコアが集中していることを示す。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示し、スコアの変動範囲を示している。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測データの比較で、実績値が予測よりもわずかに下方に位置する傾向がある。
– 線形回帰や決定木回帰の予測とランダムフォレスト回帰の予測がほぼ重なるが、微妙な差違が見られる。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは0.8から1.0の間に集中しており、高めのWEIスコアを維持している。
– 予測の不確かさ範囲（±3σ）は、実績の不確かさを反映している。
6. **人間の直感とビジネス・社会への影響**:
– WEIスコアが全体的に高い状態を保っていることは、持続可能性と自治性が良好であることを示唆している。
– 予測のわずかな下降傾向から、将来的に注意が必要な可能性を感じさせる。これは、エネルギー政策や持続可能性の観点から、さらなる対策が求められることを示唆している。
全体として、このグラフは電力分野の持続可能性が高い水準を維持しつつも、将来のリスクに対する備えを考慮する必要性を浮き彫りにしている。組織や政策立案者は、このデータを活用して、さらなる改善策を模索することが重要である。
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**
– 実績（青い点）のトレンドは、概ね安定しており、期間を通じて大きな変動がありません。
– 予測（ピンクの線）では、ランダムフォレスト回帰と線形回帰のトレンドがわずかに下降する傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフの左端に1つの外れ値（円で囲まれた青い点）があり、その他の値と比較して低いスコアを示しています。
– これ以外は、ほとんどが0.8付近のスコアで安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実測値を示しており、X印はそれに対する予測値を示しています。
– 灰色の陰影部分は、予測の不確かさの範囲を示しています。
– 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）が異なる将来のスコアの見積もりを提供しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測モデルの精度と予測の信頼性を比較することで、異なる予測手法の強みと限界を理解できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの分布は0.8付近に集まっており、予測値と実績値の間には強い相関関係が見られます。
6. **人間が直感的に感じることと社会への影響**
– 全体的に安定したWEIスコアが示されているため、電力関連の社会基盤と教育機会がある程度確保されていると判断できます。
– 外れ値の存在は、この期間における特定のイベントや不確実性が反映されている可能性があります。
– ビジネスや社会への影響として、各予測モデルに基づく対応策の違いを考慮する必要があるでしょう。予測が下降する一方、実績が安定していることで、現状維持のための対策が引き続き重要です。
このグラフは、分析の専門家がさらなる詳細な考察を行うための基礎データを提供していると言えます。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 実際のスコア（青いドット）は期間の前半では比較的安定しており、少し変動しています。期間の後半にかけてやや低下傾向が見られるかもしれません。
– ランダムフォレスト回帰の予測モデル（紫色の線）は、低下するトレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 幾つかの外れ値（黒色で囲まれた青いドット）が見られます。これらは特定の時期に不規則なイベントや状況が発生している可能性を示唆しています。
3. **要素の意味**
– 青いドットは実際のスコアを示し、おおよそ0.6から0.9の範囲で変動しています。
– 灰色の影の部分は予測の不確かさを示しており、予測のばらつきや信頼性を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– グラフには予測（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）の3つのモデルが表示されています。ランダムフォレスト回帰のみが表示されており、他のモデルと比較する情報は限られますが、このモデル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**
– 実績と予測の間にある一定の一致度が見られますが、外れ値が存在するため一貫性には乏しいかもしれません。一般的な傾向としては予測が現実のデータに追随しているようです。
6. **直感的・ビジネスや社会への影響**
– WEIスコアが多様性や自由の保障を示す指標であるとすれば、後半におけるスコアの低下は社会的な懸念を引き起こすかもしれません。予測モデルに基づくと、今後さらにWEIスコアが低下していく可能性があり、これに対する対策が急務である可能性があります。
– ビジネスにおいては、多様性や自由の持続的な取り組みに注意を払い、急激な変動に対応する戦略が求められます。
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:
### グラフから得られる洞察
1. **トレンド**
– ヒートマップの色は、特定の時間帯における電力関連指標の変動を示しています。全体として、日中（特に午後）の値が高く、夜間に下がる傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月5日と7月12日に非常に高いスコア（黄色）が表示されており、これらは他の日よりも顕著に高い値を示します。
3. **要素の意味**
– 色の変化（紫から黄緑色）は、指標の変動を示しています。紫色は低い値、黄色は高い値を示しています。ヒートマップは、このスコアが時間とともにどのように変わるかを視覚化したものです。
4. **時系列データの関係性**
– 日を追うごとに、午後と夜間の時間帯でのスコアの変動があります。高いスコアが午後に集中し、夜間は比較的低くなっています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 午後7時から午後11時までのスコアがまとまって高いことが観察されます。この時間帯は高い活動や使用量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、およびビジネスや社会への影響**
– 高いスコアが午後に集中しているため、この時間帯は電力消費が高まる可能性があります。このパターンは、家庭や職場で活動が活発になる時間帯と一致するかもしれません。
– 特定の日に急激なピークが見られることから、イベントや天候条件（例：暑い日のエアコン使用の増加）による影響が考えられます。
– ビジネスにおいては、このデータからピーク時の電力需要を予測し、効率的な電力管理や負荷分散戦略を立てる助けになるでしょう。
このグラフは、電力使用の時間的な特徴を理解し、エネルギー消費の最適化を図るための貴重な情報を提供しています。
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:
この時系列ヒートマップを分析すると、以下の洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 日中、特に7時から8時と15時から16時にかけて明るい色（高いWEIスコア）が目立ちます。
– 時間帯によるサイクルがある可能性がありますが、全体的なトレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 19時のタイムスロットで非常に低い値の箇所が観察され、これはスコアが急激に下がった外れ値として認識できます。
– また、特定の日（例: 7月6日）のみで高いスコアが観察できる箇所があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡がWEIスコアの高さを示しています。緑や黄色が高いスコア、青や紫が低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**:
– 特定の時間帯（7時から8時、15時から16時）は一貫して高いスコアを持ちますが、時間帯を除いた日ごとの関係性は不明です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 典型的には、ピークと低スコアが同じ時間帯で繰り返されるのは、特定の日の要因に影響されている可能性があります。
6. **直感的な感想およびビジネスや社会への影響**:
– このデータから、特定の時間帯における電力使用の集中的な行動が見られます。これはビジネスにおいて、特定の時間帯での電力需要の高度化対策や、省エネルギー施策の策定に役立つ可能性があります。
– また、19時の外れ値や急激な変動は、電力供給や使用における問題点を指摘している可能性もあるため、さらなる調査が必要です。
このグラフに基づき、特定の時間帯における行動パターンの分析やエネルギー効率化に関する取り組みが検討されると良いでしょう。
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:
以下のポイントをグラフから読み取ることができます：
1. **トレンド**:
– グラフには明確な周期性が見られ、特に特定の時間帯において毎日一致したパターンが形成されています。
– 特に、日中の8時から16時にかけてはスコアが高いことが見受けられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日以降から急激に色が明るくなる部分があり（特に8時台と15時台）、スコアが上昇していることを示しています。
– 7月24日以降にはスコアが低くなる時間帯が出現し、急激な変動を示唆しています。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 色の変化はスコアの変動を示しており、色が明るい（黄色に近い）ほどスコアが高いことを意味します。
– 色が濃くなる（青色に近い）につれてスコアが低下している様子がわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 日中（8時から16時）の時間帯は比較的一貫して高いスコアを示し、安定したパターンとして認識できます。
– 夜間や早朝の一部の時間帯でスコアがぐっと落ち込むことが観察されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各時間帯で周期的にスコアが変動しており、一日の中でピーク（高スコアタイム）とボトム（低スコアタイム）の相関が見受けられます。
6. **直感的に感じることと影響**:
– 日中に高スコアを示すことは、この時間帯に電力需要が高いか、電力供給の効率が良いことを示唆しています。
– そのため、ビジネスにおいては特に生産性やエネルギー効率を向上させる機会を示しており、社会的には電力使用のピークシフトや省エネの施策が考慮されるべき状況を示唆しています。
全体として、電力使用や供給の効率が時間帯によって大きく変動しているため、適切なエネルギー管理や調整が必要であることがグラフから読み取れます。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**:
– このヒートマップは、単なる相関関係を示しており、時間の経過によるトレンドや周期性を示すものではありません。しかし、相関の強さを通じてどの項目が関連しているかが分かります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップで外れ値は特定しにくいですが、相関が非常に高い（1に近い）または低い（0に近い）場合に注目です。それらが異例であれば注目に値します。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 赤色は正の強い相関を示しており、青に近づくほど相関が弱いまたは負の関係を示しています。
– 例えば、「総合WEI」と「個人WEI平均」間の相関は0.96で、強い正の相関があります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データの関係性はこのヒートマップからは明確でありませんが、異なるWEI項目同士の関連性を測ることができます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「総合WEI」および「社会WEI平均」との間で、他の多くの項目と強い正の相関が見られます。
– 「個人WEI（経済的余裕）」は他の項目と比べて相対的に弱い相関を示す場合があります。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、ビジネスや社会への影響**:
– 高い相関は、異なるWEI指標が密接に関連していることを示します。これは、特定の指標が改善または悪化する際に他の指標にも影響を及ぼす可能性があることを示唆しています。
– ビジネスや政策立案において、強い相関がある指標同士を連動して改善することで、全体的な効果を上げる可能性があります。
これらの相関を理解することで、エネルギー政策や社会福祉計画の策定に重要な洞察を提供できるでしょう。また、「持続可能性」と「自由度」のような概念が密接に関連しているため、文化や社会の発展には重要な指標として考慮されるべきです。
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:
以下にグラフの分析結果を示します。
1. **トレンド:**
– 各カテゴリのWEIスコアは一定の範囲内に分布し、明確な上昇や下降のトレンドは見受けられません。データは30日間の固定期間のものであり、周期性も確認できません。
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、自由の保障）」のカテゴリには、外れ値が見られます。これは、特定の要因でこの期間に異常な数値が記録された可能性を示します。
3. **各プロットが示す意味:**
– 各箱ひげ図は、カテゴリごとのWEIスコアの中央値、四分位範囲、および全体の分布を示しています。箱が狭いほどデータのばらつきが小さく、広いほどばらつきが大きいことを示します。
4. **時系列データの関係性:**
– 各カテゴリは独立しており、直接的な時系列データの関係性は見られません。エネルギーに関する異なる視点（個人、社会など）での評価がなされています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 各カテゴリ間の相関を直接示すデータはありませんが、ほとんどのスコアは0.6から0.9の範囲に集中しており、いくつかのカテゴリで特に高い中央値が観察されます。
6. **人間が直感的に感じること、および社会・ビジネスへの影響:**
– グラフ全体として、各カテゴリにおけるエネルギー関連の要素が安定して評価されていることが伺えます。外れ値の存在は、特定のカテゴリでのリスクあるいは改善の必要性を示唆します。ビジネスや社会においては、特に異常値が観察された領域での政策改善やリスク対策が求められるでしょう。
この分析をベースに、より詳細なデータ分析や原因特定が可能です。
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スコアを30日間の期間でSTL分解したものです。以下に各要素についての解析と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– トレンド要素を見ると、期間の最初の2週間は上昇しており、その後は下降しています。これはWEIスコアが初期に改善し、その後減少に転じたことを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特にResidualのプロットで、7月13日付近に大きな変動が見られます。これは何らかの特異なイベントやデータの異常が発生した可能性を示唆します。
3. **プロットや要素の意味**:
– Observedは観測されたWEIスコアを表しています。
– Seasonalは周期的な変動を示しており、おおよそ5日から6日の周期があるように見えます。
– Residualは予測から外れた変動を示しており、これにより予想外のイベントが視覚化されます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– Observed値はTrendおよびSeasonalの合計として理解できます。Observedのピークとトラフは、SeasonalやResidualの影響を受けていることが分かります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 明確な短期的周期性がSeasonalプロットで示されています。トレンドが上昇から下降に転じるタイミングで、Residualの変動が大きくなります。
6. **直感的な感じとビジネス・社会への影響**:
– 見る人はこのグラフから電力消費の改善とその後の減少に対する警戒感を抱くかもしれません。急激なResidual変動は、何らかの予期しないイベントが電力需要に影響を与えたことを示唆しています。電力関連のビジネスは、これらの傾向と変動に基づき運用計画やリスク評価を見直す必要があるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
#### 1. トレンド
– **Observed (観測値):** 全体として0.65から上昇し、最大値に達した後、下落しています。これは増加が一段落し、調整期に入った可能性を示唆します。
– **Trend (トレンド):** 最初は徐々に増加し、途中でピークに達した後、減少しています。長期的には下降トレンドに移行しているように見えます。
#### 2. 外れ値や急激な変動
– **Residual (残差):** 7月9日に大きな変動があり、その後急激に増減しています。これらのポイントは異常値やイベントに関連している可能性があります。
#### 3. 各プロットや要素の意味
– **Observed:** 観測されたデータの総合的な行動。
– **Trend:** 長期的な動向の把握。
– **Seasonal:** 短期間での周期的な変動。一定の周期でパターンを示しています。
– **Residual:** 予測できない変動やノイズ。
#### 4. 複数の時系列データの関係性
– 季節性とトレンドの組み合わせが、全体の観測値のパターンを形成していることがわかります。周期的な要素は短期間で変動していますが、トレンドは長期的な視点で異なる動きを示しています。
#### 5. 相関関係や分布の特徴
– 季節性と残差の間には相関はあまり見られません。残差は突然の変動がある一方、季節性は滑らかな波のように変動しています。
#### 6. 人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響
– **直感的な感情:** 最初の上昇トレンドは期待を生む反面、その後の減少は不安を引き起こすかもしれません。突発的な残差の変動も注目を引くでしょう。
– **ビジネスへの影響:** トレンドの下降は市場や消費者の関心の低下を示すす可能性があり、戦略の見直しが必要です。さらに、外れ値からはリスクマネジメントの必要性が示唆されます。
– **社会への影響:** エネルギー消費パターンの変化は、環境政策や社会の消費動向に影響を与える可能性があります。再生可能エネルギーへの移行や節電の取り組みが促進されるかもしれません。
このSTL分解グラフは、短期的な対策を必要とする変動や長期的な戦略検討のためのデータを提供しています。
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:
このグラフは、電力カテゴリにおける社会WEI平均スコアのSTL分解を示しており、以下の点について分析します。
1. **トレンド**:
– トレンドコンポーネントは、7月初めから中旬にかけて上昇していますが、その後下降しています。
– 全体のトレンドは、最初は増加し、その後減少に転じています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 観測データでは、7月中旬に急激な上昇があり、後半に急激な下降があります。
– 残差コンポーネントでは、7月中旬と後半に大きな変動があります。この期間に予想外の事象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**:
– 「Observed」は実際の観測データを示し、全体の変動を示しています。
– 「Trend」は基本的な増減傾向を示しています。
– 「Seasonal」は周期性のある変動を示し、特に7月初めと中旬に顕著な変動があります。
– 「Residual」は観測データからトレンドと季節性を除いた残りの変動を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 観測データの変動は、主に季節性と残差の影響を受けているように見えます。特に急激な変動の時期は残差の影響が大きいです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 残差における大きな変動は、周期的な変動が存在するにも関わらず、ランダムに発生する要因が影響している可能性があります。
6. **人間が直感的に感じることと社会・ビジネスへの影響**:
– トレンドが下向きに変わったことは、社会やビジネスにおいて変化が必要であることや、調整が必要な課題が発生する可能性を示唆しています。
– 急激な変動がエネルギー供給や価格に影響を与える可能性があります。特に、電力消費の調整や需給バランスの見直しが重要になり得ます。
このグラフを分析することで、直感的に将来的な不安定性を予測し、具体的な対策を立てるためのデータとして活用できるでしょう。
WEI構成要素 主成分分析（PCA）
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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）の結果を示しています。以下に視覚的特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**
– 主成分分析の結果であるため、明確な時系列のトレンド（上昇、下降、横ばい）を示しているわけではありません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左下と右上に比較的離れた点があり、これらは外れ値の可能性があります。データの集中領域から逸脱しているため、特別な要因（例えば、異常な電力消費のイベント）があったかもしれません。
3. **各プロットや要素**
– 各点は、おそらく30日間の観測データを主成分空間にプロットしたものでしょう。
– 第1主成分は総分散の79％を説明しており、データの大部分の変動を捉えています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– このプロットはPCAの結果で異なるデータセットの変動を比較しているため、特定の時系列データの関係性を直接的に示しているわけではありません。ただし、クラスター化されたデータ点は、類似したパターン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**
– 第1主成分と第2主成分の間に弱い正の相関が見られるかもしれませんが、全体としてはデータが広がっているように見え、多様なパターンを示しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会的影響**
– この分析から、人々は電力消費のパターンを理解することができ、特定の期間や条件下での異常な使用量を特定できるかもしれません。
– ビジネス面では、例えば、電力需要予測や効率的な電力管理に役立つ可能性があります。異常値の分析は、潜在的な効率改善やコスト削減の機会を示唆するかもしれません。
このグラフは、電力使用に影響を与えている要因を多面的に理解する手助けとなるでしょう。分析結果に基づく行動を取ることで、効率性と持続可能性の向上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。