📊 データ分析（GPT-4.1による）
**分析結果**
**1. 時系列推移とトレンド**
– **総合WEIスコア**: 7月初めから中旬にかけて0.625から始まり、一時的に0.86まで上昇し、その後は一貫して0.7〜0.87の間を行き来している。最初はやや上昇気味だったが、7月中旬以降やや低下傾向が見られる。後半になるほど、スコアは下がる傾向が強まり、最終日は0.76であった。
– **個人WEI平均と社会WEI平均**: 個人WEIは全体的に0.6〜0.8の範囲で推移しており、比較的安定している。しかし、個々の要素で見ると、非常な波が特に経済的余裕や心理的ストレスで観察される。社会WEI平均は全体として高スコアを記録しているが、7月中旬から低下の傾向が見られる。
**2. 異常値**
– 異常値は全体的にランダムに発生しており、スコアが急激に上下する日が複数あった。例えば、7月6日には0.86の高スコアと異常値とされる低いスコアが短い期間内に記録されている。
– 7月23日や24日は異常に低い全体スコア（0.62〜0.66）が記録されており、これらの日には個人および社会WEI要素や項目によって大きく影響されている可能性がある。
**3. 季節性・トレンド・残差**
– STL分解により、特徴的な季節性はあまり顕著に見られず、ランダムな変動と解釈できる部分が多い。トレンド的には中盤でピークを打った後、下降傾向にある残差は他の要因で説明できない不規則な変動を示唆している。
**4. 項目間の相関**
– 相関ヒートマップから、個人の経済的余裕と自由度、自主性が高く、また心理的ストレスが低いと社会全体のWEIスコアも上昇する傾向があることが示唆される。社会的基盤や持続可能性も重要な影響を与えている。
– 特に、経済的余裕と持続可能性と自治性の間の相関が強く、安定した社会は経済的ストレスの低さと統制の高さを伴う可能性がある。
**5. データ分布**
– 箱ひげ図分析では個人WEIの特定スコアは中央値周辺に集中しているが、全体的なばらつきは見られる。異常値として集計されたデータポイントのいくつかは箱ひげ図で特に外れ値として現れていたことが考えられる。
**6. 主成分分析（PCA）**
– 主成分分析では、PC1が0.80の寄与率を示していることから、一つないしは複数の強い因子がスコアに大きく影響している可能性がある。この主成分が他の構成要素に比べてどのように影響を与えているかを理解することが重要である。
– PC2の貢献度は低いため、他の次元での詳細な関連性や影響は少ないと推測される。
**結論**
データ全体を通じて、総合的なWEIは7月の初旬からの持続可能なトレンドをベースに、個々のカウンセリングや指標によって評価を持ち直すことが課題である。個人のストレスや公平性が特定日付で顕著に変動しており、これが他のWEI指標にも影響しているのではないかと推測される。データの背景として、社会政策や個々の行動変化
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:
1. **トレンド**:
– 前半は0.8付近で横ばいを維持し、徐々に減少する傾向が見られる。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部のデータ（黒で囲まれた点）が外れ値として識別される。多くは前半に集中。
3. **プロットや要素**:
– 青い点は実績データを示し、全体の傾向を視覚化。
– 灰色のシェーディングは予測の不確かさを示し、信頼区間として利用。
4. **時系列データの関係**:
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰による異なる予測線があり、それぞれ異なる傾向を示すが、全体的には比較的一貫した予測。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の周期性や強い相関は見られないが、ゆるやかな下降傾向。
6. **ビジネスや社会への影響**:
– 電力のWEIスコアの減少は、効率的な電力使用が求められることを示唆する。
– 外れ値に対する原因分析が必要であり、対応策を模索することで電力使用の最適化が期待される。
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:
以下は、この電力カテゴリにおける個人WEI平均スコアのグラフに関する分析です。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は、一定の範囲内で横ばいの傾向が見られますが、微細な上下の変動があります。
– 予測線では、線形回帰は徐々に下降、他の回帰モデル（決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は横ばいを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い丸で囲まれた青い点が外れ値を示しています。これらはいくつかのポイントで目立ちますが、全体としてデータは比較的一貫しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実際の測定値を示し、全体の傾向を把握するのに役立ちます。
– 予測の不確かさ範囲（灰色）は、予測の信頼性を示し、予測の精度を視覚化しています。
– 3種類の予測線（緑、青、紫）が使用されており、それぞれ異なるアルゴリズムによる予測を視覚的に伝えています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測アルゴリズムは実績データをもとに分析を行っており、全体的なトレンドに対して異なる見解を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データの大半は0.75周辺に集中しており、横ばいのトレンドを形成しています。外れ値が慎重に扱われれば、より正確な予測が可能です。
6. **ビジネスや社会への影響を含む洞察**:
– 横ばいから微減傾向が続くと仮定すると、電力消費の効率性が安定しているものの若干の低下の兆しも見られます。
– エネルギー管理者は、外れ値に注目し、これらが何を意味するのか（例えば異常な消費またはデータの誤りなど）を検討する必要があります。
– 予測の不確かさ範囲を考慮に入れることで、消費の変動を予測し、エネルギーの効率的な管理が可能になるでしょう。
このグラフから消費パターンを理解し、エネルギー消費の効率化や異常検知の基礎として利用できると考えられます。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 過去の実績データは0.7から0.9の範囲内で推移しており、全体的には横ばいに見えますが、時折小さな変動があります。将来予測は、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰で異なる結果が示されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績の中にいくつかの外れ値が検出されていますが、大きな急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素**
– **青い点**（実績データ）：観測されたWEIスコアを示しています。
– **赤い×印**（予測）：未来の予測値を示します。
– **黒い円**（異常値）：普段のデータから大きく逸脱している点です。
– 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**
– 予測は3つの異なる回帰手法で行われており、それぞれ異なるトレンドを示しています。ランダムフォレスト回帰と決定木回帰は横ばいの傾向がありますが、線形回帰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**
– 実績データは比較的集中した分布で、特に0.8付近に多く集まっています。これに対し、複数手法での予測により今後の傾向が多様に示されます。
6. **直感的な洞察と社会・ビジネスへの影響**
– ※消費者や事業者にとって、予測トレンドが示唆する未来を考慮することが重要です。特に線形回帰が示す下降トレンドが現実化した場合、電力分野での対応策が必要となる可能性があります。
– 外れ値や不確実性の範囲内で示された予測データにより、安定性の確保とともに今後の動向に柔軟に対応できる戦略の策定が求められます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– WEIスコアは、全体としてほぼ横ばいで、一部の期間で僅かな変動が見られます。
– 時折下降するポイントがあるものの、大きなトレンドの変化は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い円で示された外れ値がいくつか観察され、特に下降しているデータポイント周辺に多いです。
– これらの外れ値は、何らかの経済的または外的要因による影響と推測されます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを表し、一般的に0.8前後で密集しています。
– 予測データ（交差点）が重なり合い、予測の精度が高いと推定されます。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示し、ほとんどの実績データはこの範囲内にあります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）がほぼ同じ水準であることから、モデル間での予測一致が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測の間には高い相関が見られ、不確かさの範囲内で安定した予測が行われています。
6. **人間が直感的に感じることや影響**:
– 人々は安定したWEIスコアから経済的余裕が安定していると感じる可能性があります。
– ただし、外れ値として観察される一部のデータポイントは、特定の集団への経済的打撃を示唆する可能性があります。
– ビジネスへの影響として、予測が安定していることは計画やリソース配分に有用であり、リスク管理を含む戦略立案に役立つでしょう。
このグラフは電力消費や経済的余裕の観点から見た個人の暮らしや消費パターンの概要を示しており、企業や政策決定者にとって貴重な洞察を提供します。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青色のプロット）は、おおむね0.7から0.8の間で横ばい状態が続いています。
– 予測データ（線グラフ）は異なり、少しずつ下降傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値として認識されているデータポイントがいくつかあり、特に期間の初めと中盤に多く見られます。
– これらは個別の異常事象やデータ収集時の問題を示唆している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色のプロットは実際の健康状態（WEIスコア）を示しており、個々のデータポイントの安定性を伝えています。
– グレーの帯は予測の不確かさを示す範囲で、予測モデルの信頼性をわかりやすく表しています。
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はギャップがありますが、それは予測が将来の下降を示し、実績データが現在の状態を反映しているからです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測を比較した場合、全体的なトレンドが異なることから、予測モデルの精度の改善が必要かもしれません。
– 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）間での予測の違いは小さく、相互の一致性が高いことが見て取れます。
6. **直感的な洞察と影響**
– 健康状態が一定の範囲で維持されていることは良い兆候ですが、予測が下降を示すことから、将来的な健康リスクに備えて早めの対策が推奨されます。
– ビジネスにおいては、このデータは従業員の健康管理の一環として活用され、早期介入によるパフォーマンス向上を目指すために役立つ可能性があります。
### 結論
全体として、このグラフは個人の健康状態の安定性を示すと同時に、将来の健康リスクに対する備えを促すものです。企業や個人が適宜対応策を考えるうえで、重要な洞察を提供しています。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 実績のデータ点（青色）は初めの方でやや上昇または変動し、その後横ばいの傾向を示している。
– 予測モデルでは、「線形回帰」と「決定木回帰（ランダムフォレスト含む）」が比較的安定しており、一定の範囲内での変動を示している。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフ中の黒色の円で囲まれたデータは外れ値を示しており、特定の日に他のデータポイントよりも大きな乖離が見られる。
– 特に、7月初頭と7月末にかけて、外れ値が集中している。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績のストレススコアを示し、実績に基づく上下の変動が視覚化されている。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示し、現実の変動幅を含みこむ。
4. **複数の時系列データ間の関係性**
– 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）のそれぞれは、多少異なる予測を行っており、特に決定木ベースのモデルではストレススコアが将来的に下降する予測を示している。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは比較的一定の範囲に収まっており、突発的な変動を除けば安定している。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**
– このグラフから、人間は日々のストレスの変動を直感的に把握し、予測モデルを活用して将来のストレスを管理する手助けになる。
– ビジネス上では、ストレス管理プランを早期に策定し、ストレス上昇の兆候を早めに検出することで健康経営を推進することが可能になる。
– 社会的には、ストレスの高い時期に対策を講じることで、従業員のメンタルヘルスや生産性を向上させる機会となる。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– グラフ全体では、初期には比較的高いWEIスコアで維持されているが、中盤からはややスコアが低下しているように見えます。
– 予測線について、線形回帰と決定木回帰は非常に安定した水準を維持しているのに対し、ランダムフォレスト回帰は低下傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかのデータポイントは「異常値」として区別されています。これらは他のプロット点から大きく離れていることが示唆されています。
– WEIスコアの変動は緩やかで、急激な変動は見られませんが、スコアの低下は注意が必要です。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点が実績データを示し、灰色のエリアは予測の不確かさの範囲を示しています。
– 線の異なる色は、各回帰の予測を示しており、データの挙動に対する異なるアプローチを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各回帰モデルによる予測は若干の違いがありますが、全体としてWEIスコアの予測が非常に安定していることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績のWEIスコアは時間の経過に伴いわずかに低下する傾向があるようです。
– 予測モデル（特に線形回帰と決定木回帰）は、安定した予測を示しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 安定したトレンド推移が示唆されているため、現在の電力の自由度と自治の状況は比較的良好ですが、将来的には変動要因に注意が必要です。
– WEIスコアの低下が続く場合、電力の自由度や自治性に影響する可能性があり、これに対応する計画が必要とされることが考えられます。
– 予測で顕著な低下を示すランダムフォレスト回帰の線は、そのモデルが変動要因に敏感である可能性を示しています。このモデルによる潜在的なリスクも考慮に入れると良いでしょう。
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:
1. **トレンド**
– 実績（青い点）は全体的に変動が多く、特定の上昇または下降トレンドは見られません。
– 予測（紫の線）は下降トレンドを示していますが、他の予測モデル（シアンとピンクの線）は横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値として円で囲まれたデータポイントが数カ所あり、これは通常の範囲外の値であり、注意が必要です。
3. **各要素の意味**
– **実績（青プロット）**：実際のWEIスコアの観測データ。
– **予測（クロス）**：予測されたWEIスコア。
– **紫、シアン、ピンクの線**：異なるモデルに基づく予測の動向を示します。
– **グレーの範囲**：予測の不確かさを示す範囲。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データは変動が激しいが、ほとんどの予測モデルは比較的安定した傾向を示しています。予測モデル間の結果の一貫性はそれほど高くない。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測との間には、一部齟齬が見られるため、精度には改善の余地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**
– 実際のWEIスコアが変動しているため、社会的な公平性や公正さが安定していないことを示唆しています。
– 特に電力の公平性に関するシステムの信頼性が求められる状況です。特に異常値に対する対応が必要かもしれません。
– 予測モデルに基づく継続的なモニタリングと改善策の実施が、社会へのプラスの影響を及ぼす可能性があります。
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:
1. **トレンド**
– 実績（青いプロット）は全体として横ばいの傾向が見られ、WEIスコアは0.8から1.0の間で推移しています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測は異なる傾向を持ち、特にランダムフォレスト回帰は若干の下降傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部のデータポイントが異常値として識別されています（黒い円）。これらは、通常の範囲を大幅に外れた点として扱われています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実績データを示し、黒い円は外れ値を示しています。
– シェーディングされた領域は予測の不確かさを示しており、xAI/3σの範囲で表現されています。
– 予測データは線で表され、異なる回帰モデルによるものとして区別されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各回帰手法は独自の予測を示し、それにより将来的な動向が異なる可能性を示しています。特に、線形回帰が比較的安定している一方で、決定木やランダムフォレストは時間の経過とともに異なる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0.8から1.0の範囲で安定して分布しており、大きな変動は見られません。
6. **直感的な洞察と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、外れ値の存在や異なる予測手法による未来の予測の不確かさは、持続可能性戦略を再評価する重要性を示唆します。
– 将来にわたる持続可能性の安全性を確保するためには、予測モデルを定期的に検証し、データの異常点を分析することが必要です。これにより、電力の供給計画や持続可能性戦略におけるリスクを軽減することができます。
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:
このグラフについて以下のように分析できます。
1. **トレンド**:
– 実績（青色のプロット）のトレンドは大きく変化しておらず、横ばい傾向が見られます。ただし、後半にかけてやや下降する傾向があります。
– 予測（紫色線）は一貫して下降しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値は黒い円で示されており、特に開始直後と終了時近くに集中しています。これらの外れ値は、社会基盤や教育機会における急激な変動や突発的なイベ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**:
– 青いプロットは実績データを示し、比較的高い安定性を示しています。
– 予測の不確かさ範囲（灰色のエリア）はかなり狭く、予測の信頼性が高いことを示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測が表示されていますが、特にランダムフォレスト回帰が他と異なる下降トレンドを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは予測データに比較的近い値を維持しており、予測が現実をよく反映していることを示しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 一般的に、WEIスコアの横ばいとわずかな下降は、電力関連の社会基盤や教育機会に大きな変化がないことを示唆します。しかし、予測の下降トレンドが現実化する場合、社会基盤の低下や教育機会の減少が懸念されます。
– 特に、後半に見られる予測の下降は、電力供給やエネルギー政策の変化を考慮する必要があることを示唆しています。これが社会基盤に影響を与える前に、対策が求められるかもしれません。
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**:
– 実績データは序盤で0.8以上を維持するものの、徐々に低下しており、終盤には0.6付近に集中しています。
– 緑、青、ピンクの予測線は横ばいですが、紫の線は下降しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 0.8以上から0.6付近に急激なスコアの変動があります。
– 外れ値は黒い円で示されており、特に中盤から後半に多く見られます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点: 実績データ。
– 黒い円: 異常値。
– 灰色の領域: 予測の不確かさの範囲。
– 各色の線: 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。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 緑、青、ピンクの線は予測が安定している予測を示しているが、紫の線は低下傾向を予測しており、多様な可能性を考慮しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの低下は予測にも影響を与えており、特に紫の線の下降は実績の下降トレンドを捉えている可能性があります。
6. **直感的な感覚とビジネス/社会への影響**:
– スコアの低下は、社会的な要素に課題があるかもしれないことを示唆しています。
– 予測手法によるその後の推移を注視することで、電力分野における社会的要素の改善策に繋がる可能性があります。
全体として、このグラフは電力分野の社会的多様性や自由の保障における変化を追跡しており、今後の改善や対策を検討する材料として利用できるでしょう。
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:
このヒートマップは、30日間の電力使用状況を示しており、視覚的な特徴から以下の洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 色の変化に基づくと、一部の時間帯で特定の傾向が確認できます。日中（特に午前8時から昼過ぎにかけて）は比較的高いスコア（緑色から黄色）で、夜間（午後7時以降）は低いスコア（青色）が観察されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 数日おきに、一般的なスコアから外れる日が見られます（例: 7月6日と7月12日の午後16時付近の黄色）。
– 特に7月23日には、夜間のスコアが明らかに低下しています（濃い青色）。
3. **各プロットの意味**:
– 色はWEIスコアの高低を示しており、黄色が高スコア、青または紫が低スコアを示しています。より高いスコアは、より高い電力使用量または効率を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 日中の高スコアと夜間の低スコアは、典型的な消費パターンです。ビジネス活動の活発な時間帯と一般家庭の使用パターンを反映している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯によるスコアの分布には周期性があり、毎日のパターンが似ています。特定の曜日にスコアが突出している場合、曜日ごとの特性を検討する必要があるかもしれません。
6. **人間が直感的に感じるであろうこととビジネスや社会への影響**:
– 一般的に、昼間の高いスコアと夜間の低いスコアは、効率的な電力使用を示しているためポジティブな兆候です。
– 突出した低スコアの日には、設備の故障または意図した節電の影響が考えられ、調査が必要です。
– このデータは、ピーク時間の効率的な電力配分や節約策を考案するために利用できます。
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:
お持ちいただいたヒートマップについて以下の洞察を提供します。
1. **トレンド**
– 日時の軸を30日間にわたって持ち、横軸が日付、縦軸が時間帯を示しています。
– 緑や黄色の色調が支配的であり、高いスコアを示していますが、日付が進むにつれて青や紫のより低いスコアの出現が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月6日から11日までの間、夜間（19時代）に黄色（最も高いスコア）の急激な上昇があります。
– 7月23日には23時代に青に急激な落ち込みが見られます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の変化はスコアの高低を示しており、黄色が最も高いスコア、紫と青が低いスコアを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 昼間時間帯（15時から19時）は全体的に一貫して高めのスコアを示しています。
– 特定の日付と時間帯に異常値があり、継続的ではなく精細な変化が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 夏季であるためエネルギー使用が急増する夜間時間にこのスコアが高くなる傾向があります（冷房の使用等が原因）。
– 色分布により時間帯ごとの使用パターンが異なることが視覚的にも示されています。
6. **直感的な感覚、およびビジネスや社会への影響**
– 電力使用のピークが夜間に見られることから、エネルギー管理の調整が求められます。
– ビジネスにおいては、省エネルギー対策や電力需要の調整が課題として挙げられます。
– 社会的には、省エネ習慣の促進が考慮されるべきでしょう。
このグラフでは時間帯と日付に応じたスコアの変動をしっかり捉えることで、電力消費行動の洞察を得ることができます。
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:
この電力カテゴリの社会WEI平均スコア時系列ヒートマップから以下の洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 時間帯によって色の変化が見られます。特に、深夜から朝（7時から8時頃）にかけて、スコアが高く（黄色）、昼間から夕方（14時から16時）は低く（青）なっています。このサイクルは一般的に周期性があり、日中のスコアの上昇と夜間のスコアの下降が認められます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の日（例えば、7月23日）は色がより濃くなっており、16時から18時にかけて特にスコアが低かったことが推測されます。
– また、7月6日と7月11日、7月19日にはスコアが高い時間帯が見られます。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃淡はスコアの高さを示しています。黄色が高いスコアを、青色や紫色が低いスコアを表現しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 日毎のパターンより、特定の時間帯による顕著なスコアの変動が目立ちます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時刻によるスコア変動があるため、電力消費のタイミングに関連している可能性があります。特に、ピーク時間帯には負荷が高まることでスコアが低下する傾向があると考えられます。
6. **直感的に感じることとビジネスや社会への影響**:
– 電力消費ピークを避け、効率的なエネルギー使用を行うことが求められていることがわかります。例えば、ピーク時の電力料金の見直しや省エネ対策に利用できるデータです。また、異常なスコアが続く場合、電力供給の課題や設備の調整が必要とされるかもしれません。
全体として、このヒートマップは電力使用の時間的な変動とそれに関連する課題を視覚的に伝えています。
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:
以下の視点からヒートマップを分析します。
1. **トレンド**:
– ヒートマップは30日間の相関関係を示すもので、時間的なトレンドは示されていません。ただし、特定の項目間の高い相関が一貫して見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 相関が特に低い部分（青に近い色）は外れ値のような性質を持つものと言えるでしょう。たとえば、「個人WEI（経済的余裕）」と「個人WEI（自由度と自治）」の0.43などの低い相関値が挙げられます。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃淡は相関の強さを示します。赤は強い正の相関を示し、青に近いほど相関が低くなります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– ヒートマップ自体は時系列データを含まないため、各要素間の一般的な関係性を示します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体的に高い相関が見られる項目がいくつかあります。「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」は他の多くの項目と高い相関を持っており、これはこれらの指標が互いに関連していることを示唆します。
6. **直感的な洞察**:
– 高い相関項目は互いに影響を与え合っている可能性を示唆しており、こうした相関の把握は、政策立案やビジネス戦略において重要な役割を果たす可能性があります。
– 高い相関が見られる領域は、特に多様性と自由の保障が他の社会的及び個人的な要因と関連付けられていることを示し、社会への影響を及ぼしうる重要な要素であると考えられます。
このヒートマップにより、多様なWEI項目間の関連性が明らかになり、政策策定や経営における効果的なアプローチの決定に有益な情報を提供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:
この箱ひげ図は、異なる「WEIタイプ」ごとのスコアの分布を示しています。以下に分析と洞察を示します。
1. **トレンド**
– 各箱ひげの中央線（水平方向の棒線）は、各カテゴリの中央値を示しており、全体的なスコアの分布は横ばい傾向にあります。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかの項目で外れ値が観察されます。特に「個人WEI（経済状態）」および「個人WEI（心理的ストレス）」に見られます。これは、データ内に異常な低スコアや高スコアが存在することを示しています。
3. **プロットや要素の意味**
– 各色の箱は特定のWEIタイプを表し、箱の上下端は四分位点を示しています。
– 箱の上下のひげ（垂直線）は、それぞれ最小値と最大値を示し、一部のデータに含まれる極端な外れ値を除外しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各箱ひげ図が独立したカテゴリを示しているため、直接的な時間的な関係性は観察されません。しかし、各カテゴリ間でスコアの分布がどう違うかを見ることができます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「総合WEI」や「社会WEI（持続可能性と自治性）」などのカテゴリは、比較的狭い範囲でのスコアを持ちます。一方、個人側の指標は散布が広範囲であり、個人差が大きいことを示しています。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**
– このグラフから、人々が直感的に捉えることは、特に個人に依存するスコアが広範囲にわたることによる個人差の大きさです。社会的な政策やビジネス戦略は、これらの個人差を考慮に入れる必要があります。
– 外れ値の存在は、潜在的に注視すべき問題があることを示唆しており、特に経済状態や心理的ストレスに関連した対策が必要かもしれません。
この分析を行うことにより、個々のカテゴリにおけるスコアの多様性や極端な値の存在を把握し、政策の改善点を探ることが可能です。
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STL分解して分析したもので、30日間のデータを示しています。以下にポイントごとに分析を行います。
1. **トレンド**
– `Trend`のプロットは、始めに上昇し、その後徐々に下降しています。これは、期間の前半で電力関連の活動や効率が向上し、その後下がる傾向があることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– `Observed`のプロットでは、期間の末尾で急激な上昇が見られます。これは一時的なイベントや季節的な要因、または計測ミスなどが原因となっている可能性があります。
– `Residual`のプロットでも不規則な変動が見られ、特に中盤から後半にかけて大きな変動があります。これらの異常は、一時的な外部要因による影響を示しているかもしれません。
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ており、全体の動向を把握するのに有用です。
– `Trend`は、データ全体の長期的な傾向を示しています。
– `Seasonal`は、周期的な変動を示し、日々の変動パターンを解析します。
– `Residual`は、他の要素で説明できないランダムなノイズや外れ値を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– `Trend`と`Seasonal`の組み合わせによって`Observed`の元のデータが構成されています。`Residual`はこれらの要素で説明しきれない部分を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– `Trend`と`Observed`は全体的に似た動きをしているものの、`Residual`に現れる変動はこれらの説明から外れる部分を示しています。
6. **直感とビジネスや社会への影響**
– トレンドの下降は、今後の電力効率の低下や需給バランスの変化が予想され、電力会社や政策立案者にとって重要な指針になるかもしれません。
– 急激な上昇は、特定の時期に需要が急増する可能性を示唆しており、計画的な供給調整や価格設定への影響が考えられます。
– 全体的に安定的な運用が求められる分野で、これらの変動はリスク管理の一助となるでしょう。
このグラフは、電力の消費パターンとその変動要因を理解するための基礎を提供し、その結果として、環境政策や経済活動の調整に利用されることが期待されます。
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:
このグラフは、電力カテゴリにおける個人WEI平均スコアのSTL分解を示しています。以下に、各視覚的特徴とそこから得られる洞察を解説します。
1. **トレンド**:
– トレンド線は約30日間にわたり緩やかに上昇し、その後下降しています。これは、期間の前半における全体的な成長傾向があり、後半で負の傾向があることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 観測データには急激な変動がありますが、特に後半での変動が大きくなっています。この変動は、季節性または残差の項目で確認できますが、大きな外れ値は示されていないようです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 観測データ（Observed）は、実際のデータを示しています。
– トレンド（Trend）は長期的な傾向を示します。
– 季節性（Seasonal）は周期的な変動を示し、短期間の周期パターンが見られます。
– 残差（Residual）は、トレンドと季節性が取り除かれた後のランダムな変動を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 観測値はトレンドと季節性の要素で説明されますが、残差も一定の変動を持っていることから、全データが完全には説明されていない可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– トレンドと観測値には強い相関があり、季節性のデータはサブパターンを形成しています。残差は、観測データの変動を補完する役割を持っています。
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**:
– トレンドが全体的に上昇し始めたあと下降しているため、短期間の成長の後に減少する傾向が電力使用や個人のWEIスコアに影響を及ぼしていることが示唆されます。これにより、エネルギーの消費パターンが不安定である可能性が浮かび上がります。
– エネルギー管理者や政策立案者にとって、季節性の変動や特定の期間での急激な変化を考慮することで、適切な管理や政策の策定が必要になってくるでしょう。特に、変動を抑えるための予防策や効率的なエネルギー使用の促進が考えられます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– **上昇トレンド**: グラフの「Trend」部分は、序盤は上昇し、その後下降する形を示しています。全体として最初に増加し、中盤でピークに達し、その後減少するトレンドが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– **観測値の変化**: 「Observed」のグラフには急激な変動が見られる箇所があります。特に最後の数日での急上昇は注目に値します。
– **Residual**: 「Residual」では中盤で一度大きく下降し、その後急激に安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– **Observed**: 全体の実際の値を示しています。
– **Trend**: 長期的な変動を示しており、一次方向性を理解するのに役立ちます。
– **Seasonal**: 短期的な周期性を示し、おそらく日付や曜日に関連する変動です。
– **Residual**: トレンドと季節性を除いた後に残る不規則な変動です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 「Trend」と「Seasonal」の影響によって、実際の観測値「Observed」がどのように変動するかに寄与しています。「Residual」はこれらの変動から独立した動きを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 季節性の影響が一定のパターンで現れていますが、「Residual」の部分で予測できない要素があるため、総体的なデータの変動性が増しています。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**
– 電力需要の変動は、市場への影響を与える可能性があります。特に観測値が急激に変動している部分では、供給側の調整が必要となる場合もあります。
– **直感的な影響**として、人々やビジネスはこのような変動を予測し、対策を講じる必要があります。需要の急増期には資源の効率的な配分と消費の管理を重視する必要があります。
このグラフは、電力需要の動向を理解し、将来的な戦略を策定するための重要な指標となるでしょう。
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）を示しています。以下、重要な視覚的特徴と洞察を挙げます。
1. **トレンド**:
– 主成分1と主成分2の間に明確なトレンドは見られません。データは平面的に広がっており、特定の方向に傾いていません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのプロットが他のプロットから外れた位置にあるように見えます。特に第1主成分で-0.4付近や0.2以上の領域にデータの偏りが見られます。これらは注意を要する外れ値かもしれません。
3. **各プロットや要素**:
– 点の分布は第1主成分で分散しており、第2主成分はあまり広がっていないことから、第1主成分がこのデータセットの大部分を説明していることがわかります。色や密度の差異は示されていません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 提供されたデータは個々のポイントですが、集団としての変動を見ると、時系列というよりは静止的な分布を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 主成分1が80%の寄与率を持っており、ほとんどの情報がこの成分に集約されていることが示唆されています。この結果、第2主成分ではあまり変化が見られません。
6. **直感的に感じることとビジネス・社会的影響**:
– 視覚的には、データは大きく二つのクラスタに分かれているように見えます。これにより、電力消費パターンが二つの主な群に分けられている可能性があります。
– ビジネスにおいては、これらのクラスタを活用して需給予測や効率的なエネルギー管理ができる可能性があります。また、特異点の存在を考慮し異常検知を行うことで、安定した電力供給につながるでしょう。
このようにPCAによる分析は、データの構造を理解し、何かしらの特徴を抽出するために有効です。
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。