📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データ分析の概要
今回のデータ分析では、提供されたWEIスコアの30日間にわたる時系列データをもとに、各種指標のトレンド、異常点、及び相関等を分析しました。特に、総合WEI、個人WEI平均、社会WEI平均、そして各詳細項目に関する洞察を深めました。
### 時系列推移
– **総合トレンド**: 初期日（7月1日）からのデータでは、WEIスコアは0.62から始まり増加傾向が見られたものの、次第に劇的な増減を繰り返しています。特に、7月6日以降、0.7台から0.8台の範囲での上昇トレンドがございます。
– **変動の激しい期間**: 特に7月6日から8日、そして7月11日から12日にかけてWEIスコアが急上昇し、その後また減少しています。
### 異常値
多くの日付で異常値が検出されております。特に注目されるのは7月6日から8日にかけて高いスコアが多発し、その後の翌週には急減するトレンドとなっています。これらの異常値の背景には、社会的イベントや政策変更、個々の健康や経済的状況の変化が影響している可能性が考えられます。
### STL分解
この時系列データの分解から、次のような内容が示唆されます。
– **トレンド**: 中長期的に見て、WEIスコア全体は7月中頃に一度ピークを迎えた後、やや下降気味になっている。これは、季節的要因よりも社会的・個人的変動に依存している可能性があります。
– **季節性**: データは非常に狭い時間枠での計測であるため、明確な季節性パターンは観察されません。
– **残差**: 残差の多い区間は特に7月24日から25日で、外的な突発的な要因が影響したことを示唆しています。
### 項目間の相関
明確な相関分析が行われているわけではありませんが、社会的なWEIに関するスコアは、個人的なWEI平均と関連して動いているような兆候があります。これは、個人的な経済的余裕や健康が、社会全体の持続可能性や公平性に強く影響されていることを示唆しています。
### データ分布
– **箱ひげ図からの観察**: 多くの指標で、中央値は比較的一定であるが、外れ値が多く存在することが認められます。特に自由度と自治、心理的ストレス項目では広範なばらつきがある点が注目されます。
### 主要な構成要素 (PCA)
PCA分析から、PC1が0.80の寄与率を持ち、これはデータ全体の大部分を説明していることを示しています。多くの指標がこの軸で相関しているため、大規模な要因、例えば国家的な政策変更などがバックグラウンドにある可能性があります。
### 結論
この時系列データは、社会と個人の状態がどのように連動して変化しているかを密接に示しています。特にWEIスコアの急激な上昇および下降は、個人の健康状態や余裕度のみならず、社会的持続可能性や公平性の変化にも影響されることが示唆されます。記録されている異常値やトレンドラインの動きから、政策変更、自然災害、経済危機等の社会的大規模な出来事が影響した可能性を考慮すべきです。
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:
グラフ分析と洞察を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青のプロット）は、比較的一定の範囲で横ばいの状態を保っているように見えます。ただし、若干の変動があります。
– 予測データ（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、今後の期間において下降する傾向にあります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部のプロットが異常値としてハイライトされています（黒のアウトライン）。これらは突然の変動や異常なデータポイントを示している可能性があります。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青色のプロットは実際のデータであり、電力カテゴリのWEIスコアの実績を示しています。
– ピンク、紫、青緑のラインはそれぞれ異なる予測モデルによる将来の推定を示し、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の順で示されています。
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、期間によって一致している部分もあれば、将来に向けてギャップが生じる可能性があります。特に、予測での下降トレンドは注意が必要です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの分布は、比較的一定の範囲で変動し、中央値付近に集中しているように見えます。
– 予測の不確かさ範囲（グレーの帯）が示されており、予測の信頼性を判断するための材料となります。
6. **直感的に感じること、およびビジネスや社会への影響**:
– 実績データの安定性はある程度高いですが、予測データが下降傾向を示していることから、今後の電力需要や供給に注意が必要です。
– 今後の対策としては効率的な電力消費や供給の見直し、予測の精度向上が重要と考えられます。これらの情報はエネルギー政策やビジネス戦略に対して大きな影響を与える可能性があります。
この分析は、特に電力管理や政策に携わる人々に対して重要な指針を提供することができます。
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:
### 分析:
1. **トレンド:**
– グラフの前半は、WEIスコアが比較的一定の範囲内にあり横ばい状態でしたが、後半になると若干の低下傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 幾つかのデータポイントにおいて異常値（黒い円で囲まれた点）が見られ、これらは通常の範囲から外れた値であることを示しています。
– 日々のデータにはややばらつきがありますが、大きな急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味:**
– 青の点は実績値を示し、散布されています。
– 赤の「X」は予測されたデータポイントを示しており、実績値とは異なる位置にあります。
– グレーの帯は、予測の不確かさを示しており、現在のデータが予測範囲内で変動していることを示しています。
– ピンクと紫の線は異なる予測モデル（決定木回帰とランダムフォレスト回帰）による予測トレンドを示し、現在時点からの減速傾向を示しています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性:**
– 実績値と複数の予測との間には差異が見られ、予測は実績データを反映して微調整されています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績データの分布は比較的一定しており、一部の飛び抜けた外れ値を除いてクラスタとしての性質を持っているようです。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察:**
– WEIスコアが電力消費に関連していると仮定すると、消費傾向の減少と複数の予測モデルが示す低下傾向は、将来の電力需要が低下する可能性を示唆しているかもしれません。
– 異常値や外れ値が多いと、それに伴うリスク管理やシミュレーションの必要性が生じ、運用や計画の再調整などが求められる状況が考えられます。
### まとめ:
このデータは、予測モデルが実績値の動向に即応する必要があることを示唆するとともに、今後のトレンド変化を注視する必要性が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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青色の点）は、全体的に横ばいから若干の下落トレンドを示しているように見えます。
– 予測（赤色の「×」）では、直線回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰のそれぞれで異なる傾向が示されており、特にランダムフォレスト回帰（ピンクの線）が急な下降を予測しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値（黒い円で囲まれたデータポイント）は少数あり、データの散布内に異常値というほどの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）**: 実際のWEIスコアを表します。データが横ばいの期間が多く、高い値を維持しています。
– **赤い「×」（予測）**: 予測スコアを示しています。
– **灰色の影（不確かさ範囲）**: xAIによる不確実性の範囲を示し、この範囲ではモデルの予測が行われています。
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一致度が時期によって異なり、モデルの選択による予測の違いがはっきりしています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 一般に0.7～0.9あたりで分布しており、データ全体の一貫性が高いように見えます。
6. **直感的な洞察とビジネス/社会への影響**
– 短期間でのWEIスコアの変動が小さいため、電力の安定供給が維持されていることが直感的に伝わります。
– しかし、ランダムフォレスト回帰の予測では劇的なスコア低下が示唆されており、これが現実となる場合には、供給の不安定化を招く可能性があります。このため、予測の根拠や外的要因を再確認し、対応策を検討する必要があります。
このような分析結果は、電力供給の戦略的意思決定やリスク管理に貢献するでしょう。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– グラフ全体として、WEIスコアの値は主に横ばいで推移しています。時間の経過に伴う明確な上昇や下降の傾向は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 複数の外れ値が存在し、特に7月中旬あたりで確認されています。特に一番低い値に近い外れ値がいくつか目立ちます。これらは特異な経済的イベントや異常なデータポイントの可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– **実績（青い点）**：実際のWEIスコアを示しています。
– **異常値（黒い丸）**：通常の変動範囲を超えた特異なポイント。
– **予測の不確かさ範囲（灰色）**：予測の信頼区間を表示し、予測されたスコアがどれだけの範囲で変動するかを示しています。
– **予測線（ピンクと緑）**：異なる予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）による予測を可視化しています。すべてがほぼ水平に保っており、長期的に安定していると予測しています。
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近い位置にあるものの、予測値のほうがやや一貫性を持って表示されています。予測データはWEIスコアが大きく変動しないと見積もっているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– WEIスコアの分布は比較的狭く、0.8付近に多くのデータが集中しています。これにより、WEIが一定の範囲内に収まっ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、ビジネスや社会への影響**
– ギャップは予測と実績の間でさほど大きくないため、予測の精度は比較的高いと思われます。これは、経済的余裕が安定している可能性を示唆しますが、観測される外れ値は一部の不安定要素が潜在していることを示唆しています。
– 電力使用や料金の変動が直接的に個人の経済的余裕に影響しているかどうかの分析が必要かもしれません。データが示す安定性は、社会全体としての電力消費の予測可能性やその影響の管理において積極的な要素となり得ます。
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
– データはおおむね横ばいで推移していますが、やや下降傾向がみられます。
– 予測ライン（特に「線形回帰」や「ランダムフォレスト回帰」）によって、今後のわずかな減少が示されています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 外れ値がいくつか見られます。特に7月中旬から後半にかけて、急激な低下が見られています。
– 外れ値は黒い円で囲まれ、通常の範囲を逸脱していることが強調されています。
### 3. 各プロットや要素の意味
– 青い点は実績値を示しています。
– xマークは予測値（予測AI）を示しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさ範囲を示しており、予測の信頼度を可視化しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実績と予測における微妙なずれがあります。これはモデルの精度や市況の変化による影響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
– 散布の密度は高く、特におおよそ0.7付近にデータが集中していますが、0.6未満のエリアにも外れるデータが散在しています。
### 6. 直感的な洞察と影響
– 長期的には健康状態を表す指標の微細な下落が見られるため、予防的なメンテナンスが必要かもしれません。
– 社会的には、電力システムの稼働状態の健全性や信頼性への関心が高まる可能性があります。
– ビジネスにおいては、安定した供給を確保するための戦略が求められます。特に、異常値への対応策が重要です。
このデータは、外れ値の原因を調査し、健康状態を改善するための継続的な努力が必要であることを示唆しています。これにより、全体的なシステムパフォーマンスを向上させ、信頼性を高めることができます。
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:
このグラフは、30日間にわたる電力カテゴリの個人WEI（心理的ストレス）スコアの時系列散布図です。このグラフから以下の洞察を得ることができます。
1. **トレンド**
– 期間の前半は比較的高いスコアで安定しているが、後半になるにつれ若干の下降トレンドが見られます。ただし全体としては大きな変動はない。
2. **外れ値や急激な変動**
– スコアの周辺にいくつかの異常値が観察されます。特に初期の段階での外れ値が目立ちます。
3. **各プロットや要素**
– 青いプロットは実績データで、全期間にわたって散らばっています。
– 予測の不確かさ範囲（グレーの領域）は一貫しており、大きな変動はありません。
– 線形回帰（ライトブルー）、決定木回帰（紫）、ランダムフォレスト回帰（マゼンタ）は、今後のWEIスコアを予測しており、それぞれ異なる傾向を示していますが、いずれも急激な変化は予測されていません。
4. **複数の時系列データ間の関係性**
– 実績データと予測モデルの関係を見て、実績データが予測モデルの範囲内にほぼ収まっていることから、予測の信頼性がある程度確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– WEIスコアにおける相関関係を直接示すデータは含まれていませんが、全体的なスコアの分布が安定していることから、心理的ストレスはある程度の範囲内で推移していることが示唆されます。
6. **直感的な洞察と影響**
– 多くのデータポイントが予測の不確かさ範囲に収まり、急激な変動がなく、心理的ストレスは比較的安定している印象を受けます。
– ビジネスや社会への影響として、このようにストレススコアが安定していることは個人の生活の質が保たれていることを示し、職場でのパフォーマンスの維持に寄与する可能性があると考えられます。
このグラフは、心理的ストレスの管理と予測がうまく機能していることを示していると解釈できます。大きな変動が無いことは、個人や組織にとって長期的な安定性の指標となるでしょう。
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:
この時系列散布図を分析します。
1. **トレンド**:
– 最初の15日間は0.8の近くを推移し、安定していますが、後半になると0.6付近に下降しています。
– 全体としては、後半にかけて緩やかに下降するトレンドが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値が多く存在し、特に下降傾向が始まったあたりから顕著に見られます。
– 特定の日付に大きくスコアが落ち込んでいるデータポイントが観察されます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **実績AI** (青いプロット) は実際のWEIスコアを示しています。
– **予測AI** は三種類あり、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰が用いられています。
– 外れ値は黒い円で囲まれており、通常の変動範囲からの逸脱を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測モデルは異なるパターンを示しています。線形回帰は直線を維持していますが、ランダムフォレスト回帰は時間とともに下降しています。
– 決定木回帰は一定の値を推移し、急激な変動を無視している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データの間には乖離があります。特に変動が大きい箇所で予測と実績が一致していません。
– 外れ値が多数存在するため、要因となっている内部または外部の変動要素があるかもしれません。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 後半のスコア低下と高頻度の外れ値は、自由度と自治に関する状況が不安定である可能性を示唆します。
– ビジネスや社会への影響としては、職場環境や制度改革が求められている兆候かもしれません。
– スコアの低下が継続する場合、個人のモチベーションや生産性にマイナスの影響が出ることが懸念されます。
この分析は、実績データの動向を理解し将来の予測の精度向上に役立ちます。
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:
以下に、グラフの分析と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青色で示されたプロット）は全体的に0.6から1.0の間の範囲にあり、若干の変動がありますが、大きな上昇や下降トレンドは見られません。
– ランダムフォレスト回帰の予測は下降トレンドを示し、決定木回帰の予測では水平に近い動きが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値はプロットの輪郭が強調された形で示されています。期間の初めと途中でいくつかの外れ値が観察されます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– グラフのプロットは、実績と予測を区別しています。実績は青色、予測はそれぞれのモデルで異なる色で示されています。
– 灰色の帯は予測の不確かさの範囲を示しており、実績データがこの範囲内に多く収まっていることが確認できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測との間で時系列的な対応関係を見ると、ランダムフォレストの予測が下降傾向にあるのに対し、線形回帰の予測が水平です。
– 不確かさの範囲は比較的大きいことから、予測の確信度が低い可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは全体的に0.6から0.8の範囲に分布しており、実績データには明確なクラスターがあります。
6. **人間が直感的に感じることとビジネスや社会への影響**:
– WEIスコアは相対的に安定しているものの、一部の外れ値や予測の不確かさを考慮すると、制度変化や政策の影響を受けやすい状態にある可能性があります。
– ビジネスや社会への影響としては、この安定したスコアを維持するための監視が重要です。特に下降トレンドの予測に注意を払い、適切な対策を講じる必要があります。
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:
以下は、提供されたグラフに基づく洞察です。
1. **トレンド**:
– ほとんどの実績データ（青い点）は高いWEIスコア（0.8から1.0の間）で安定しています。
– 最後の方に向けて、予測ライン（紫とピンク）はわずかに下降トレンドを示しています。ただし、依然として高い水準です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 全体的に均一なデータが多いですが、いくつかの外れ値が存在し、それらは特に強調されています。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示し、一貫して高いパフォーマンスを示しています。
– 大きな円で囲まれたデータポイントは外れ値を示し、通常の範囲外の動きがあったことを示唆しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示し、その範囲内での変動が予測されています。
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概ね一致しており、予測モデルの信頼性が高いことを示唆しています。異なるモデル間では微細な差異が見られますが、大きな乖離は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは0.8から1.0の範囲に密集しており、高いWEIスコアを維持しています。
– 一定の周期性やパターンは明確には見られませんが、全体的な安定性が感じられます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 直感的には、持続可能性と自治性のスコアが高く、社会的にも良好な状態を維持していると感じられます。
– ビジネスや社会への影響として、電力業界におけるイノベーションや持続可能性の努力が安定的に評価され、予測も楽観的であることが考えられます。
このグラフは、電力カテゴリーにおける持続可能性と自治性が、ここ30日間にわたって強固になっていることを示しています。予測モデルも、それを裏付けるような形になっており、将来への見通しもポジティブです。
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:
1. **トレンド**
– 実績のスコアは、全体的に横ばいのように見えるが、多少の変動がある。
– 線形回帰と決定木では一定の水準を保っているが、ランダムフォレスト回帰は緩やかな下降傾向を示している。
2. **外れ値や急激な変動**
– スコアが0.6を下回る外れ値がいくつか見られる。
– 多くの実績データは0.7から0.9の間で安定しているが、いくつかのデータポイントはこれを大きく外れている。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実際の実績スコアを示しており、黒い円は外れ値を示している。
– 灰色の帯は予測の不確かさ範囲を示しており、予測の精度に関する指標となる。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる予測手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）の間で多少の食い違いがあり、特に長期的な傾向に差が見られる。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績スコアの分布は比較的安定しているが、外れ値が分布を歪めている。
6. **直感やビジネス・社会への影響**
– 一般的に、社会基盤や教育機会に関するスコアが安定していることはポジティブな指標である。ただし、外れ値やランダムフォレスト回帰での下降トレンドは長期的には懸念材料となる可能性がある。
– 政策策定者やビジネスリーダーは、将来的なリスクを未然に防ぐため、外れ値の原因を突き止めることが重要である。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績の青い点は、全体的に横ばいの期間（0.75付近）を経て、7月下旬からWEIスコアが低下傾向にあります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部のプロットには黒い円で囲まれた外れ値が見られ、特定の日にスコアが大きく変動しています。
– これらの外れ値は、予測不可能な要因や異常な事象が影響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を示し、赤い x は予測値です。
– 灰色の背景は予測の不確かさ範囲を示し、特定の方法で計算されています。
– 緑、青、紫の線はそれぞれ異なる予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測トレンドを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各モデルの予測トレンドは、実績が低下していくにつれて不確かさが増していることを示しています。
– 予測トレンドのうち、ランダムフォレスト回帰が他の二つと比べて最もフラットであり、短期的に安定している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測の間には、明確な相関が認められますが、外れ値が分布に影響を与えています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 今後のスコアの低下傾向は、電力分野における共生や多様性、自由の保障を脅かす可能性があります。
– 社会的な適応を促進するために、変動する要因を特定し、モデルの精度向上が重要となるでしょう。
このグラフはまた、不確実性を考慮に入れた予防策や政策の必要性を示しており、関係者間の協調を図ることが求められます。
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:
この時系列ヒートマップには、電力カテゴリーに関連する「総合WEIスコア」が視覚化されています。以下に、グラフの特徴と洞察を説明します。
1. **トレンド**:
– 時間軸（横軸）に沿って、色が緑や黄色から青や紫に移行する傾向があります。これは、期間を通じてWEIスコアが全般的に低下していることを示唆します。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日と7月11日に、特に19時の時間帯で黄色のプロットが見られ、高いWEIスコアを示しています。この時間帯に特異的なイベントや需要の急増があった可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡はWEIスコアの高さを示しており、黄色や緑は高スコア、青や紫は低スコアを示しています。時間軸と日時の両方でスコアの変動が観察されます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる時間帯（例: 15時、18時、23時）が一様に観測されていますが、特定の時間帯に高スコアの固まりが観察されます。これらの時間帯は特定の活動や需要のピーク時かもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 日を追うごとにスコアが下がるパターンが見えますが、特定の時間での急上昇が異なる日に観察されるため、時間と日付の両方に注意が必要です。
6. **直感的な感想およびビジネスや社会への影響**:
– 全体のモデルとして、早期の警告システムや電力需要の変動を監視する際に有用な視覚化です。急激な変動やパターンの変化は、ビジネス上の意思決定や電力供給の管理に役立つ可能性があります。
このように、このヒートマップは、電力需要や供給の動向を把握し、それに基づく戦略的な調整を考慮する際に有益なツールと言えます。
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**:
– 期間全体を見ると、特に一定の時間帯での色の変化が目立ちます。例えば、14時から15時の間や23時付近では、個々の日の色が異なり、市場や消費の変動を示している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の日（例えば7月6日）や時間帯で、非常に明るい黄色のブロックが存在します。これは通常のパターンから外れた高いWEIスコアを示しており、重要なイベントまたは異常な消費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**:
– 色の濃淡（例: 濃い青から明るい黄色）でWEIスコアを示しています。濃い青は低スコア、黄色は高スコアを意味します。
– 縦軸は時間、横軸は日付を示しており、これにより時間帯ごとのスコアの変動を把握しやすくなっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる日付や時間帯でのスコアが色分けされているため、曜日や特定のイベントによる影響を視覚的に確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 一部の時間帯におけるスコアの密集度は、特定のパターンや周期的な変動を示唆します。
– 例えば、一定の時間帯で色の変化が少ない場合、消費や活動が比較的安定している可能性があります。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– グラフから得られる直感的な洞察として、特定日の高いスコアは異常なイベント（例えば、特別なプロモーションや地域的なイベント）を示している可能性があります。
– ビジネスにおいては、これらの時間帯や日付に注目することで、エネルギー消費の最適化や資源の効率的な配分が可能になります。
全体として、このヒートマップは、電力消費の時間帯ごとの動向を把握するための有用なツールであり、それに基づく戦略的な意思決定をサポートします。
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WEI平均スコアの時系列ヒートマップを分析すると、以下の視覚的特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド:**
– グラフ全体で明確な長期トレンドは見られませんが、特定の日や時間帯に一定のパターンや周期性が確認できます。
– 特に7月7日から7月11日にかけて、夕方から夜間にかけて高いスコアが観察され、7月23日以降も夜間に高いスコアを示しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 7月6日に19時台にのみ非常に高いスコアのプロットがあり、これは顕著な外れ値として見られます。
– また、7月24日以降、夜間にスコアが急激に上昇しています。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 色の濃淡はスコアの高さを示しています。色が強くなるほどスコアが高いことが示されています。
– 色の階調のばらつきにより、特定の時間帯が注目されることが示唆されています。
4. **データ間の関係性:**
– 日中の一定の時間帯でスコアが高く出やすいことから、電力使用のピーク時間が表れている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 特定の時間帯（16時から23時）にかけてスコアの変動が多く見られますが、日中の特定の日はスコアが低調になる傾向があります。
6. **直感的な洞察と影響:**
– 電力需要のピークが表れる夕方から夜にかけての時間帯が、エネルギー管理や予測において重要であることが理解できます。
– ビジネスや社会では、このデータを基に電力の供給計画や効率的なエネルギー利用政策を策定するための基礎として使用される可能性があります。
全体として、このヒートマップは、特定の時間帯での需要の変動を視覚的に捉え、電力管理の最適化に役立つ情報を提供しています。
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:
### グラフ分析と洞察
#### 1. トレンド
– **上昇/下降/横ばい**: この相関ヒートマップは、30日間におけるWEI項目間の相関関係を示しているため、直接的なトレンドよりも相関関係を理解することが重要です。
#### 2. 外れ値や急激な変動
– ヒートマップには外れ値や急激な変動は可視化されていませんが、各項目間の相関係数に注目することで、強い相関や弱い相関を見つけることができます。
#### 3. 各プロットや要素の意味
– **色合い**: 濃い赤は強い正の相関（1に近い）、濃い青は強い負の相関（-1に近い）を示します。
– **個人WEI（心理的ストレス）**は多くの項目と強い相関を持っていますが、個人WEI（自由度と自治）とは若干ながら負の相関という点は興味深いポイントです。
#### 4. 複数の時系列データの関係性
– 各項目は複数の視点（個人や社会の異なる側面）から評価されています。強い相関を示す項目同士は、これらの側面が密接に関連している可能性を示唆しています。
#### 5. 相関関係や分布の特徴
– **総合WEIと個人WEI平均**、**社会WEI（共生・多様性・自由の保障）** は非常に強く相関しています。
– **個人WEI（心の健康状態）**は、他の項目との相関が低く、この要素が独立性を持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
– **心理的ストレスや健康状態と他のWEI項目の相関**は、個人のストレス管理や精神的健康の重要性を訴えています。
– **総合WEI**が他の多くの項目と高相関していることは、社会全体の調和やバランスが個人と社会全体の幸福に大きく寄与していることを示しています。
– **教育機会**や**公平性**が他の項目と相関していることは、社会的改善や政策立案においてこれらの要素が重要であることを示唆します。
このヒートマップは、複数の観点がどのように関連し合っているかを理解する手助けとなり、政策やビジネス戦略における包括的な判断を促します。
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:
以下のWEIスコア分布比較（箱ひげ図）に関する分析を行います。
1. **トレンド**
– 各箱ひげ図は30日間のデータを示していますが、トレンド自体を示しているわけではありません。むしろ各WEIタイプのスコア分布を表しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部のカテゴリ、特に「個人WEI（心理的ストレス）」や「社会WEI（共生）」に外れ値が見られます。これらは異常値として注目すべきでしょう。
3. **各プロットや要素**
– 箱ひげ図は、データの中央値、四分位範囲（IQR）、最小値と最大値を示しています。また、外れ値もポイントとして表示されています。
– 色の変化は各カテゴリの異なる分布を示している可能性がありますが、特に意味を持つかはデータの文脈によります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各カテゴリは独立して分析されており、直接的な時間的関係を示す情報はありません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体的に見て、スコアは0.6から0.8の範囲に集中しています。「個人WEI（経済的余裕）」は特に高い中央値を持ちます。
– スコア分布が広いカテゴリ（例えば「社会WEI（公平性・公正さ）」）は一貫性のないパフォーマンスを示し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**
– 外れ値が多いカテゴリは、潜在的なリスクや改善の必要性を示唆しています。例えば、心理的ストレスに関する指標は職場環境や社員の満足度に影響を与えるかもしれません。
– 高い中央値を持つカテゴリは、現在の強みとしてさらに強化する価値があるかもしれません。
– 社会的な観点から、全体として安定したスコアを示している分野は、その持続可能性を保つための資源配分が適切である可能性があります。
全体として、WEIスコアの分布は、企業や社会にとってのリスクや機会を浮き彫りにし、戦略的な意思決定に役立つ情報を提供します。
総合WEI STL分解グラフ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 上部の「Trend」プロットから、全体的なトレンドは最初期に上昇し、その後に下降しています。初めの20日間で増加し、その後減少に転じていることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「Residual」プロットには特定の日付（2025-07-13付近）で顕著な急激な変動が見られます。これは観測値に対する予測外の変動を示しており、特にこの日には異常または特別なイベントがあった可能性があります。
3. **プロットや要素の意味**
– 「Observed」プロットは実際の観測データを示しており、周期的な波動とともに月全体の傾向を捉えています。
– 「Seasonal」プロットは30日間の周期性を示しており、小刻みな上下変動が継続しています。これにより電力需要の繰り返しパターンが浮き彫りになります。
4. **時系列データの関係性**
– 「Observed」と「Trend」の差は「Seasonal」と「Residual」で説明されます。観測値の変動には季節性と予測外の残差的要因が混在していることが視覚的にわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「Observed」と「Trend」は初期段階で強い相関を持っていますが、後半では離れています。これにより、季節性と残差がデータに大きな影響を及ぼしていることがわかります。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**
– 電力消費のトレンドが後半で減少していることは、季節要因（例えば、気温の変化など）あるいは産業活動の低下を示唆している可能性があります。エネルギー供給計画の調整や需要予測の精度向上に役立てられるでしょう。
– 特定の日の急激な残差変動は、予期せぬ供給不足や需要の急増によるリスクの可能性を示しています。これをエネルギーマネジメントに役立てることで、安定した供給が可能になります。
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:
このグラフは、30日間の個人WEI平均のSTL分解を示しています。以下に詳細な分析を行います。
1. **トレンド**:
– トレンドグラフを見ると、最初は上昇し、その後下降しています。このことから、期間中にWEI値が一時的に改善した後、再び減少に転じたことがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 残差プロットにおいて、特に月中旬以降に急激な変動が見られます。これらは予測外の変動を示しており、特定のイベントや要因が影響した可能性があります。
3. **プロットの意味**:
– **Observed**: 実際に観測された値を表しています。
– **Trend**: 長期的な傾向を示しています。
– **Seasonal**: 周期的な変動を表しており、ここでは小さいが確かな周期性が存在します。
– **Residual**: トレンドと季節性を取り除いた後の変動を示しており、不規則な動きを見ることができます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– トレンドが下降しているのに対し、季節性や残差には周期的な浮き沈みが見られるため、全体的な下降傾向を支持していない要因が存在します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 残差の散らばりは、一貫した季節性パターン以外に、ランダムな変動があることを示しています。
6. **人間が直感的に感じること・ビジネスへの影響**:
– 実際のデータを観察すると、当初の改善にもかかわらず後半での悪化は、持続的な改善策が求められることを直感させるでしょう。この変動が電力カテゴリーに関連している場合、供給や需要の不安定さに起因している可能性があり、対策が必要とされるでしょう。
この分析により、特に後半の下降傾向および予測外の変動に対する深掘りが求められ、具体的な対処が必要となるかもしれません。
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ーの社会的指標を示すWEI平均のSTL分解結果を30日間で表しています。それぞれの特徴と洞察を以下に示します。
1. **トレンド**
– 全体のトレンドは初期は上昇し、その後下降しています。これは一定期間の中で社会的な電力利用の平均が最初は増加し、その後減少していることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 残差（Residuals）の部分で一部の急激な変動が確認できます。特に7月中旬前後に大きな外れ値が存在しています。これらは予測不可能な要因によって引き起こされた可能性があり、特異なイベントまたは異常なシステム状態を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– トレンドや周期性の影響をしっかりと分解しているため、セクターの変動を理解するのに役立ちます。
– 季節成分（Seasonal）は上下にリズムを持っており、周期的な変動を示しています。これは、おそらく週末や特定の日による消費のリズムかもしれません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– トレンドと季節成分、残差を分けることで、基礎的な変動と短期的な変化を明確に捉えることができます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– トレンドが一貫して増加または減少するわけではないため、長期的な外部要因と周期的な要因の影響を調査することが重要です。
6. **直感的洞察とビジネスや社会への影響**
– トレンドの上昇とその後の下降は、特定の社会的または経済的イベントの影響を反映している可能性があります。電力需要が高まった後に低下するという動きが観察されているため、ビジネス面では供給調整や需要予測に注意が必要です。
– 季節性があるため、定期的に変動する需要に対応するための戦略が必要かもしれません。
このグラフは、電力業界での効果的なリソース管理と戦略形成に役立つ情報を提供しています。
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
## 視覚的な特徴とトレンド
1. **トレンド**:
– **上昇/下降/横ばい**: PCAプロットには特定の時系列としてのトレンドは見られません。代わりに、データの広がりと分布が重視されます。
2. **周期性**:
– PCAプロットでは周期性は解析しにくいですが、データの分布が示すパターンとしては、散在している点が特定のクラスターを形成することがあります。
## 外れ値や急激な変動
– 外れ値としては、他のデータポイントから明らかに離れているポイントがいくつか見られます。これは特異な観測や異常値を示す可能性があります。
– 特に、第1主成分が-0.4以下、または+0.2以上での外れ値が目立ちます。
## 各プロットや要素の意味
– **第1主成分と第2主成分**:
– 第1主成分（寄与率: 0.80）は、データの大部分の分散を説明します。
– 第2主成分（寄与率: 0.05）は、より微細な変動を説明します。
– **色と密度**:
– 全体的に均一に分布していますが、一部でクラスター形成が見られます。
## 複数の時系列データの関係性
– このPCAプロット自体は時系列の特定の関係性を示していませんが、クラスタリングや要因間の関係性を見つけるための手がかりとして用いることができます。
## 相関関係や分布の特徴
– 主成分間の相関は弱く、各データポイントがそれぞれの軸に対して独立しているように見えます。
– 分布としては、全体的に第1主成分に沿って広がりを持っていることが観察されます。
## 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
– **直感的な理解**:
– このグラフは、データの内部構造や特異な行動を示す点を識別するための基盤を提供します。
– **ビジネスや社会への影響**:
– 電力業界において、こうしたPCA分析は、運用効率の改善や異常検知に役立ちます。特に、外れ値の分析によって、不具合や予期せぬ問題を迅速に特定し、対応するための有用なツールです。
このように、PCAを用いた視覚化は、データの次元削減と視覚的理解を促進し、さらなるデータ分析のステップを効率的に設計するための重要なツールとなります。
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。